16gagent/memory/daily/2026-06-02.md

2026-06-02 — GitHub 9 仓库安装 + 记忆系统升级

第一阶段：同步到 Gitea ⏰ 04:11

9 个仓库已同步到 https://git666.u7f.cn/Github/：

• ✅ context-mode / semble / codebase-memory-mcp / TencentDB-Agent-Memory
• ✅ openclaw-auto-dream / gigabrain / agents-best-practices / SkillClaw / total-recall
• ⚠️ codebase-memory-mcp 精简版（移除 1.1GB vendored tree-sitter grammars）

第二阶段：安装 🔧 04:15-04:18

工具	状态	路径
codebase-memory-mcp	✅ 安装	~/.local/bin/
context-mode	✅ npm 安装	/opt/homebrew/bin/context-mode
semble	✅ uv 安装	~/.local/bin/semble
TencentDB-Agent-Memory	✅ 已装（原已启用）	OpenClaw 插件 v0.3.6
MCP 配置	✅ 已写入	3 个服务已注册

第三阶段：源码研读 📖 04:18-04:23

5 个设计参考仓库分析，提取 21 个可复用模式，输出到 /tmp/repo-study/design-insights.md

第四阶段：自身优化 🧬 04:23+

[session-flush] 本次优化的落地：

• ✅ 三层记忆架构（daily → registers → working）已建立
• ✅ Write Gate（写入门控）已实现
• ✅ Session Start Protocol 已创建
• ✅ 偏好寄存器已初始化
• ✅ 开放回路（open-loops）已建立
• 🔲 Contradiction Protocol（待创建）
• 🔲 Correction Gate（待创建）
• ✅ Dream Cycle 自动化记忆 consolidation（脚本 + cron 每天4:00）

Tier-3 详细：Dream Cycle

• 创建 scripts/dream-cycle.sh — 4 Phase 架构（Collect → Consolidate → Evaluate → Notify）
• Phase 1: 扫描 daily/ 提取 [session-flush]、[correction]、决策标记
• Phase 2: 统计寄存器状态 + 路由建议
• Phase 3: 5 维健康评分（freshness/coverage/efficiency/reliability/security）
• Phase 4: 输出报告 + 待办摘要
• 重要性评分公式：base_weight × recency × reference_boost / 8.0
• 遗忘曲线：90天无引用 + 重要性<0.3 → 归档
• cron 定时：每天 4:00 AM 自动运行
• 健康评分结果：97/100 ✅

经验总结

• total-recall 的 Write Gate 是记忆质量的核心——不控制写入就没有可用召回
• 安装 Python 工具需要 Python 3.10+，需要先装 brew python@3.12
• MCP 服务通过 mcp.servers 配置，重启网关生效
• Gitea 的 nginx 413 限制可以通过拆分大型 repo 绕过

[session-flush] 10:31 — 测试会话压缩功能

第五阶段：服务器运维 ⏰ 08:09-09:30

完整备份

• 全量备份 ~/.openclaw/ + ~/.local/bin/ 到桌面 xiaolong-backup/（704MB）
• 含全部会话记录、git 仓库、本地安装工具

远程记忆服务器调研

• 发现凌晨 02:32-03:07 已在 111.229.145.18 部署了记忆 API 服务器
• 技术栈：Bun + Hono + PostgreSQL 16 + pg_trgm
• 当前无 namespace 隔离，多项目共享会导致记忆串味

TencentDB namespace 调研

• TencentDB v0.3.6 不支持项目命名空间
• 建议用 schema 级隔离替代

第六阶段：方案三实施 ⏰ 09:39-10:00

• PostgreSQL 16 + pgvector 0.6.0（已有）
• API v2 重写：per-project schema 隔离、hybrid 搜索
• 管理页面 http://111.229.145.18/api/v2/admin（Basic Auth: admin/841020）
• Nginx 反向代理 + Systemd 服务

第七阶段：系统优化 ⏰ 10:05-11:00

#	优化项	状态
0	thinking=max→high	✅ 用户切
1	Dream Cycle 自动同步远程记忆服务器	✅
2	会话压缩策略 (session-compact.sh)	✅
3	向量搜索本地化 (jina-embeddings-v2-base-zh, 768维)	✅
4	API 写操作 Key 认证	✅
5	SSH 密钥加固（密码登录已关）	✅

第八阶段：智谱模型接入 ⏰ 11:30-12:50

接入 4 个模型：

模型	OpenClaw 名称	端点
GLM-5.1	zai/glm-5.1	chat/completions
GLM-5V-Turbo	zai/glm-5v-turbo	多模态（看图）
GLM-Image	cogview-4	图片生成
GLM-OCR	通过 GLM-5V-Turbo	识别图中文字

• API Key: 414cf0…cFhO（Max 套餐）
• 已配置到 ~/.openclaw/openclaw.json → models.providers.zai
• GLM-Image 实测：1024×1024~1440×1440，画质有限（142KB）
• GLM-5V-Turbo 图片识别：通过 base64 上传，支持识别截图内容

经验总结（下午部分）

• 智能表格 ❌ DOLLARDE 函数用法有误（上午踩坑）
• Zhipu Coding Plan 需要单独的 Coding Plan Key，普通 Key 只能走普通端点
• GLM-5V-Turbo 默认开启 reasoning，content 可能为空，需要读 reasoning_content
• 4K 超分只是插值放大，cogview-4 底子就 1440px，不适合高质量出图

[session-flush] 第八阶段后续：GLM-5V-Turbo 图片识别能力验证完成，识别了 macOS 截图（豆包+OpenClaw 标签页）；SSH 密钥加固完成；服务器全量备份到位

记忆维护 ⏰ 17:33

心跳检查触发 48h+ MEMORY.md 维护周期：

• ✅ vault.md 更新：新增 6/2 三项重大决策（远程记忆服务器、智谱模型、安全加固）
• ✅ vault.md 工具环境扩充：智谱 AI section + 远程记忆服务器 section
• ✅ registers/open-loops.md 清理：所有 6/2 活跃项归档完成区
• ✅ MEMORY.md 记忆系统结构图更新：加入 registers/ 层 + SESSION_START.md + Dream Cycle
• 维护完成，下次周期：2026-06-04

框架大修复 ⏰ 17:12-17:38

[session-flush] 17:38 — 框架7项问题一次性修复完成

#	项	状态
P0-1	embedding provider: 智谱 embedding-3 → memory_search 通了	✅
P0-2	日期文件清理: 删除内存顶层的冗余 2026-*.md，合并内容到 daily/	✅
P1-1	USER.md 合并: workspace（骨架）+ memory（完整版）对齐	✅
P1-2	SESSION_START 适配: 改为"首条消息后主动加载"模式	✅
P2-1	Write Gate 自动触发: session-compact.sh 加 --type 路由	✅
P2-2	记忆路由策略: memory/registers/memory-routing.md（三套系统统一路由）	✅
P3	团子协作: pet-tuanzi.md 加入协作协议 v1	✅

关键发现：

• memory_search 需要显式配置 agents.defaults.memorySearch
• 用 openai provider + 智谱 embedding-3 端点（OpenAI 兼容格式）
• auth-profiles.json 必须加 openai:default 条目
• memory-core 插件默认 local GGUF embedding，需要配置远程 provider 覆盖