OpenClaw 记忆系统优化+Skill组合应用+团队写作
本章主要内容
完成基本配置文件的创建(SOUL.md / USER.md / IDENTITY.md)
记忆系统的基本概念(MEMORY.md 和 memorySearch)
熟悉 workspace 目录结构
工作空间与相关配置文件
~/.openclaw/
├── openclaw.json # 核心配置文件 ☆☆☆☆☆
├── openclaw.json.bak* # 自动备份
├── .env # 环境变量
│
├── agents/ # Agent 配置目录 ☆☆☆☆☆
│ ├── main/ # 默认 agent
│ │ ├── agent/
│ │ │ ├── models.json # 模型配置
│ │ │ └── auth-profiles.json # 认证信息
│ │ └── sessions/
│ ├── will/ # 自定义 agent
│ │ ├── agent/
│ │ │ ├── models.json
│ │ │ └── auth-profiles.json
│ │ └── sessions/
│ └── ollama_test/ # 测试 agent
│
├── workspace/ # 主工作空间 (Git 仓库) ☆☆☆☆☆
│ ├── .git/ # 版本控制
│ ├── AGENTS.md # Agent 行为指南 ☆☆☆☆☆
│ ├── BOOTSTRAP.md # 首次运行配置
│ ├── SOUL.md # Agent 人格定义 ☆☆☆☆☆
│ ├── USER.md # 用户信息 ☆☆☆☆☆
│ ├── TOOLS.md # 工具说明
│ ├── HEARTBEAT.md # 心跳/状态
│ └── memory/ # 记忆存储 ☆☆☆☆☆
│ └── YYYY-MM-DD.md # 每日记忆 ☆☆☆☆☆
│
├── workspace-will/ # Will agent 工作空间
├── workspace-ollama_test/ # Ollama 测试工作空间
│
├── subagents/ # 子 agent 配置
├── memory/ # 全局记忆 ☆☆☆☆
├── identity/ # 身份认证
├── credentials/ # 加密凭据存储 ☆☆☆☆
├── completions/ # 补全历史
├── canvas/ # Canvas 数据
├── cron/ # 定时任务
│ └── jobs.json
├── devices/ # 设备信息
├── extensions/ # 扩展插件
├── logs/ # 日志文件 ☆☆☆☆
│ ├── gateway.log
│ ├── gateway.err.log
│ └── commands.log
└── update-check.json # 更新检查
# Session 启动流程(中级优化版)
每次会话开始时,按以下顺序自动执行:
1. 读取 `SOUL.md` - 加载AI性格和行为风格
2. 读取 `USER.md` - 了解用户背景和偏好
3. 读取 `memory/YYYY-MM-DD.md` - 加载今天和昨天的日志(近期记忆)
4. 主会话额外读取 `MEMORY.md` - 加载核心记忆索引(精简,不超过40行)
# 记忆分层存储规则
1. 索引层:`MEMORY.md` - 存储用户偏好、核心配置、记忆索引,保持精简
2. 项目层:`memory/projects.md` - 存储各项目状态、待办事项
3. 教训层:`memory/lessons.md` - 存储踩过的坑、解决方案(按严重程度分级)
4. 日志层:`memory/YYYY-MM-DD.md` - 存储当天发生的事件、操作记录
# 记忆写入规范
- 当天事件写入 `memory/YYYY-MM-DD.md`,格式:【项目:名称】事件标题 + 结果 + 经验教训 + 检索标签
- 项目状态变更同步更新 `memory/projects.md`
- 问题与解决方案记录到 `memory/lessons.md`
- 核心信息变更更新 `MEMORY.md`,避免冗余
记忆系统避坑点
- 避免将敏感信息(如API-Key、密码)写入记忆文件,可单独存储在加密文件中;
- 不要依赖会话记忆(临时记忆),重要信息必须手动保存到长期记忆文件(MEMORY.md、projects.md等);
- 定期清理冗余记忆,避免记忆文件过大导致检索缓慢、Token消耗过高。
定时任务 Cron自动化
核心指令使用
略
Skill组合应用
场景1:办公自动化(文件处理+邮件发送)
略
场景2:内容创作(选题+文案+配图)
略
场景3:自动编程
略
多个Agent相互协同工作
单一Agent难以应对复杂任务(如团队协作、多流程并行),多Agent协作通过专业分工,解决“记忆膨胀、角色混乱、安全隔离”等问题,实现1+1>2的效果。
自定义Skill开发
略
配置与性能调优
OpenClaw工作空间文件指南与优化案例分享
OpenClaw 从中级到高级进阶指南:部署+记忆系统+多Agent协作实操及避坑手册
OpenClaw 从中级到高级完整教程
最后更新于 2026-03-10 10:02:07 并被添加「」标签,已有 40 位童鞋阅读过。
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