核心功能
ChromaDB Memory 是一款为 OpenClaw 框架设计的长期记忆插件，通过 ChromaDB 向量数据库与 Ollama 本地嵌入模型实现语义记忆的存储与检索。其核心机制包括：
自动召回（Auto-recall）：每次用户交互前，插件自动将当前消息通过 Ollama 的 nomic-embed-text 模型（768 维）向量化，查询 ChromaDB 中最相似的记录，并将相关性高于 minScore 阈值的结果自动注入代理上下文的 <chromadb-memories> 标签内。全程零人工干预，代理获得"过目不忘"的能力。
手动检索工具：提供 chromadb_search 工具，支持按需执行语义搜索，适用于精确控制记忆调用的场景。
技术架构优势
- 完全本地化：ChromaDB + Ollama 组合彻底摆脱 OpenAI、Google 等云端依赖，数据不出本地，满足隐私敏感场景
- 低 token 开销：单次自动召回约 275 token（3 条结果），在 200K+ 上下文窗口中几乎无感知
- 灵活配置：支持调整相似度阈值（
minScore）、召回数量（autoRecallResults）、切换手动/自动模式
局限性与风险
部署门槛：需独立维护 ChromaDB 服务（Docker 推荐）和 Ollama 实例，对非技术用户有一定复杂度；嵌入模型需预先 ollama pull，首次配置流程较长。
数据管理责任：文档索引需通过外部工具预先灌入 ChromaDB，插件本身不提供数据录入功能，形成"只读记忆"的依赖链条。
质量调优成本：minScore 默认 0.5 可能引入噪声（0.6-0.7 更干净）或漏召回（0.4 更宽松），需针对具体数据集反复调试。
无内置加密：ChromaDB 默认 HTTP 通信，生产环境需自行配置 TLS 和访问控制。
适用人群
- 高度重视数据隐私、需完全离线运行的个人开发者与企业
- 已具备 Docker/Ollama 运维经验的技术团队
- 需要为 AI 代理构建可累积、可检索知识库的长期项目
风险提示
该技能依赖外部服务的可用性（ChromaDB 端口 8100、Ollama 端口 11434），服务中断将导致记忆功能失效；配置中的 collectionId 若泄露，在缺乏鉴权的环境中可能被恶意查询。