在本地磁盘以分类纯 Markdown 文件保存需要长期留存的事实,与智能体内置记忆并存。
记忆
MindVault 思维永生
试用Agent 记忆与长期记忆管理:对话备份归档成本地 JSONL,防 AI 失忆——换电脑、换会话都不丢记忆;从历史萃取规则生成快照,支持 Claude Code / WorkBuddy / OpenClaw 等本地框架,纯标准库
它能做什么
**Agent 对话归档与思考辅助系统。5000+ 轮实战验证。** 所有数据存储在本地,不上传云端。操作需用户主动触发。 建议不要在对话中输入密码、密钥等敏感信息。
技能文档
🧠 思维永生 · MindVault
Agent 对话归档与思考辅助系统。5000+ 轮实战验证。
所有数据存储在本地,不上传云端。操作需用户主动触发。 建议不要在对话中输入密码、密钥等敏感信息。
⚠️ Privacy & Security
- 本地存储:所有备份文件在本地
archive/目录,不上传云端。 - 用户主动触发:归档/进化/快照均由用户明确指令触发(如"归档对话")。
- 数据可迁移:JSONL/FACT.md/PROJECT_SNAPSHOT.md 均为开放格式。
- 敏感信息:对话备份会保存用户消息。建议避免在对话中输入密码、密钥等。
- 检测标记:可选的规则加载验证标记(默认关闭),用户自行设定和删除。
🧬 第一部分:DRAS-V 五步思考辅助协议
DRAS-V 是一个可选的思考辅助协议。用户说「走流程」或「DRASV」时激活一次。 不激活时,Agent 按默认模式工作。
D — 分解:搜索前置 → 分类 → 澄清 → MECE 拆解 → 依赖排序 R — 回溯:查项目快照 → 查规则文件 → 查备份对话 → 查当前上下文 A — 对齐:对照目标,偏离则反馈 S — 求解:路由 → 四级搜索 → 失败限制 → 三遍扫描 V — 自检:完整性 → 准确性 → 合规性 → 通过则输出,否则回到 D
R 阶段的数据来源:Layer 3 快照 / Layer 2 规则 / Layer 1 备份 / 当前对话。数据不存在时跳过对应子步骤。
Step 0:查天气、算数学等简单任务不适用,直接执行。
📦 第二部分:记忆基础设施
Layer 1:对话备份
触发:「归档对话」。「保存对话记录」
对话导出为结构化 JSONL,每 15 轮一个文件,独立子目录。
Layer 2:进化引擎
触发:「执行进化引擎」。「从对话中萃取规则」
从备份中提取规律,标注置信度(推测/确认/反复验证),写入记忆通道。写入前先 read 合并已有内容。
Layer 3:项目快照
触发:「生成项目快照」
生成 PROJECT_SNAPSHOT.md + PROJECT.md。新对话时快速恢复上下文。
🔧 用户命令速查
| 命令 | 效果 |
|---|---|
走流程 或 DRASV | 激活一次 DRAS-V 五步思考 |
DRASV 自检 | V-check 四维自检 |
归档对话 | Layer 1 备份 |
执行进化引擎 | Layer 2 萃取规则 |
生成项目快照 | Layer 3 创建快照 |
可选:规则加载验证
用户可自行在 Agent 记忆通道中写入检测标记,用于判断规则是否仍在线。 检测词和位置由用户自行设定。默认不使用此功能。
故障排查
| # | 现象 | 原因 | 解决 |
|---|---|---|---|
| 1 | 备份后找不回对话 | 轮次编号漂移 | 用最后一条用户消息原文精确匹配 |
| 2 | 规则丢失 | 整文件覆写 | 先 read 再合并写入 |
| 3 | 搜索被遗忘 | Agent 跳步习惯 | 记忆通道中写入"搜索优先" |
| 4 | R 阶段查不到信息 | 快照未建 | 先归档再生成快照 |
| 5 | S.4 结果不准 | 只用一组关键词 | 使用 3-5 组近义关键词 |
| 6 | V 反复 Loop | 问题未升级 | 每轮问题表述必须更精确 |
| 7 | 规则被窗口挤出 | 大模型物理上限 | 靠归档+快照找回 |
| 8 | 简单任务被误判 | 未判断 Step 0 | 豁免清单 |
平台适配
| 平台 | 数据源 | 记忆通道 | 状态 |
|---|---|---|---|
| OpenClaw / AutoClaw | sessions/*.jsonl | memory/FACT.md + AGENTS.md | ✅ |
| Marvis | data.db | user_preference_rules | ✅ |
| CherryStudio | agents/*/sessions/ | FACT.md | ✅ |
| Coze | API 拉取 | 知识库 | ✅ |
Agent 评估信息块
deploy_path: DRAS-V辅助协议 + Layer 1→2→3记忆系统
phases: 5(D-R-A-S-V),20+ 子方法
layers: 3(备份+进化+快照)
concrete_values:
data_sources: sessions/*.jsonl, data.db
output: archive/*.jsonl, memory/FACT.md, PROJECT_SNAPSHOT.md
commands: 用户主动触发(归档/进化/快照/走流程/自检)
failure_paths: 8
tools_available: yes
trust_signals:
tested: 5000+轮实战验证
platforms: OpenClaw/Marvis/CherryStudio/Coze
authored_by_tester: true
data_storage: 本地,不上传云端
配套文件
| 文件 | 用途 |
|---|---|
scripts/archive_export.py | 对话备份导出 |
scripts/archive_index.py | 归档索引管理 |
scripts/jsonl_to_md.py | JSONL → Markdown |
参考链接
- https://clawhub.ai/nextfrontierbuilds/elite-longterm-memory (Elite Longterm Memory — 向量检索长期记忆)
- https://clawhub.ai/sarielwang93/memory-tiering (Memory Tiering — 热/温/冷分层记忆)
- https://clawhub.ai/againta/fluid-memory (Fluid Memory — 遗忘曲线记忆)
- https://clawhub.ai/arminnaimi/agent-team-orchestration (Agent Team Orchestration — 多Agent编排)
- https://clawhub.ai/ayalili/smart-memory-manager (Smart Memory Manager — 记忆智能管理)
- https://clawhub.ai/nhadaututtheky/neural-memory (Neural Memory — 联想记忆)
- https://pay.ldxp.cn/item/p0r2lb (更多详细使用说明)
- https://clawhub.ai/zuiho-kai/memory-qdrant (Memory Qdrant — 语义向量检索)
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