Agent Memory — AI 智能记忆系统
v1.0.0为 AI 代理提供持久记忆，存储事实、从行动中学习、回忆信息，并跨会话跟踪实体。
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by 安全扫描
OpenClaw
安全
high confidence此技能内部逻辑一致，实现了本地 SQLite 支持的代理记忆（默认读写 ~/.agent-memory/memory.db），无需凭据或外部网络访问，文件与 SKILL.md 用法匹配。
评估建议
此技能如所宣称：本地文件支持的代理记忆。安装前考虑：1) 数据敏感性 — 默认存储为明文 SQLite（~/.agent-memory/memory.db），避免写入秘密；2) 文件权限 — 限制 DB 文件访问（如 chmod 600）；3) 备份/保留 — 决定记忆保留时间或启用 remember() 失效；4) 如果需要加密或远程存储，修改代码或提供加密 DB。代码无网络调用或凭据泄露模式，测试锻炼本地行为，安全使用。...详细分析 ▾
✓ 用途与能力
名称、README、SKILL.md、CLI 包装器、示例、测试和 src/memory.py 都描述并实现了使用 SQLite 的本地持久记忆系统。没有与声明目的相矛盾的无关要求（无云凭据，无网络库）。
✓ 指令范围
SKILL.md 指示代理实例化 AgentMemory 并调用 remember()、recall()、learn() 和 track_entity() 等方法。代码实现了这些行为，仅访问配置的 SQLite DB 路径（默认 ~/.agent-memory/memory.db）。没有指令读取无关系统文件、向外部端点传输数据或访问意外环境变量。
✓ 安装机制
未提供安装规范（仅指令技能）。包包含源文件，但不声明外部安装或下载；requirements.txt 为空。从安装角度看，这是低风险的。
✓ 凭证需求
技能未声明任何必需的环境变量、凭据或超出可选 db_path 构造函数参数的配置路径。这对于本地记忆存储是合理的。
ℹ 持久化与权限
技能默认将数据持久化到 ~/.agent-memory/memory.db，并创建该目录如果不存在。always 为 false，技能不请求高级权限，但它将存储潜在敏感文本在未加密的 SQLite 文件，除非集成器指定不同的 db_path 或提供加密。安装前考虑这种永久磁盘持久性。
安全有层次，运行前请审查代码。
运行时依赖
无特殊依赖
版本
latestv1.0.02026/2/1
初始发布 - 基于 SQLite 的 AI 代理持久记忆
● 无害
安装命令 点击复制
官方npx clawhub@latest install agent-memory
镜像加速npx clawhub@latest install agent-memory --registry https://www.longxiaskill.com
技能文档
持久记忆系统为 AI 代理。记住事实，从经验中学习，并跨会话跟踪实体。
安装
clawdhub install agent-memory
使用
from src.memory import AgentMemory
mem = AgentMemory()
# 记住事实
mem.remember("重要信息", tags=["类别"])
# 从经验中学习
mem.learn(
action="执行的操作",
context="情况",
outcome="积极",
# 或 "negative"
insight="所学到的"
)
# 回忆记忆
facts = mem.recall("搜索查询")
lessons = mem.get_lessons(context="主题")
# 跟踪实体
mem.track_entity("名称", "人", {"role": "工程师"})
使用场景
- 会话开始：加载相关上下文
- 对话后：存储重要事实
- 失败后：记录所学到的教训
- 遇到新人/项目：跟踪作为实体
与 Clawdbot 集成
添加到你的 AGENTS.md 或 HEARTBEAT.md:## 记忆协议
会话开始时：
1. 加载最近的教训： mem.get_lessons(limit=5)
2. 检查实体上下文当前任务
3. 回忆相关事实
会话结束时：
1. 从对话中提取持久事实
2. 记录所学到的教训
3. 更新实体信息
数据库位置
默认：~/.agent-memory/memory.db
自定义： AgentMemory(db_path="/path/to/memory.db")
数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库
OpenClaw 技能定制 / 插件定制 / 私有工作流定制
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