ClawVault — “大象不会忘记。”这是一个面向 AI 代理（AI agents） 的结构化记忆系统，用来帮助代理跨会话存储、搜索和关联记忆内容，不再轻易“丢失上下文”。
它通常与 OpenClaw 这样的 AI 代理框架一起使用，但也可独立作为通用记忆存储工具。
核心特点
✅ 结构化记忆而不是杂乱笔记
ClawVault 把记忆分成清晰的类别（如决策、教训、人物、项目等），让后续检索更快、更准确。
丰富的搜索能力
- 关键词搜索（基于 BM25）
- 语义搜索（本地嵌入，避免依赖 API）这意味着代理可以更智能地检索过去的重要信息。
记忆链接与图结构
可以将不同记忆节点关联起来，形成可追踪、可审计的语义网络，而不是孤立笔记。
会话连续性支持
ClawVault 提供会话启动/睡眠/交接等命令，支持跨会话上下文保留和恢复，比传统“只依赖内存窗口”更稳定。
背景资料：揭开AI记忆的神秘面纱，让智能助手真正记住你
在这个信息爆炸的时代，我们每天都在与各种各样的智能助手打交道。但是，有没有想过为什么每次对话结束后，它们就像失忆了一样？今天我要跟你聊聊一个名叫“ClawVault”的神奇东西，它能让这些所谓的“智能”助手真正拥有记忆力，甚至能记得住你的每一个小偏好、每一次重要的决定。接下来，我会用轻松幽默的方式，带你深入了解这个改变游戏规则的技术。
首先，咱们得明白，当前市面上所有的AI助手都有个致命弱点——上下文死亡(Context Death)：
就是说，一旦会话结束，所有之前提到的信息都会消失不见，包括你曾经告诉它的喜好、做过的决定以及项目背景等。这就像是跟一个陌生人聊天，聊完就完了，啥也记不住。不过别担心，我今天要介绍的解决方案，不仅能解决这个问题，还能让你的AI助手变得像你的贴心朋友一样了解你。
记忆问题的核心与解决方案
说到这，你可能会问，为啥我们的AI助手这么容易“失忆”呢？其实很简单，因为每当一个新的会话开始时，对于AI来说就像是第一次见面。为了克服这一难题，Versatly团队花费了几个月的时间研究并最终开发出了ClawVault——一种开源的记忆架构，给AI代理带来了前所未有的连续性。这意味着，无论何时何地，只要你再次启动对话，它都能记得上次说过的一切，仿佛你们从未分开过。
那么，ClawVault是如何做到这一点的呢？秘密就在于它借鉴了人类知识管理的最佳实践，并将其应用于AI领域。通过将每一段记忆以Markdown文件的形式存储下来，再利用YAML格式添加元数据，ClawVault不仅能够记录信息本身，还能捕捉到信息之间的关系和背景。更妙的是，这种方法使得任何工具都能够读取这些文件，完全避免了被特定数据库或云服务锁定的风险。
想象一下，如果每个AI代理都采用这种方式来处理记忆，那么它们将会变得更加聪明、更加人性化。而且，由于整个系统是基于开源技术构建的，任何人都可以参与到改进的过程中来，共同推动这项技术的发展。所以，如果你对如何让AI更好地服务于人感兴趣，不妨继续往下看，了解更多关于ClawVault的工作原理吧！
ClawVault的设计理念与实现细节
现在让我们深入探讨一下ClawVault背后的设计理念。在研发初期，团队对比了市面上几乎所有可用的代理记忆方案，从Mem0到Zep，再到向量数据库和自定义RAG管道。然而，最令人惊讶的结果是，简单的文件系统加上Markdown文档的表现竟然超过了那些专门为记忆设计的基础设施。为什么会这样呢？原来，大型语言模型(LLM)在训练过程中已经接触过数十亿次阅读、搜索和组织文本的例子，因此它们天生就知道如何处理文件。而使用专门API试图取代这种本能，反而像是逆流而上。
这里不得不提一下Obsidian这款软件，它为知识管理提供了一个极好的范例。
Obsidian的理念非常简单：你的笔记就是文件。没有复杂的数据库，也不需要依赖云端，只需将Markdown文件放在文件夹里，再加上一些结构化的标签和链接，就能创建出一个既直观又强大的知识网络。受此启发，ClawVault采用了类似的策略，把每一条记忆都保存成带有YAML头部信息的Markdown文件。
例如，下面是一个典型的ClawVault文档示例：
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title: "架构决策：事件驱动管道"
date: 2026-02-12
category: 决策
memoryType: decision
priority:
tags: [架构, 管道, 后端]
--
选择了事件驱动而非请求响应模式用于数据输入层。
理由：在规模扩展时可达到三倍吞吐量，并且自然处理反压...
这样的文档既能被AI代理检索和调用，也可以作为普通的Obsidian笔记使用，同时还能被其他工具读取。单一格式，零锁定，全面互操作性，这就是ClawVault的魅力所在。
此外，ClawVault还强调了不同类型记忆的重要性。当我们要求记住某些事情时，实际上是在请求记住特定类型的信息，如决策、偏好、关系、承诺或教训。通过明确分类，ClawVault确保了记忆的有效管理和检索。例如，“显示上个月的所有决策”只有在正确标记了这些决策的情况下才能实现。这种细致入微的设计使得ClawVault不仅仅是一个简单的记忆库，更像是一个智能的知识管理系统。
实践中的ClawVault应用
说到这里，你可能已经开始好奇，在实际应用中，ClawVault又是怎样运作的呢？让我给你举个例子。假设你是某个项目的负责人，正在与团队成员讨论一个名为“Hale Pet Door”的迁移计划。在这个过程中，你会做出很多决定，比如选择哪种架构方式，或者安排下次会议的时间。所有这些信息都可以通过ClawVault自动记录下来，并且与其他相关联的内容建立联系。
具体来说，当你在笔记中提到一个人名、项目名称或某个决策时，ClawVault会自动识别并生成相应的wiki链接。比如：“与Justin Dukes讨论了迁移。决定：按照进行。” 这些链接不仅帮助你快速找到相关信息，还构建了一个可视化的知识图谱，类似于你在Obsidian中看到的那种图表视图。这样一来，当有人询问关于某个项目的情况时，AI代理不仅能找到该项目的基本信息，还能追溯到相关的决策、人物关系、承诺事项以及经验教训，从而给出更为全面的回答。
不仅如此，ClawVault还引入了一种叫做“预算感知上下文注入”的机制。这意味着，AI代理会在加载最重要的记忆（如关键决策）后，根据剩余的空间逐步填充次要但仍然有价值的信息。这种做法确保了即使历史记录再多，最关键的点也不会被遗漏。此外，ClawVault还会定期压缩对话内容，只保留那些最为重要的部分，比如决策、承诺或是重大障碍，而忽略掉那些无关紧要的日常更新。
技术细节与操作指南
为了让这一切成为可能，ClawVault利用了一些先进的技术手段。首先，它支持通过命令行指令clawvault link --all来自动检测并链接实体提及，构建起一个动态的知识图谱。其次，为了提高效率，ClawVault会生成一个包含所有笔记简短描述的索引文件，以便于快速查找所需信息。这个索引文件看起来是这样的：
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有了这个索引，AI代理就可以先浏览索引文件，然后再决定是否需要进一步阅读详细内容。相比传统的嵌入式搜索方法，这种方式显然更加高效快捷。
安装ClawVault也非常简单，只需要运行以下npm命令即可开始构建具有真实连续性的AI代理：
npm install clawvault
更重要的是，ClawVault不依赖任何外部网络服务或云平台，所有记忆数据都直接存储在本地文件系统中。这样做不仅提高了安全性，也保证了数据永远不会离开你的基础设施，除非你自己主动选择分享出去。
总结
总的来说，ClawVault不仅仅解决了AI代理的记忆问题，更是为我们展示了如何通过模仿人类的知识管理模式来提升机器的学习能力。无论是个人用户还是企业客户，只要你想让自己的AI助手变得更加聪明、更加贴心，都应该尝试一下ClawVault带来的变革。