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Context Clear

Memory management system with automated tiered storage (hot/warm/gist/forgotten), time-decay organization, promotion engine, layer-search protocol, and sessi...
记忆管理系统,实现自动分层存储(热/温/摘要/遗忘),基于时间衰减的组织,提升引擎,层级搜索协议,以及会话...
slientrain-new
未分类 clawhub v1.0.0 1 版本 99532.7 Key: 无需
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#context#latest#memory#refresh

概述

Context Clear — 记忆整理与上下文清空

纯文件系统的 SRS(间隔重复)记忆管理方案 + OpenClaw 插件。核心目标:在 token 成本和信息保留之间做自动平衡。

存储结构

~/.openclaw/memory_fs/
├── hot/       (< 3h)            原始完整    ← 自动注入 session
├── warm/      (3h~7d)           原始完整
├── gist/      (7d~30d)          摘要+标签    ← warm/ 保留同名原始文件
└── forgotten/ (≥14d 无检索)      等待物理删除

~/.openclaw/refcount.json    ← 引用计数 + 检索记录

记忆粒度

各层能提供的信息量不同 — 检索时据此判断结果的可信度:

时间窗粒度内容形式检索置信度
--------------------------------------
hot/< 3h🔴 原始完整对话原文、工具输出、checkpoint 全文高 — 可精确引用原文
warm/3h~7d🟠 原始完整同上,未被压缩高 — 同 hot
gist/7d~30d🟡 摘要标签#标题\n标签: xxx\n摘要中 — 定位话题,细节可回 warm/ 看同名原件
forgotten/≥14d 无检索🔵 遗忘中原始/摘要格式极低 — 即将物理删除

设计原则: 记忆质感随时间自然衰减。近 3h 的事可精确复述,3h~7d 可回顾细节,7d~30d 仅能回忆话题方向。warm/ 始终保留原始文件(gist 是它的摘要副本),检索命中 gist 时可按文件名回 warm/ 读原文。


生命周期

创建
  │
  ├─3h→ hot/     (原始完整,自动注入 session)
  │
  ├─7d→ warm/    (原始完整)
  │     │
  │     ├── copy → gist/ (摘要副本,keep warm 原件)
  │     │
  │     └── 14d 无检索 → forgotten/
  │                     │
  │                     └── 30d → 物理删除
  │
  检索命中(任一层)
       │
       └── 轮动回 hot/ (forgotten 回 warm/)

正向衰减(organize.py 三步)

步骤职责判据
------------------
1. mtime 分层hot→warm(move),warm→gist(copy,warm 保留原件)文件 mtime
2. 遗忘检查warm/gist→forgottenrefcount 最后检索时间距今 >14d
3. 清理forgotten 中 >30d → 物理删除mtime,跳过 user_marked

逆向轮动(检索命中 → 回热层)

来源动作原因
------------------
hot/不动已在最热层
warm/mv 回 hot/ + touch被回查 = 仍相关
gist/mv 摘要文件回 hot/;warm 原件同回 hot/完整信息双份带回
forgotten/mv 回 warm/ + 标记 user_marked被检索 = 仍需要,从 warm 重新走衰减

组件

组件功能
------------
organize.py三步职责:mtime 分层(warm→gist copy)→ 14d 遗忘检查 → forgotten 清理
promote.py读取 refcount.json,筛选晋升候选,输出 promote_report.md
插件 /refresh触发 organize → promote → session reset

晋升机制

晋升条件(满足任一)

条件门槛
------------
7天内引用≥ 3 次
14天内引用≥ 5 次
总引用≥ 8 次
用户标记user_marked = true

晋升后处理

子 session 读取 promote_report.md 分类搬运:

  • Skill 类skills//docs/retrospect.md
  • 偏好/事实类MEMORY.md
  • 需判定 → 留待人工分类

晋升后从 refcount 标记 promoted: true,不再重复提名。


逐层检索协议

触发条件

当前 session 上下文找不到答案时启动:

信号表现
------------
用户提之前讨论过的话题"我们上次是不是讨论过 XXX"
用户问之前达成的共识"XX 的结论是什么"
自我感知我注意到信息不在当前上下文中
用户明示"之前说过""之前写过"

检索顺序

hot/ → warm/ → gist/ → forgotten/    找到即停

检索方法

# hot/warm — 原始内容,关键词 grep
grep -ril "关键词1\|关键词2" ~/.openclaw/memory_fs/hot/
grep -ril "关键词1\|关键词2" ~/.openclaw/memory_fs/warm/

# gist — 先按标签再按关键词
grep -ril "tag1\|tag2" ~/.openclaw/memory_fs/gist/
grep -ril "关键词" ~/.openclaw/memory_fs/gist/

# forgotten — 最低优先级
grep -ril "关键词" ~/.openclaw/memory_fs/forgotten/

关键词:从用户问题+上下文提炼 2-5 个核心词。匹配 >3 个时缩小重试。

命中处理

步骤动作
------------
1读入匹配文件内容
2轮动:按来源层执行逆向轮动(见上表)
3更新 refcounttotal +1,timestamps 追加时间戳
4gist 层命中但摘要不够 → 去 warm/ 读同名原始文件(原件完好 ✓)

匹配 >3 个文件 → 缩小关键词重试,不一次性读入。

未命中处理

> memory_fs 中未找到关于 'XXX' 的记录。可能原因:

> 1. 从未被记录过

> 2. 已物理删除(进入 forgotten 后 30 天无调用自动清理)

> 3. 关键词不对,换组词再试

引用计数联动

每次命中递增 refcount → 频繁被回查的信息自然达到晋升门槛 → 自动存入 MEMORY.md。

{
  "warm/my-checkpoint.md": {
    "total": 5,
    "7d": 3,
    "timestamps": [1748073600, 1748160000],
    "user_marked": false,
    "summarized": false,
    "created": 1748000000
  }
}

搜索决策树(速查)

当前上下文找不到信息?
  → hot/ → 命中?→ 读入,不轮动
  → warm/ → 命中?→ 读入,mv 回 hot/
  → gist/ → 命中?
     → 摘要够?→ 直接读,摘要文件 mv 回 hot/
     → 不够?→ warm/ 读同名原始文件,双份回 hot/
  → forgotten/ → 命中?
     → mv 回 warm/ + 标记 user_marked,提醒用户已找回历史记忆
  → 都没找到 → 如实告知

注意要点

  • 始终优先搜 hot/(最近、最相关)
  • 先读文件名确认相关,再读文件内容
  • gist 摘要不够用时,warm/ 有同名原始文件可读 — organize.py 已从 move 改为 copy
  • forgotten 命中后轮动回 warm/,从 warm 重新走衰减周期

版本历史

共 1 个版本

  • v1.0.0 当前
    2026-05-25 17:24 安全 安全

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