EverMemory

它会帮助 agent 记住用户偏好、长期约束、反复出现的事实和会话上下文，并在合适的时候把这些信息重新带回来。它不是简单地把对话原文塞进数据库，而是用本地存储、受控写入和受控召回，把记忆变成 briefing、画像和真正可用的上下文。

一眼看懂

| 它做什么 | 为什么有用 | | --- | --- | | 记住偏好、身份事实、约束条件和工作上下文 | agent 不需要每次新会话都重新开始 | | 把记忆落到本地 SQLite | 记忆更稳定、可持续，也更容易检查 | | 用受控写入和受控召回来治理记忆 | 降低噪音堆积，让记忆更有信号 | | 把召回结果组织成 briefing、画像和规则上下文 | 找回来的内容是 agent 真正能消费的形式 | | 支持可选语义召回和可选 Butler 层 | 需要更深能力时可以扩展，但不是强制依赖 |

为什么它不一样

• 它记住的不只是聊天历史，还包括偏好、身份事实、约束条件、重复模式和工作上下文。
• 它把记忆落到本地 SQLite，而不是把“记住了”建立在脆弱的短期上下文上。
• 它有写入和召回治理，不是看到什么都盲目保存。
• 它可以把记忆组织成 briefing、画像和规则上下文，而不是把一长串原始记录重新塞回提示词。
• 在需要时，它还能接入可选的语义召回，以及可选的 Butler 战略层。

一个具体场景

假设用户对你的 OpenClaw agent 说过：

• “代码评审意见尽量简洁。”
• “我在 Asia/Shanghai 时区工作。”
• “不要每次新会话都重新问我 onboarding 问题。”

有了 EverMemory，这些信息就不需要反复重复。后续会话里，系统可以把这些事实重新找回来，结合当前任务重新排序，再以 recall 结果、session briefing 或画像上下文的方式重新喂给 agent。

这就是它存在的意义：不是单纯“记住”，而是以 agent 真正能用的方式把记忆带回来。

快速开始

作为 OpenClaw 插件安装

openclaw plugins install [email protected]
openclaw plugins enable evermemory
openclaw config set plugins.slots.memory evermemory
openclaw gateway restart

作为 SDK 安装

npm install evermemory

如果你主要把它当成 OpenClaw 插件来评估，建议先走上面的插件安装路径，再继续阅读 docs/GUIDE.md。

你会得到什么

• 基于 better-sqlite3 的 SQLite 持久化记忆存储
• 面向 OpenClaw 工作流的受控记忆写入与召回
• 把重要上下文重新带回来的 recall 与 session briefing 流程
• 用于长期协作的画像投影与规则治理能力
• 用于迁移和备份的导入导出工具
• 可选的语义召回能力，可接本地 embedding 或 OpenAI embedding
• 可选的 Butler 战略层，用于摘要、复盘和更广义的上下文覆盖

工作方式

1. 捕获 agent 在消息、工具输出和会话事件中识别可能值得记住的内容。
2. 存储 EverMemory 判断哪些内容应该持久化，然后写入本地 SQLite 记忆库。
3. 召回 后续查询会通过受控的关键词、结构化和可选语义检索找回相关记忆。
4. 组织与治理 找回来的记忆可以进入 briefing、画像投影和规则流程，让 agent 不必每次都从零开始。

最小 SDK 示例

import { initializeEverMemory } from 'evermemory';

const em = initializeEverMemory({
  databasePath: './memory.db',
});

em.evermemoryStore({
  content: '用户希望代码评审意见更简洁。',
  source: { kind: 'tool', actor: 'system' },
  scope: { userId: 'user-1' },
});

const recall = await em.evermemoryRecall({
  query: '代码评审偏好',
  mode: 'hybrid',
  scope: { userId: 'user-1' },
  limit: 5,
});

运行要求

• Node.js >=22
• OpenClaw peer dependency >=2026.3.22 <2027
• better-sqlite3 原生依赖
• 本地 embedding 需要 sharp 与 @xenova/transformers

当前注意事项

• 当前维护的公开文档，以 docs/INDEX.md 链出的内容为准。历史内部资料不应被视为当前产品承诺。
• 当前仓库快照下，npm run check 通过。
• 当前仓库快照下，npm test 在发布打包覆盖上仍有失败，因此不能把原生依赖打包描述为“已完全验证”。
• npm pack --dry-run 通过，但发布打包可信度仍然受上面的失败测试约束。
• 语义召回是可选能力，embedding 依赖不可用时会降级。
• Butler 是可选层，但会显著扩大系统复杂度和运维面。

文档入口

• 文档总览
• 使用指南
• API 参考
• 架构说明
• 贡献指南
• 变更记录
• 安全策略
• English README

开发视角的仓库状态

npm install
npm run check
npm test
npm pack --dry-run

如果你是维护者或准备二次开发，建议从 docs/CONTRIBUTING.md 开始。