Vector Memory Self Evolution

向量记忆自我进化系统

基于 BGE-small-zh 向量模型和 Chroma 向量库的智能记忆系统，实现 AI 从错误和纠正中自动学习，越用越聪明。

核心特性

✅ 四层记忆架构：L1 工作记忆 → L2 瑭期记忆 → L3 长期归档 → L4 向量库 ✅ 自动捕获：错误、纠正、最佳实践、事件自动记录 ✅ 语义检索：基于 BGE 的语义相似度搜索 ✅ 智能流转：自动压缩、归档、向量化 ✅ 冲突检测：新旧记忆冲突时主动告警 ✅ 规则固化：验证3次有效后自动写入 SOUL.md ✅ 代码安全扫描：检测危险函数、硬编码敏感信息 ✅ 敏感数据脱敏：自动脱敏 API 密钥、密码等 ✅ 完整进化流程：记忆学习、聊天记录分析、完整进化报表、下次进化计划

🛡️ 安全说明

本插件已通过安全审计：

• ✅ 无 eval()、exec() 危险函数调用
• ✅ 无 os.system() 调用
• ✅ 无 shell=True 注入风险
• ✅ 移除了 HF_ENDPOINT 网络重定向
• ✅ 所有敏感数据自动脱敏
• ✅ 所有脚本已过安全审查

系统架构

输入层（自动捕获）
  ├─ 命令失败 → memory/errors/
  ├─ 用户纠正 → memory/corrections/
  ├─ 最佳实践 → memory/practices/
  └─ 重要事件 → memory/events/
      ↓
L1 工作记忆（当前会话）
  ├─ 临时上下文
  └─ 未验证信息
      ↓ 自动压缩（消息>10条）
L2 短期记忆（30天，memory/）
  ├─ 已验证信息
  └─ 按日期/主题分类
      ↓ 自动归档（>30天）
L3 长期归档（永久，memory_archive/）
  ├─ 按月/年分类
  └─ archive_index.json
      ↓ 自动向量化
L4 向量库（BGE+Chroma，vector_db/）
  ├─ recent_30d (权重0.7)
  ├─ medium_90d (权重0.2)
  └─ archive (权重0.1)
      ↓ 语义检索
输出层（应用记忆）
  ├─ 执行前检查（避免重复错误）
  ├─ memory_search（语义检索）
  └─ 规则应用（SOUL.md固化）

安装

方法一：一键安装（推荐）

# 1. 创建目录结构
cd ~/.openclaw/workspace
bash setup_memory_system.sh

# 2. 启动 BGE 服务
bash scripts/start_bge_service.sh

方法二：手动安装

# 1. 创建目录结构
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/memory/{errors,corrections,practices,events,gaps}
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/memory_archive
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/vector_db/memories

# 2. 安装依赖
pip3 install chromadb sentence-transformers flask

# 3. 启动 BGE 服务
bash ~/.openclaw/start_bge_service.sh

核心脚本

记忆管理

安全和进化

工具脚本

使用方法

1. 捕获记忆

from memory_api import capture

# 捕获错误
capture(
    typ="error",
    title="npm install 权限不足",
    content="需要 sudo 或使用本地安装",
    context="全局安装依赖"
)

2. 语义检索

from memory_api import search

# 语义搜索
results = search(
    query="如何高效安装 Python 包",
    n_results=5
)

3. 执行前检查

from check_before_execute import check_before_execute

# 执行前检查
check_before_execute("npm install -g xxx")
# 输出: ⚠️ 历史显示需要 sudo，建议: sudo npm install

4. 触发进化

# 完整进化流程
python3 ~/openclaw/workspace/scripts/evolution_trigger.py

5. 代码安全扫描

python3 ~/.openclaw/workspace/scripts/code_security_scan.py

文件结构

~/.openclaw/workspace/
├── MEMORY.md                      # L1 核心记忆
├── SOUL.md                        # 固化规则
├── README.md                      # 使用文档
├── setup_memory_system.sh          # 一键安装脚本 ✅ 新增
├── memory/                        # L2 短期记忆 (30天)
│   ├── errors/                    # 错误记录
│   ├── corrections/               # 用户纠正
│   ├── practices/                 # 最佳实践
│   ├── events/                    # 重要事件
│   ├── gaps/                      # 知识盲区
│   └── YYYY-MM-DD.md              # 日期记录
├── memory_archive/                # L3 长期归档
│   ├── 2026-03/
│   ├── 2026-02/
│   └── archive_index.json
├── vector_db/                     # L4 向量库
│   ├── chroma.sqlite3
│   └── memories/
├── scripts/                       # 脚本目录
│   ├── memory_capture.py
│   ├── memory_compress.py
│   ├── memory_archive.py
│   ├── memory_vectorize.py
│   ├── memory_conflict_check.py
│   ├── code_security_scan.py       # 代码安全扫描 ✅ 新增
│   ├── evolution_trigger.py        # 进化触发器 ✅ 新增
│   ├── start_bge_service.sh        # BGE 服务启动 ✅ 新增
│   └── redact_tool.py              # 脱敏工具 ✅ 新增
└── skills/
    └── vector-memory-self-evolution/  # 插件本身
        ├── SKILL.md
        ├── memory_api.py
        ├── check_before_execute.py
        ├── memory_conflict_check.py
        ├── quick_search.py
        ├── redact_tool.py
        └── test_*.py

系统要求

• Python 3.x
• ChromaDB
• sentence-transformers
• Flask (用于 BGE 服务)

定时任务（Cron）

# 每天凌晨 3:00 自动归档
0 3 * * * cd ~/.openclaw/workspace && python3 scripts/memory_archive.py

# 每周日凌晨 2:00 向量化新记忆
0 2 * * 0 cd ~/.openclaw/workspace && python3 scripts/memory_vectorize.py

# 每小时检查记忆冲突
0 * * * * cd ~/.openclaw/workspace && python3 scripts/memory_conflict_check.py

使用场景

场景 1：命令失败后的自动学习

# AI 执行命令失败后自动记录
capture(
    typ="error",
    title="npm install 权限不足",
    content="permission denied",
    context="全局安装依赖",
    suggested_fix="使用 sudo 或本地安装"
)

# 下次执行前自动检查
check_before_execute("npm install")
# 输出: ⚠️ 历史显示需要 sudo，建议: sudo npm install

场景 2：用户纠正后的规则固化

# 用户说"不对，要用单引号"
capture(
    typ="correction",
    title="代码风格",
    wrong="使用双引号",
    correct="项目要求单引号",
    context="AGENTS.md"
)

# 验证3次有效后自动写入 SOUL.md
if validate_count >= 3:
    promote_to_soul("代码风格: 使用单引号")

场景 3：语义检索历史经验

# 用户询问"如何高效安装 Python 包"
results = search(
    query="高效安装 Python 包",
    n_results=5
)
# 返回: pip install -e . 更高效（来自最佳实践库）

注意事项

1. BGE 服务必须运行：确保 BGE Embedding 服务在 11434 端口运行
2. 定期备份：记忆文件定期备份到 git
3. 敏感信息脱敏：记录前自动脱敏密码/API Key
4. 定期清理：90天以上记忆归档，避免向量库过大
5. 冲突解决：新旧记忆冲突时主动询问用户
6. 安全第一：所有代码已通过安全审计

故障排查

BGE 服务无法启动

# 检查端口占用
lsof -ti:11434 | xargs kill -9

# 重新启动
bash ~/.openclaw/start_bge_service.sh

向量化失败

# 检查依赖
pip list | grep chromadb

# 重新安装
pip3 install --user --break-system-packages chromadb

记忆检索无结果

# 检查向量库
ls -lh vector_db/

# 手动向量化
python3 scripts/memory_vectorize.py

更新日志

v2.1.1 (2026-03-29)

• ✅ 安全修复
  • 移除所有 HF_ENDPOINT 网络重定向
  • 移除所有 eval、exec、shell=True 危险调用
  • 添加代码安全扫描功能
• ✅ 补全缺失脚本
  • 新增 setup_memory_system.sh 一键安装脚本
  • 新增 start_bge_service.sh BGE 服务启动脚本
• ✅ 增强功能
  • 新增敏感数据脱敏功能
  • 新增完整进化流程
  • 新增进化报表和下次计划
  • 新增聊天记录分析

v2.1.0 (2026-03-29)

• ✅ 整合 BGE 向量模型
• ✅ 引入 Chroma 向量库
• ✅ 实现四层记忆架构
• ✅ 自动压缩、归档、向量化
• ✅ 冲突检测和规则固化

创建时间：2026-03-29 版本：2.1.1 作者：凌凌柒 依赖：BGE-small-zh, ChromaDB, sentence-transformers, Flask