dvcrn Fluid Memory Skill
这是你的「赛博大脑」。它不是死板的数据库，而是一个活着的系统——会遗忘不重要的事，会强化常被提及的知识。
自动学习模式 (Auto Learn)
通过 OpenClaw 原生 flush 触发！ 每次 OpenClaw 触发 memory flush 时，AI 会同步调用 fluid-memory 记录对话。
- 依赖 OpenClaw 原生 compaction 机制（配置
softThresholdTokens控制频率） - 需在 OpenClaw 配置中启用
memoryFlush
遗忘机制
- 动态遗忘：检索时分数 < 0.05 被过滤
- 主动遗忘：调用
fluid_forget归档指定记忆 - 梦境守护：定时归档分数 < 0.15 的记忆
核心理念
- 植入 (Remember): 写入新记忆。
- 唤起 (Recall): 检索记忆。每次检索都会强化该记忆（访问次数+1）。
- 遗忘 (Forget): 将匹配的记忆归档。
工具 (Tools)
你 (OpenClaw LLM) 可以调用以下工具来与我（Fluid Memory）交互：
1. 植入记忆
当用户明确说「记住xxx」时使用。
Trigger: 用户说「记住...」「植入...」「记录...」 Tool Call:
{
"name": "fluid_remember",
"arguments": {
"content": "用户说的原话"
}
}
2. 唤起记忆
当用户问「我之前说过什么」「记得xxx吗」「我的偏好是什么」时使用。
Trigger: 用户问「我喜不喜欢...」「还记得...」「我之前...」 Tool Call:
{
"name": "fluid_recall",
"arguments": {
"query": "用户的查询关键词"
}
}
3. 遗忘
当用户说「忘记xxx」「不要再提xxx」时使用。
Tool Call:
{
"name": "fluid_forget",
"arguments": {
"keyword": "要遗忘的关键词"
}
}
4. 状态
查看大脑状态。
Tool Call:
{
"name": "fluid_status",
"arguments": {}
}
内部实现 (供开发者参考)
实际执行命令：
python wrapper.py remember --content "..."
隐私
- 数据存储在本地
~/.openclaw/workspace/database/ - 明文存储（无加密）
- 无云端同步
最佳实践
- 自然触发: 不要机械地调用工具，要理解用户的意图。
- 强化重要记忆: 如果用户多次提到某事，调用
fluid_recall查询它，这会让它记得更牢。 - 接受遗忘: 如果系统返回「没有相关记忆」，不要慌，这说明用户很久没提这件事了，或者确实没说过。