Clawdbot/Moltbot三层记忆系统大升级：拥有一张会自己生长的知识图谱

大部分 AI 助手默认都是金鱼脑子——转头就忘。
Clawdbot 原本就不太一样——它天生记性不错，但出厂设置里，它的记忆是死的，不会自己更新。

这篇指南教你给 Clawdbot 的记忆系统来个大改造，把它从一本死账本变成一张能自我维护、越滚越大的活地图，跟着你的生活变化自动进化。
而且操作傻瓜到极致——你只需要把这篇文章复制粘贴给 Clawdbot 看，它就明白该怎么干了。

不用你手动整理。
不用你定期清理。
再也不会出现"这话我早就跟你说过了"的尴尬。

Clawdbot 原本的记忆是怎么工作的（出厂设置版）

Clawdbot 刚开始就有几个不错的底子：
AGENTS.md —— 里面写着它的行为准则和办事原则
MEMORY.md —— 记录你的个人偏好，长期不变的那种
Heartbeats —— 定时唤醒机制，让它自己动一动
Cron jobs —— 定时任务，到点自动执行

有这些底子，基本的 continuity 是能保证的。你的 Clawdbot 能记住你喜欢什么，遵守你定的规矩，还能主动搞点事情。
但这里有个 structural flaw——结构性的大漏洞。
所有这些记忆都是静态的。
你得自己手动维护。

可生活哪是这样的啊？
六个月前你写了"我老板 Sarah 特别难搞"。
后来你跳槽了。
新上司人挺好。

但你的 Clawdbot 还以为你恨着老板呢。
这个升级方案就是来修这个 bug 的。

这次升级加了什么好东西

三层记忆系统把记忆从一张平板文件变成了一张活的知识地图：
自动抓取事实
每隔大概 30 分钟，一个便宜的子代理就会扫描你们的聊天记录，把有价值的信息存下来（一天也就花几毛钱）。

按实体分类存储
信息按人、公司、项目分门别类，不是一股脑塞进一个大文件里。

每周自动总结
周日定个时，系统自动根据原始事实重写摘要，过时的内容自动清理。

覆盖而不是删除
当情况变了，旧信息会被标记为历史记录，但完整历史都留着。

结果就是：
你的 Clawdbot 理解能力自己就能更新。上下文永远新鲜，不用你手动改来改去。

三层架构长啥样

第一层：知识图谱 （放在 /life/areas/ 文件夹里）
    └── 各种实体（人、公司），带着零碎的事实 + 动态更新的摘要

第二层：每日笔记 （放在 memory/YYYY-MM-DD.md 里）
    └── 原始事件流水账——发生了啥，啥时候发生的

第三层：隐性知识 （MEMORY.md）
    └── 规律、偏好、经验教训

这不仅仅是记忆。
这是会复利增长的智力。
每次聊天都在增加信号。
每周这些信号都会被提炼浓缩。

六个月后，你的 Clawdbot 对你的人生理解得清清楚楚——结构分明，想搜就搜，永远跟得上趟。

第一层：知识图谱

这里是魔法发生的地方。
你生活里每个重要的人和组织都有自己的专属文件夹：

/life/areas/
├── people/（人物）
│   ├── sarah/              # 前老板（升级前的大反派）
│   │   ├── summary.md
│   │   └── items.json
│   ├── maria/              # 商业伙伴
│   ├── emma/               # 家人
│   └── sarah-connor/       # 这姐知道太多了，谨慎点好
├── companies/（公司）
│   ├── acme-corp/          # 老东家
│   ├── newco/              # 现在的工作
│   └── skynet/             # 千万别给它 cron 权限

原子事实（存在 items.json 里）
每个事实都存成独立的、带时间戳的小块：

{
  "id": "sarah-003",
  "fact": "难搞的上司，喜欢微观管理",
  "timestamp": "2025-06-15",
  "status": "active"
}

当现实变了，事实是覆盖而不是擦掉：

{
  "id": "sarah-003",
  "status": "superseded",
  "supersededBy": "sarah-007"
},
{
  "id": "sarah-007",
  "fact": "已经不在 Acme Corp 共事了",
  "timestamp": "2026-01-15",
  "status": "active"
}

啥都没丢。
你的 Clawdbot 能追溯一段关系是怎么随着时间演变的。

动态摘要（summary.md）

你的 Clawdbot 不会把几百条原始事实都塞进对话上下文里。
相反，每个实体都有一个每周重写的快照!

跳槽后已经没关系了。
旧信息自然淡出。
上下文保持精简准确。

第二层：每日笔记

memory/2026-01-27.md ——  raw timeline，原始时间线。
2026-01-27
上午 10:30：去购物
下午 2:00：去医院复诊
做的决定：以后日历事件用表情符号分类

这是"啥时候"这层。
Clawdbot 会不停地写这些。
有价值的事实后期会被提取到第一层里。

第三层：隐性知识

MEMORY.md 记录的是你的行事风格。
我是怎么工作的
- 冲刺型选手——一阵猛干，然后休息
- 联系方式偏好：电话 > 短信 > 邮件
- 早起鸟，喜欢简短的消息

经验教训
- 别为了单次提醒去建 cron 任务

这些不是关于外部世界的事实。
是关于你本人的事实。
（这个文件本来就有，这次升级只是把它 formalize，正式确定了它的角色。）

复利引擎

这里就是普通 Clawdbot 被甩开的地方。

实时提取（每 30 分钟左右）
一个便宜的子代理（比如 Haiku，一次大概 0.001 美元）扫描最近的对话，抓取有价值的信息：
"Maria 的公司招了两个开发"
"Emma 会走路了"
"开始新工作了，汇报给 James"
主力模型在你不聊天的时候就歇着。
成本：一天几毛钱。

每周总结（周日）
每周一次，Clawdbot 会：
检查新加的事实
更新相关摘要
把矛盾的事实标记为历史记录
生成一份干净、当前的快照
不用你手动编辑。
没有过时的假设。

飞轮效应
聊天
   ↓
提取事实（便宜）
   ↓
知识图谱长大
   ↓
每周总结
   ↓
下次聊天上下文更好
   ↓
回复更准
   ↓
聊得更多

第一周：基本偏好
第一个月：日常规律、关键人物
第六个月：项目、里程碑、人际关系
第一年：对你人生的理解比大部分人类朋友还深

全都能看懂。
全能搜索。
永远最新。

为什么这比别的方案都强

向量数据库 / RAG
黑盒子。你看不见 AI"知道"什么。

单一巨大的上下文文件
撑不住。会过时。加载起来贵。

基础版 Clawdbot
底子不错，但是静态的。

三层记忆版 Clawdbot
文件都能看懂。自动维护。智力复利增长。

实施指南

第一步：创建文件夹结构

mkdir -p ~/life/areas/people
mkdir -p ~/life/areas/companies
mkdir -p ~/clawd/memory

第二步：加到 AGENTS.md 里

###Memory —— 三层系统

###第一层：知识图谱（/life/areas/）
- people/ —— 人物实体
- companies/ —— 公司实体

分层检索：
1. summary.md —— 快速上下文
2. items.json —— 原子事实

规则：
- 立即保存事实到 items.json
- 每周：根据活跃事实重写 summary.md
- 永不删除 —— 用覆盖代替

第三步：加到 HEARTBEAT.md 里

##Fact Extraction
On each heartbeat:
1. Check for new conversations
2. Spawn cheap sub-agent to extract durable facts
3. Write to relevant entity items.json
4. Track lastExtractedTimestamp

Focus: relationships, status changes, milestones  
Skip: casual chat, temporary info


###事实提取
每次心跳：
1. 检查有没有新对话
2. 召唤便宜的子代理提取有价值的事实
3. 写到对应实体的 items.json 里
4. 记录 lastExtractedTimestamp

关注重点：人际关系、状态变化、里程碑
跳过：闲聊、临时信息

第四步：设置每周总结 cron（周日）

##Weekly Memory Review
For each entity with new facts:
1. Load summary.md
2. Load active items.json
3. Rewrite summary.md for current state
4. Mark contradicted facts as superseded

##每周记忆回顾
对于每个有新事实的实体：
1. 加载 summary.md
2. 加载活跃的 items.json
3. 根据当前状态重写 summary.md
4. 把矛盾的事实标记为覆盖

第五步：原子事实格式

{
  "id": "entity-001",
  "fact": "具体的事实内容",
  "category": "relationship|milestone|status|preference",
  "timestamp": "YYYY-MM-DD",
  "source": "conversation",
  "status": "active|superseded",
  "supersededBy": "entity-002"
}

最终成果

一个这样的 Clawdbot：

• ✓ 永远不会忘
• ✓ 永远不会过时
• ✓ 维护成本低到几乎可以忽略
• ✓ 分得清现任老板和前任老板
• ✓ 每周都在变聪明

别的助手每次醒来都是失忆状态，
你的助手醒来时比昨天懂得还多。
知识图谱在生长。
上下文在改善。
回复质量在提升。

这就是 AI 助手和真正懂你的 AI 之间的区别。

把这篇文章复制给你的 Clawdbot。
让它去搭建三层记忆系统。
然后看着它自己复利增长。