OpenClaw本地记忆系统解析：用Markdown文件存储AI记忆

凌晨两点，我盯着Claude Code的聊天窗口，突然意识到一个问题：上周让AI帮我分析的那个架构方案，它还记得吗？我翻了翻聊天记录，发现早就被冲掉了。那些讨论、那些细节，就这么消失了。

你肯定也遇到过这种情况。AI助手能帮你解决问题，但它的记忆像金鱼一样短暂。每次对话结束，之前说的事儿基本就忘了。更让人不安的是——这些对话数据都去了哪里？存在某个云端服务器上？谁能看到？

OpenClaw给出了一个挺有意思的答案：用Markdown文件存储AI的所有记忆，数据就在你本地磁盘上。听起来有点土，但仔细想想，这个方案解决了两个大问题——AI有了长期记忆，而你的数据不会被上传到云端。

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这篇文章我想拆解一下OpenClaw的记忆系统，看看它是怎么用简单的文本文件实现持久化存储的，又是如何在保护隐私的前提下做到高效检索的。

为什么选择Markdown：文件优先的设计哲学

说实话，第一次看到OpenClaw用Markdown存储AI记忆时，我有点懵。Markdown不就是写文档用的吗，怎么还能当数据库？

但仔细想想，这个设计其实挺聪明的。

你想啊，如果AI的所有记忆都存在PostgreSQL里，你想看它记住了啥，得先打开数据库客户端，写SQL查询…光想想就头大。但如果是Markdown文件呢？直接VSCode打开，一目了然。想改点东西？编辑器里改完保存就行。想备份？复制文件夹。想回滚到上周的状态？Git一条命令搞定。

OpenClaw的作者把这种设计理念叫”文件优先”（File-first）。本质上就是把Markdown文件当作”唯一真相源”（Single Source of Truth），所有数据都存在文件里，数据库只是用来做索引和加速检索的。

这个理念其实跟Anthropic推荐的NOTES.md模式一脉相承。Claude官方建议开发者在项目里放一个NOTES.md文件，记录开发过程中的关键决策和上下文信息，这样AI助手每次都能读取这个文件来保持上下文连贯性。OpenClaw把这个思路推到了极致——不只是一个文件，而是整个记忆系统都基于Markdown。

对比一下传统方案：

• Redis/内存数据库：性能好，但重启就丢失，需要额外持久化
• PostgreSQL/MySQL：功能强大，但重了，需要运维，数据不直观
• 向量数据库（如Pinecone）：专门为AI设计，但通常是云服务，数据离开本地

Markdown方案的优势很明显：

1. 人类可读：你随时能打开文件看AI记住了什么
2. 完全可控：数据在你硬盘上，想备份、想删除、想加密都随你
3. Git友好：可以用版本控制追踪记忆的变化，甚至多人协作
4. 零依赖：不需要数据库服务，不需要Docker，不需要云服务

当然，这个方案也不是完美的。最大的问题是检索效率——海量文本文件怎么快速找到相关内容？这个问题我们后面聊。

双层记忆架构：临时与持久的平衡

OpenClaw的记忆系统设计得挺像人脑的。人有短期记忆和长期记忆，OpenClaw也分两层：临时日志（Daily Logs）和持久知识（Curated Knowledge）。

临时日志就像你的短期记忆——今天做了什么、刚才说了什么，都存在memory/YYYY-MM-DD.md这样的日志文件里。比如今天是2026年2月5日，OpenClaw会自动创建memory/2026-02-05.md，把所有活动以Append-only的方式写进去。

这个设计很聪明的地方在于：OpenClaw会自动加载当天和前一天的日志。为什么是两天？因为这样能保持近期上下文的连贯性，你昨天跟AI说的事儿，今天它还记得。但再往前的日志就不会自动加载了，不然上下文窗口会爆掉。

持久知识则是经过整理的长期记忆，存在专门的MEMORY目录里。这些文件是手工或自动提取出来的重要信息——比如项目架构文档、关键决策记录、常用代码片段等等。

你可以想象一下这个场景：

memory/
├── 2026-02-01.md          # 旧日志，不会自动加载
├── 2026-02-04.md          # 昨天的日志，自动加载
├── 2026-02-05.md          # 今天的日志，自动加载
└── MEMORY/
    ├── project-architecture.md   # 持久知识，需要时检索
    ├── deployment-notes.md
    └── troubleshooting-guide.md

每次AI启动时，它会直接读取最近两天的日志文件，把内容塞进上下文窗口。这样你昨天讨论到一半的话题，今天可以无缝继续。但如果你想找一个月前记录的某个信息，就需要通过检索系统去MEMORY目录里翻了。

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这种双层架构有个很实用的特性：自动归档。当日志文件积累太多，OpenClaw会触发flush机制，把旧日志压缩或归档，避免磁盘被塞满。重要的信息可以手动或自动提取到持久存储里。

老实讲，这个设计让我想起了人类的记忆遗忘曲线。不是所有记忆都值得永久保存，大部分临时信息自然淡忘也挺好。真正重要的东西，会沉淀到长期记忆里。

高效检索：SQLite向量搜索的混合方案

好了，现在问题来了：如果你有几百个Markdown文件，怎么快速找到相关内容？

单纯靠grep或者全文搜索肯定不够。你想找”如何部署容器化应用”，但文件里写的是”Docker镜像构建和K8s部署流程”——关键词不匹配，搜不到。这就是纯文本检索的局限：它只能匹配字面意思，不理解语义。

OpenClaw的解决方案是混合检索：把关键词搜索（BM25算法）和语义搜索（向量相似度）结合起来。

具体怎么做呢？

1. 索引层：用SQLite建立索引。每次写入Markdown文件时，OpenClaw会把内容切成小块（chunks），然后：

   • 用SQLite的FTS5（Full-Text Search）引擎建立全文索引，支持关键词快速匹配
   • 调用Embedding API把文本转成向量，存到SQLite里

2. 检索时：当你问”如何部署容器化应用”，系统会：

   • BM25搜索找出包含”部署”、“容器”关键词的文本块
   • 向量搜索找出语义上最相关的文本块
   • 把两种结果混合打分，取Top-K返回

这样的好处是：关键词匹配快，语义搜索准。两者互补，既能处理精确查询，也能处理模糊的概念性问题。

说到向量搜索，就得提Embedding模型的选择。OpenClaw支持三种：

• 本地模型：完全离线，数据不出本地，但效果可能不如API
• OpenAI Embedding API：效果好，但要调用云服务，需要API密钥
• Gemini Embedding API：Google的方案，免费额度更大

系统会根据配置自动选择。如果你特别在意隐私，可以用本地模型；如果追求效果，可以用OpenAI或Gemini。

我试过这个混合检索，确实比单纯grep强太多。比如我之前记录过一个”Nginx反向代理配置”的笔记，后来问”怎么设置负载均衡”，它能把那条笔记找出来，虽然我当时没写”负载均衡”这四个字。这就是语义搜索的威力。

隐私与安全：本地优先的保护机制

说到数据存储，隐私问题绕不开。

很多人用AI助手时会下意识地避免提到敏感信息——公司内部架构、客户数据、个人隐私等等。为什么？因为不知道这些对话会不会被上传到云端，会不会被用来训练模型，会不会被第三方看到。

OpenClaw的”本地优先”架构天然解决了这个问题：所有记忆文件都存在你本地磁盘上，不会自动上传到任何地方。你想备份到云端？自己用Dropbox或Git同步。你想加密？自己用VeraCrypt或FileVault。完全由你掌控。

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这个设计理念跟现在流行的”Local-first Software”思想一致——数据主权归用户，软件只是工具。

但是，本地存储不代表绝对安全。OpenClaw仍然面临一些安全挑战：

1. API密钥泄露：如果你在记忆文件里不小心记录了API密钥，而文件又被同步到GitHub公开仓库…那就惨了
2. 文件系统权限：OpenClaw运行时需要读写memory目录，如果权限配置不当，可能被恶意程序利用
3. 恶意技能/插件：OpenClaw支持扩展技能，如果安装了恶意插件，可能窃取本地数据
4. 暴露的实例：有安全研究发现，数百个OpenClaw实例暴露在公网上且没有认证，任何人都能访问

特别是第四点，让人捏了一把汗。Cisco和Vectra AI都发过警告，说很多用户把OpenClaw直接部署到公网，连基本的身份验证都没做。这意味着黑客可以直接读取你的所有记忆文件、执行任意命令、甚至植入后门。

怎么办？几个安全最佳实践：

• Docker沙箱运行：用容器隔离OpenClaw，限制它能访问的文件范围
• 最小权限原则：只给OpenClaw必要的文件读写权限，不要用root运行
• 敏感数据加密：如果记忆文件里包含敏感信息，考虑用文件系统级加密
• 访问控制：如果要暴露到公网，必须配置身份验证，用Nginx反向代理加basic auth或OAuth
• 定期审计：检查memory目录里有没有不该出现的文件，检查技能列表有没有可疑插件

DigitalOcean有个很详细的安全加固部署方案，建议认真看看。

说到底，本地存储给了你隐私保护的可能性，但能不能真正安全，取决于你怎么配置和使用。就像给你一把锁，你得记得锁门。

实践指南：如何管理和优化记忆数据

理解了原理，咱们聊点实际的——怎么管理这些记忆文件？

文件组织结构

OpenClaw的默认结构是这样的：

memory/
├── 2026-02-05.md          # 每日日志
├── MEMORY/                # 持久知识库
│   ├── projects/          # 按主题分类
│   │   ├── project-a.md
│   │   └── project-b.md
│   ├── reference/         # 参考资料
│   └── troubleshooting/   # 问题解决记录
└── .memory_index.db       # SQLite索引文件

你可以根据自己的需要调整目录结构。我个人习惯按项目和主题分类，比如：

MEMORY/
├── work/
│   ├── backend-api-design.md
│   └── database-migration-notes.md
├── learning/
│   ├── rust-ownership-model.md
│   └── kubernetes-networking.md
└── personal/
    └── recipe-collection.md

数据维护策略

1. 定期清理：每个月看看旧日志，删掉没用的，重要的提取到MEMORY目录
2. 手动编辑：Markdown文件嘛，随时可以打开编辑。发现AI记错了什么，直接改
3. 版本控制：把memory目录加到Git里，commit记录就是记忆的演化历史
4. 备份：定期备份到云端或外置硬盘，防止硬盘挂掉

性能优化

如果记忆文件太多，可能遇到性能问题。几个建议：

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• 控制单文件大小：建议单个Markdown文件不超过1MB，太大的话拆分成多个
• 合理设置上下文窗口：默认加载最近两天的日志，如果你发现上下文太长导致响应变慢，可以改成只加载当天
• 定期重建索引：SQLite索引文件会随着数据增长变大，定期删除.memory_index.db让系统重建
• 预压缩触发阈值：当日志文件超过一定数量（比如30天），自动压缩或归档旧文件

有个小技巧：你可以在MEMORY目录里放一个INDEX.md文件，手工维护一个目录索引，列出所有重要文件的摘要和链接。这样即使检索系统出问题，你也能快速找到需要的信息。

说实话，管理记忆文件有点像整理笔记本——需要一点点纪律和习惯养成。但一旦形成自己的流程，你会发现这比盲目依赖云服务舒服多了。数据在自己手里，这种掌控感很踏实。

总结

聊了这么多，回到最初的问题：AI助手的记忆应该存在哪里？

OpenClaw给出的答案是：本地Markdown文件。这个方案看起来有点”复古”，但它解决了云端存储的两个核心痛点——数据隐私和用户掌控权。

双层记忆架构（临时日志+持久知识）模仿了人类的记忆模式，既保证了近期上下文的连贯性，又避免了上下文窗口爆炸。混合检索系统（BM25+向量搜索）让纯文本存储也能实现智能检索。而”文件优先”的设计哲学，让开发者可以用最熟悉的工具（编辑器、Git、文件管理器）来管理AI的记忆。

当然，这个方案不是银弹。它适合注重隐私、喜欢本地工作流、有一定技术能力的开发者。如果你需要多设备同步、团队协作、或者完全免运维的方案，云端服务可能更合适。

但对我来说，OpenClaw的这套记忆系统给了我一个重要启示：AI的记忆不一定要存在黑盒里，它可以是透明的、可控的、属于你的。

如果你也在开发AI Agent应用，不妨试试Markdown记忆方案。从一个简单的NOTES.md文件开始，逐步建立自己的记忆系统。重要的不是技术多高级，而是数据掌握在谁手里。

想了解更多OpenClaw的实现细节，可以去看官方文档和源码。社区还挺活跃的，遇到问题基本都能找到答案。

对了，记得做好安全配置。别让你的记忆变成别人的数据。

14 分钟阅读 · 发布于: 2026年2月5日 · 修改于: 2026年2月5日

Easton

AI与智能