适用于 Openclaw 的 Mema Brain

一个标准化的记忆系统，结合了用于文档组织的 SQLite 元数据索引和 Redis 驱动的短期上下文缓冲区。

1999azzar

v1.1.1

2026年2月17日

安装

基本信息

Skill.md

安装与下载

1. ClawHub CLI

从源直接安装技能的最快方式。


                  npx clawhub@latest install mema

2. 手动安装

将技能文件夹复制到以下位置之一

全局模式

~/.openclaw/skills/

工作区

<project>/skills/

优先级：工作区 > 本地 > 内置

3. 提示词安装

将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。


                  请帮我使用 Clawhub 安装 mema。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。

更倾向于下载？

获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。

什么是 Mema Brain？

Mema Brain 作为 AI 智能体的高级记忆层，填补了长期文件组织与即时会话意识之间的空白。通过利用 SQLite 数据库索引本地文件元数据，以及使用 Redis 进行临时状态管理，它允许开发人员构建更具上下文感知能力的 Openclaw 技能。

这种双层架构确保了文件路径和标签易于搜索，同时在不同会话间维持临时思维状态。通过将元数据与文件内容解耦，Mema 提供了一种轻量级的方式来组织工作区知识，而无需重型向量数据库的开销，使其成为任何模块化智能体架构的重要组件。

Mema Brain 应用场景

通过索引文件路径和元数据标签来组织工作区知识，以便快速检索。
管理临时会话状态并在不同智能体任务之间传递上下文。
通过将大型元数据集存储在本地 SQLite 索引而非提示词中，减少 LLM 上下文膨胀。
使用基于 Redis 的思维状态命名空间，在多阶段工作流中实现跨会话状态持久化。

Mema Brain 工作原理

初始化 SQLite 模式，在 ~/.openclaw/memory/ 创建用于文档元数据的本地存储目录。
使用提供的 Python 工具索引特定文档路径并将其与描述性标签关联。
在 Redis 中存储临时键值对，以在活动编码会话期间维护智能体的思维状态。
查询 SQLite 索引，按标签或近期性过滤路径，在任务执行期间为 AI 智能体提供相关上下文。
通过 Redis TTL 自动过期短期上下文，确保工作区保持干净且相关。

Mema Brain 配置指南

按照以下步骤将 Mema Brain 与您的 Openclaw 技能集成：

# 安装必要的 Python 依赖项
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量
cp env.example.txt .env
# 在 .env 文件中定义 REDIS_HOST 和 REDIS_PORT

# 初始化 SQLite 数据库模式
python3 $WORKSPACE/skills/mema/scripts/mema.py init

Mema Brain 数据架构与分类体系

Mema Brain 在两个不同的层级组织数据，以平衡持久性和性能：

组件	存储类型	位置 / 命名空间	用途
文档索引	SQLite	`~/.openclaw/memory/main.sqlite`	持久化元数据：路径、标题和标签。
短期记忆	Redis	`mema:mental:*`	临时会话状态和上下文。
过期策略	TTL	21,600 秒	Redis 键默认 6 小时清理。