🦞 龙虾集群 · 知识与记忆系统 v4.0

Skill 管理 + 记忆注入 · 越用越聪明
📦 Skill 隔离
skills-library/ 独立于工作区
🧠 记忆注入
子牌启动自动携带相关记忆
🔍 语义检索
Qdrant 向量库 172 chunks
🔄 蒸馏闭环
经验 → Skill + 向量库 双沉淀
2026-03-31 · 合并 Skill 管理系统 v3.0 + 记忆整改项目

全景架构：知识如何流动

写入侧 — 双写
stop_hook.py
会话结束触发
→
事实级提取
结构化事实
→
memory/日记/
markdown 写入
+
Qdrant 向量库
mem0_sync 双写
读取侧 — 按需注入
new-task.py
创建任务
→
get_payload()
组装指令
→
memory_inject
语义检索
→
精选记忆 + payload
注入子牌 session
蒸馏侧 — 知识沉淀
close-task.py
任务关闭
→
蒸馏三问
提炼经验
→
蒸馏/技能/
Skill 文件
+
蒸馏/洞察/
洞察文件
→
向量化入库
可被检索

🧠 记忆系统架构

📂 记忆存储（Git 同步）

  • memory/日记/ 每日流水账（7天滚动）
  • memory/周报/ 周级压缩摘要（永久）
  • memory/语义/ 永久知识：pitfalls, 架构
  • memory/流程/ 程序性知识：how-to
  • 蒸馏/洞察/ 蒸馏产物（13个文件）
  • 蒸馏/技能/ 蒸馏产物（13个文件）
  • agents/*/MEMORY.md Soul 经验记忆

🔍 向量检索（本地 Qdrant）

  • 172 chunks 向量化（57个源文件）
  • Embedding: text-embedding-3-small 1536维
  • 存储: ~/.openclaw/state/qdrant/
  • 索引状态: mem0-index-state.json
  • git pull 后自动 增量重建
  • 向量库丢失 → 降级读 markdown 兜底
  • 重建耗时 ~3 分钟（全量）
数据流：markdown 是 source of truth
markdown → git sync → memory_rebuild.py → Qdrant → memory_inject.py → payload

📦 按需注入：子牌不再失忆

✅ 注入流程（自动触发）

  • ① 读 brief — 从 tasks/{id}/brief.md 获取任务描述
  • ② 语义检索 — brief → embedding → Qdrant top-10
  • ③ territory 过滤 — 只保留 global + 匹配业务域
  • ④ 分类格式化 — 踩坑/技能/流程/上下文/偏好
  • ⑤ 注入 payload — 拼接到指令开头

⚡ 动态注入量

  • 简单任务（brief < 100 字）→ 500 字
  • 中等任务（brief 100-300 字）→ 1500 字
  • 复杂任务（brief > 300 字）→ 3000 字
  • 注入失败 → 不阻塞任务（静默降级）

🔄 降级兜底（向量库不可用时）

  • 读 pitfalls.md 最近 5 条踩坑记录
  • 读 agents/{soul}/MEMORY.md Soul 经验
  • 读最新一期周报摘要

🔧 工具链

  • memory_config.py 统一配置
  • memory_inject.py 检索 + 注入
  • memory_rebuild.py 向量索引重建
  • venv: ~/.openclaw/venv/

📂 Skill 中枢架构

📂 存放与隔离

  • skills-library/ — 从工作区物理移出
  • 独立目录，不在任何 Soul 工作区内
  • 骰子看不到 → 读不到 → 不会越权
  • Bundled Skills 已封锁：allowBundled: ["_none"]

🤖 加载方式

  • 通过绝对路径 SKILLS_LIB 加载
  • claude --print prompt 中注入路径
  • 执行牌按需加载对应 Skill
  • 不预加载，按任务需要调用
信息隔离逻辑链
有知识 → 有能力 → 会越权 → 所以物理隔离知识
骰子只看得到任务描述，看不到执行方法 → 被迫路由 → 分工清晰

🔄 蒸馏闭环：记忆 → Skill → 记忆

① 任务执行
产出 output/
→
② 白板验收
人工确认
→
③ 蒸馏三问
提炼经验
→
④ 双沉淀
Skill + 洞察
→
⑤ 向量化
可被检索
✨ 蒸馏产物 → Skill 库
蒸馏/技能/ → 可复用操作方法
经过评审 → 进入 skills-library/
执行牌可直接调用
当前: 13 个蒸馏技能
🧠 蒸馏产物 → 向量库
蒸馏/洞察/ + 蒸馏/技能/ → 向量化
memory_inject 语义检索可命中
子牌启动时自动注入相关经验
当前: 26 个蒸馏文件已向量化
任务经验 →⟨蒸馏⟩→ Skill + 洞察 →⟨向量化⟩→ 下次任务自动注入
形成正向循环：做的越多 → 知道的越多 → 下次做的越好

🔗 跨设备记忆同步

📤 设备 A（写入端）

  • stop_hook 双写 markdown + Qdrant
  • markdown 通过 git push 同步
  • 向量库本地独有，不同步

📥 设备 B（拉取端）

  • git-sync.sh 拉取 markdown
  • 自动触发 memory_rebuild --incremental
  • 从 markdown 增量重建本机向量库
设备A: stop_hook
写 md + Qdrant
→
git push
→
GitHub
→
git pull
→
设备B: rebuild
增量重建 Qdrant
Source of Truth
markdown 文件（Git 仓库）
向量库定位
本地缓存，丢了可重建
降级保底
向量库空 → 直接读 md

📊 当前状态与演进方向

✅ 已完成
记忆架构统一（memory/ 单根）
向量库搭建（172 chunks）
按需注入（get_payload 集成）
双写机制（md + Qdrant）
事实级提取（提示词升级）
蒸馏产物接入检索
跨设备增量同步
周级压缩（compress-memory.py）
🔜 高优先待办
Will 用户画像构建
各 Soul MEMORY.md 充实
矛盾检测 + 自动遗忘
压缩自动化（cron 挂载）
MEMORY.md 成长章节补写
Skill 生命周期管理
Skill manifest 评分机制
📈 关键数据
记忆源: 57 个文件
向量: 172 chunks
蒸馏技能: 13 个
蒸馏洞察: 13 个
周报: 4 期
归档日记: 22 天
Embedding 维度: 1536
全量重建: ~3 分钟
目标：从"人教 AI"到"AI 自学"
Skill 是集群智慧的载体，记忆是 Skill 的养分
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