腾讯云数据库Agent Memory服务：一键给OpenClaw装上最懂你的记忆引擎
轻量云煮鸡约 4 分钟没有记忆的AI，只是工具；有记忆的AI，才是资产。
很多使用OpenClaw的用户都知道，OpenClaw本身是自带基础记忆机制的。在简单的几轮日常问答中，它确实能连贯上下文。但在深度使用、处理长周期复杂任务时，你是否经历过这些崩溃瞬间：
昨天刚跟AI敲定好的代码规范，今天新开一个对话，它又像不记得一样全忘了？
为了彻底解决这些痛点，腾讯云Lighthouse OpenClaw现已无缝集成腾讯云数据库Agent Memory服务（TencentDB Agent Memory ，以下简称Agent Memory ）官方插件！ 只需一键开启，即可让你的OpenClaw的记忆力实现质的飞跃。
在OpenClaw优秀的底层之上，Agent Memory针对复杂长任务场景，重点做了以下四大核心能力的增强：
1. 从“上下文跟随”升级为“核心偏好锁定”： 在超长轮次的对话中，有时会因信息过载而自然地将注意力转移到近期话题上。Agent Memory增强了对核心偏好的抓取能力，它能将你定下的约束条件（如代码规范、格式要求）稳稳“锁定”，确保无论聊多远，Agent都不忘初心。
2. 跨会话的长周期任务无缝接力： 面对需要分多天完成的大型项目，增强插件能妥善保存你的任务进度和决策背景。明天新开一个会话，无需再把前置条件重新喂一遍，昨天聊到哪，今天继续接着干。
3. 更高精度的结构化信息召回： 针对你明确告知过的特定事实信息，Agent Memory提供了一套独特的检索引擎。相比单纯依赖大模型的上下文窗口，它能实现更稳定、更精准的事实召回。
4. 多端统一的“独立大脑”体验： 通过插件化设计，Agent的记忆实现了与单一会话实例的解耦。无论你是切换聊天窗口，还是更换聊天渠道，经过提炼的用户画像都能始终伴随，让体验高度统一。
同时Agent Memory记忆增强插件完全将数据存放在Lighthouse本机上，且不会禁用OpenClaw原生的Memory Core，两套记忆体系可以共存使用，相互补充。
Agent Memory是腾讯云数据库团队自研的Agent记忆引擎，它不再是简单的上下文堆叠，而是独创了四层渐进式记忆金字塔架构：
L0 Raw Log（原始对话）： 全量保留原始对话，确保任何细微信息都不丢失。
L1 Atomic Memory（原子记忆）： 自动从对话中提取高价值的“事实”、“偏好”与“约束条件”。
L2 Scene Block（场景分块）： 按场景对记忆进行聚类，形成特定的任务认知块，告别信息混乱。
L3 Persona（用户画像）： 持续提炼，生成稳定且长期的用户数字画像。
数据说话： 在权威的PersonaMem评测集中（模拟20了个用户，6000+条对话消息），使用Agent Memory后OpenClaw的回答总准确率高达76.10%，而使用OpenClaw原生记忆仅为 47.85%，提升了58.9%！ 尤其在“用户事实召回”指标上，从原生不到30%飙升至79%+。（相当于原本100个问题中只能回答对30个不到，提升至能回答对79个问题）
作为免单独安装的内置官方插件，Agent Memory已无缝集成到了腾讯云Lighthouse的管控端中，可参考以下方式快速启用：
1. 进入腾讯云LightHouse控制台，进入你的OpenClaw实例
2. 进入应用管理，再点击左侧的「记忆管理」，即可找到Agent Memory记忆增强插件，将底部的开关拨动至“启用”状态
3. 再点击弹窗中的“确认”后，将重启Gateway，待Gateway重新运行后即可使用。
通过无缝解耦的插件化设计，Agent Memory不仅解决了 OpenClaw原生记忆“记不牢、找不回、易断线”的痛点，还支持记忆库的灵活调配。
现在就登录腾讯云轻量应用服务器（Lighthouse）控制台，打开你的OpenClaw，手动开启Agent Memory记忆增强插件吧！
配置Agent Memory的Embedding服务：
因OpenClaw的本地Embedding功能对于Lighthouse服务器资源消耗较大，使用本地Embedding会出现明显的性能和体验问题，不推荐使用本地资源进行Embedding模型推理。Agent Memory默认不开启Embedding（向量化语义检索），此时仅使用基础的基于关键字的BM25检索逻辑。
如果你想真正解锁Agent Memory强大的“语义+关键词”双路精准检索能力，强烈建议配置远程Embedding服务。
你可以登录LightHouse服务器，在OpenClaw的配置文件（openclaw.json）中，单独配置远端Embedding模型相关的信息，配置完成后重启Gateway服务即可生效。
{"plugins": {"entries": {"memory-tencentdb": {"enabled": true,"config": {"embedding": { // 需配置自定义Embedding模型信息，非LLM模型"enabled": true, //是否启用向量搜索"provider": "openai", // 暂只支持OpenAI兼容的协议"baseUrl": "https://xxx", //API Base URL"apiKey": "xxx", //API Key"model": "text-embedding-3-large", //模型名称"dimensions": 1024 // 向量维度（需与所选模型匹配）}}}}}}