核心用法
Tinmem Memory System 是 OpenClaw AI 助手的持久化记忆系统，通过四大工具实现完整记忆生命周期管理：
记忆检索（memory_recall）：支持语义搜索，可按命名空间、类别（profile/preferences/entities/events/cases/patterns）、详细程度（L0-L2）过滤，用于回溯用户历史信息。
记忆存储（memory_store）：将关键信息持久化，需指定类别和重要性评分（0.0-1.0），支持标签增强可检索性。适用于记录用户画像、项目实体、决策事件等。
记忆遗忘（memory_forget）：通过ID或查询条件删除过时/错误记忆，支持批量清理。
记忆更新（memory_update）：对现有记忆进行全字段修正，包括内容、摘要、标题、重要性和标签。
显著优点
- 自动上下文注入：记忆通过
<agent-experience>标签自动融入每次对话上下文，无需手动调用 - 智能去重：采用LLM分析实现相似记忆自动合并，避免信息冗余
- 精细分类体系：六类记忆（profile/preferences/entities/events/cases/patterns）配合差异化合并策略，兼顾结构化与灵活性
- 本地持久化：基于LanceDB的本地数据库，数据隐私性强，跨会话可靠保存
- 自动提取：对话结束后自动提取新记忆，降低人工维护成本
潜在局限
- 依赖本地存储：无云同步能力，多设备场景下记忆隔离
- 去重依赖LLM质量：自动合并准确性受模型能力制约
- 无版本控制：记忆更新为覆盖式，历史版本不可追溯
- 存储上限未明：长期高频使用可能面临性能衰减
适合人群
长期深度使用OpenClaw的个人用户，尤其适用于多轮复杂项目协作、需要持续积累上下文的专业场景（开发、咨询、学习追踪等）。
常规风险
- 隐私泄露：本地数据库若未加密，设备共享场景存在风险
- 记忆污染：错误或过时信息若未及时清理，可能持续误导后续对话
- 重要性评分主观：依赖调用方判断，关键信息可能因评分过低被边缘化