序言 想象这样一个场景：你花了半小时向 AI 助手解释你的项目架构、编码偏好和团队规范，得到了一次满意的协作体验。第二天你带着新问题回来，它却一脸茫然——「请问您的项目使用什么技术栈？」 这不是科幻，这是无数 OpenClaw「养成」过程中最常见的阵痛。 这不是科幻，这是无数 OpenClaw 用户每天都在经历的现实。 「OpenClaw 又忘了！」——这是 GitHub Issue 区最常见的抱怨。就在今年 1 月，一位开发者在 Issue #5429 中诉说了自己的遭遇：他花 45 小时与 Agent 协作积累的配置、技能集成、任务优先级，在一次静默的压缩（compaction）操作后全部消失。原因很简单：OpenClaw 在上下文窗口满载时，会自动对历史对话进行摘要和压缩，而这个过程没有任何警告。 这不是孤例。另一位用户报告说，他正在处理一个重要的代码重构任务，当对话进行到第 72 分钟时，compaction 触发了无限循环，整个 Agent 被锁死了 72 分钟。再重启时，之前的工作成果荡然无存。 本文将带你从痛点出发，遍历官方与社区方案，最终选定 lily-memory 这套「本地化 + 混合搜索 + 零成本」的方案，手把手教你从零养成 OpenClaw 的持久记忆能力。 一、前言：问题本质——三层失效 要理解 OpenClaw 为什么会「失忆」，我们需要理解它的记忆架构。在实际使用中，记忆失效发生在三个层面： 失效层一：从未存储。这是最常见的情况。用户在与 Agent 对话时，会自然地给出一些重要信息：「我习惯用 Tab 缩进」「上次那个 […]
持久记忆
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