Openclaw Semantic Memory

🧠 本地向量语义记忆,零API隐私优先

OpenClaw本地语义记忆插件,基于Transformers.js向量搜索,无需API密钥即可实现对话上下文存储与召回,支持隐私保护的自动捕获模式。

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版本
1.0.0
CLS 安全性认证2026-07-14
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使用说明

核心用法

semantic-memory是OpenClaw框架的本地语义记忆插件,通过向量搜索技术实现智能信息存储与检索。安装后提供三个核心工具:

  • memory_store: 保存结构化记忆,支持分类标签
  • memory_search: 基于语义相似度的向量检索,自动召回相关上下文
  • memory_forget: 按ID或语义查询删除记忆

配置模式

插件支持三种运行模式:
1. 内存模式(零配置):数据易失,重启清空

2. 持久化模式(默认):数据保存至~/.openclaw-memory/

3. Qdrant模式:连接外部向量数据库服务器

关键特性

  • 自动记忆捕获(默认关闭):智能识别对话中的偏好、决策、事实并存储
  • 上下文感知召回:对话中自动注入相关历史记忆
  • 本地运行:使用Xenova/all-MiniLM-L6-v2模型生成768维向量嵌入,无需云端服务

显著优点

1. 完全本地化:零API成本,无网络依赖(首次下载25MB模型后)
2. 隐私优先设计:PII保护默认启用,自动跳过含邮箱/电话的文本

3. 灵活部署:从个人开发到生产环境的Qdrant集群均可适配

4. 语义理解:基于Transformer的嵌入优于关键词匹配,支持概念级相似检索

潜在缺点与局限性

  • 冷启动成本:首次运行需下载模型,可能需编译原生依赖(sharp、onnxruntime)
  • 存储开销:向量数据相比原始文本膨胀约10-20倍
  • 无跨设备同步:纯本地方案缺乏原生云端同步机制
  • 模型能力边界:MiniLM对复杂语义关系和长文本理解有限
  • Qdrant依赖:持久化方案引入额外基础设施复杂度

适合人群

  • 注重隐私的AI应用开发者
  • 需要长期上下文记忆的个人助理场景
  • 离线/内网环境的OpenClaw用户
  • 对API调用成本敏感的项目

常规风险

| 风险类型 | 说明 | 缓解措施 |
|---------|------|---------|
| PII泄露 | autoCapture误捕获敏感信息 | 保持`allowPIICapture: false`(默认) |
| 数据持久化风险 | 磁盘存储可能被其他程序读取 | 使用内存模式或加密存储路径 |
| 供应链风险 | Hugging Face模型下载、npm依赖 | 验证模型哈希,锁定依赖版本 |
| Qdrant传输安全 | 外部服务器模式存在中间人风险 | 启用TLS,使用可信私有网络 |
| 记忆污染 | 错误记忆被反复召回强化 | 定期使用memory_forget清理 |

技术架构

用户输入 → Transformer.js嵌入 → Qdrant向量检索 → 相似度排序 → 上下文注入

采用ES6工厂函数模式,便于测试和依赖注入。向量维度768,默认余弦相似度度量。

安全解读

核心用法

semantic-memory 是 OpenClaw 生态中的本地语义记忆插件,专为需要跨会话保留对话上下文的 AI 代理设计。该插件基于 Transformers.jsQdrant 向量数据库构建,通过 memory_storememory_searchmemory_forget 三个核心工具实现信息的存储、语义检索与删除。

工作模式

  • 内存模式persistToDisk: false):零配置启动,数据随进程重启清空
  • 磁盘持久化(默认):数据保存至 ~/.openclaw-memory/,支持长期记忆
  • 外部 Qdrant:可对接自托管或云端的 Qdrant 服务器

关键特性:首次运行自动从 Hugging Face 下载约 25MB 的 Xenova/all-MiniLM-L6-v2 嵌入模型,后续完全离线运行。

显著优点

| 维度 | 表现 |
|------|------|
| **隐私安全** | 完全本地架构,零外部 API 调用;PII 检测机制默认过滤邮箱/电话;自动捕获功能默认关闭 |
| **易用性** | 即装即用,无需 API 密钥配置;OpenClaw 插件生态原生集成 |
| **灵活性** | 三级存储模式(内存/磁盘/外部向量库);支持自定义存储路径和语义触发规则 |
| **合规性** | 通过 GDPR/CCPA 合规检测,数据最小化原则实现 |

潜在局限

1. 初始下载依赖:首次使用需联网下载 25MB 模型,网络受限环境需手动部署
2. 计算资源占用:本地嵌入推理需消耗 CPU/GPU 资源,大规模记忆集可能影响响应延迟

3. 存储隔离:默认单用户目录存储,多用户共享环境需显式配置 storagePath

4. 模型单一性:当前仅支持固定嵌入模型,无法切换至更高性能或特定领域模型

适合人群

  • 隐私敏感用户:拒绝云端记忆服务、要求数据完全本地化处理
  • 企业合规场景:需满足数据不出域、审计追溯要求的内部 AI 系统
  • 长期协作代理:需要跨任务、跨会话维持用户偏好与上下文的智能体
  • 离线/内网环境:无法访问 OpenAI/Cohere 等云端嵌入 API 的封闭网络

常规风险

| 风险项 | 等级 | 说明 |
|--------|------|------|
| PII 意外捕获 | 低 | 默认过滤机制有效,但 `allowPIICapture: true` 时可能泄露敏感信息 |
| 路径遍历攻击 | 低 | 建议增强 `storagePath` 规范化校验(当前依赖用户配置) |
| 模型完整性 | 低 | 缺乏下载后哈希校验,存在供应链篡改理论可能 |
| 数据未加密 | 中 | 磁盘存储为明文 JSON,敏感场景建议自行加密 |

生产建议:保持默认配置(autoCapture: false),定期备份 ~/.openclaw-memory/ 目录,敏感行业启用磁盘加密或选择内存模式。

Openclaw Semantic Memory 内容

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