Fluid Memory Skill

这是你的「赛博大脑」。它不是死板的数据库，而是一个活着的系统——会遗忘不重要的事，会强化常被提及的知识。

自动学习模式 (Auto Learn)

通过 OpenClaw 原生 flush 触发！ 每次 OpenClaw 触发 memory flush 时，AI 会同步调用 fluid-memory 记录对话。

• 依赖 OpenClaw 原生 compaction 机制（配置 softThresholdTokens 控制频率）
• 需在 OpenClaw 配置中启用 memoryFlush

遗忘机制

• 动态遗忘：检索时分数 < 0.05 被过滤
• 主动遗忘：调用 fluid_forget 归档指定记忆
• 梦境守护：定时归档分数 < 0.15 的记忆

核心理念

• 植入 (Remember): 写入新记忆。
• 唤起 (Recall): 检索记忆。每次检索都会强化该记忆（访问次数+1）。
• 遗忘 (Forget): 将匹配的记忆归档。

工具 (Tools)

你 (OpenClaw LLM) 可以调用以下工具来与我（Fluid Memory）交互：

1. 植入记忆

当用户明确说「记住xxx」时使用。

Trigger: 用户说「记住...」「植入...」「记录...」

Tool Call:

{
  "name": "fluid_remember",
  "arguments": {
    "content": "用户说的原话"
  }
}

2. 唤起记忆

当用户问「我之前说过什么」「记得xxx吗」「我的偏好是什么」时使用。

Trigger: 用户问「我喜不喜欢...」「还记得...」「我之前...」

Tool Call:

{
  "name": "fluid_recall",
  "arguments": {
    "query": "用户的查询关键词"
  }
}

3. 遗忘

当用户说「忘记xxx」「不要再提xxx」时使用。

Tool Call:

{
  "name": "fluid_forget",
  "arguments": {
    "keyword": "要遗忘的关键词"
  }
}

4. 状态

查看大脑状态。

Tool Call:

{
  "name": "fluid_status",
  "arguments": {}
}

内部实现 (供开发者参考)

实际执行命令：

python wrapper.py remember --content "..."

隐私

• 数据存储在本地 ~/.openclaw/workspace/database/
• 明文存储（无加密）
• 无云端同步

最佳实践

1. 自然触发: 不要机械地调用工具，要理解用户的意图。
2. 强化重要记忆: 如果用户多次提到某事，调用 fluid_recall 查询它，这会让它记得更牢。
3. 接受遗忘: 如果系统返回「没有相关记忆」，不要慌，这说明用户很久没提这件事了，或者确实没说过。