Production 12
Choosing the Right Memory
选型决策框架
交互
回答几个问题，找到适合你 Agent 的 Memory 策略。
你的 Agent 需要跨会话记住信息吗？
没有万能方案
经过 11 节课你可能会问："那我该用哪个？"答案是取决于你的场景。
"没有放之四海而皆准的方案。取决于你的 Agent 是单会话还是长期运行的。" — r/LocalLLaMA
全面对比
交互
选择 2-3 个项目，逐维度对比它们的设计取舍。
| 维度 | OpenClaw Markdown + 主动写入 | Mem0 Vector + Graph 混合 |
|---|---|---|
| 核心理念 | 最简单的就是最好的——一个 Markdown 文件，agent 自己决定写什么 | 通用记忆 API：提取 → 去重 → 存储，自动处理 |
| 记忆模型 | CLAUDE.md (工作区) + auto memory (跨会话) + compactor (遗忘) | Hybrid: 向量记忆 + 图记忆，统一 API |
| 存储方式 | Markdown 文件 (纯文本) | 向量数据库 + 图数据库 |
| 检索策略 | 文件注入 system prompt (每次会话开始) | 语义搜索 + 图遍历 |
| 遗忘机制 | 92% context 使用率触发压缩 | 去重合并 (deduplicate) |
| Strength | 透明、可审计、用户信任度最高 | LoCoMo +26%、易集成、去重能力强 |
| Limitation | 不支持语义搜索、规模有限 | 黑箱存储、用户不可审计 |
决策框架
将场景分解为三个问题：
时间跨度
单会话？多会话？运行数月？
单会话 → 上下文管理。多会话 → 持久 Memory。
数据结构
扁平事实？实体关系？时变数据？
扁平 → vector。结构化 → graph。时变 → temporal graph。
复杂度预算
你能承受多大的系统复杂度？
极简 → 文件。中等 → vector。高 → graph/混合。
回到起点：为何简单取胜
我们在 S01 从 OpenClaw 的 CLAUDE.md 起步。一路走过 vector、graph、temporal 模型、层级架构、四路检索、整合和策略性遗忘。现在让我们回到原点。
OpenClaw 拥有所有 Agent Memory 实现中最好的用户反馈。它没有 vector 数据库，没有知识图谱，没有 TEMPR 四路融合。它用的是 Markdown 文件。
为什么？
用户真正在意的三个维度
用户评判 Agent Memory 不看技术指标，而看三个体验维度：
1. 主动性 — "它不用我说就知道该记什么。" OpenClaw 的 auto memory 会主动写入。这创造了被理解的感觉。
2. 连续性 — "感觉像和同一个人共事。" 跨会话 Memory 让每次对话都是上次的延续。这创造了关系感。
3. 透明性 — "我能看到它记住了什么。" CLAUDE.md 可见、可编辑。这创造了信任。
复杂度 vs 体验
这并不意味着 vector 和 graph 没用。在大规模场景下——多用户、多会话、时变事实——文件 Memory 会遇到真正的瓶颈。但关键教训是：
技术复杂度 ≠ 用户价值。
最好的 Memory 系统是用户感觉不到的——
它只是在正确的时间提供正确的上下文。
Memory 产品的深层逻辑
为什么具备灵活 Memory 模块、即时通讯集成和丰富工具生态的 AI Agent 在市场上胜过纯 CLI 工具？因为 Memory 解决的是关系问题，而非技术问题。
没有 Memory 的 Agent 是你每次都初次见面的陌生人。有 Memory 的 Agent 是了解你工作的同事。前者是工具。后者是伙伴。
| 视角 | Memory 提供的价值 |
|---|---|
| 工程 | Memory 是上下文工程的持久化层——从"单次推理"演进为"持续协作"。 |
| 产品 | Memory 创造个性化和转换成本。用户停留越久，越难流失。 |
| 商业 | Memory 是核心护城河。模型能力会被追平；积累的用户 Memory 无法复制。 |
| 市场 | 2025-2026 趋势：Agent 从"能力竞争"转向"体验竞争"。Memory 是体验的核心。 |
| 用户 | "它记住了我说的话" = 感到被尊重。这不是功能需求，而是情感需求。 |
结语
12 节课。我们涵盖了：
- 概念边界 — Memory vs RAG vs Context vs Cache
- 四种存储架构 — 文件、vector、graph、层级
- 四种核心操作 — 提取、检索、整合、遗忘
- 选型框架 — 从场景到方案
最重要的教训：技术服务于体验。选择让用户感到被理解的方案，而非技术上最炫的那个。
从纯文本文件到时序知识图谱
Agent Memory 交互式指南。