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- context_rewrite: 压缩上下文，提取关键三元组，支持偏好/决策/目标检测 - TaskNodeStore: 新表结构 + next链式关系 + 原始文本存档 - MemoryService: 集成TaskNode链操作，workingMemoryChain增强 - GraphMemoryTool: 新增 task_node_create/get_recent/get_chain 3个action - graph-memory-persona-force Skill: 指导AI主动查询人设图 - 新增测试: task_node_store.test.ts (6测试) + memory_service_p2.test.ts (7测试) - 全部138个测试通过
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4.7 KiB
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name: graph-memory
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description: "图记忆工具 - 检索、写入、删除记忆。作为 OpenClaw memory-core 的增强补充，不替代其核心功能"
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metadata: {"openclaw": {"requires": {"bins": ["node"]}}}
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user-invocable: true
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# GraphMemory 图记忆系统
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让 AI 拥有真正的长期记忆能力。
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> **定位声明**：本工具是 **OpenClaw memory-core 的增强补充**，而非替代。memory-core 负责 session transcripts 和历史消息管理，GraphMemory 提供图数据库形式的结构化长期记忆。两者可并存运行。
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## 与 memory-core 的关系
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| 功能 | memory-core | GraphMemory (本工具) |
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| 对话历史 | ✅ 自动保存 messages | ❌ 不管理对话历史 |
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| 结构化记忆 | ❌ 无 | ✅ 三元组图存储 |
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| 人设管理 | ❌ 无 | ✅ persona_update/clear |
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| 任务追踪 | ❌ 无 | ✅ task_create/set_state |
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| 上下文压缩 | ❌ 无 | ✅ context_rewrite |
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| 工作记忆链 | ❌ 无 | ✅ working_memory_chain |
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| 自动触发 | ✅ 自动索引检索 | ❌ LLM 可选调用 |
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## 核心概念
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### 实体 (Entity)
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现实世界中的对象，如"用户"、"Python"、"WaterFlow"。
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### 关系 (Relation)
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连接两个实体的关系，格式为三元组：主体 - 关系 - 客体。
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## 可用命令
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### 1. commit - 写入记忆
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将信息写入记忆图。
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**参数：**
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- `triplets`: 三元组数组 `[{subject, relation, object}, ...]` （必需）
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- `sessionId`: 会话 ID（可选）
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- `turnId`: 轮次 ID（可选）
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**示例：**
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```
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请记住：我喜欢编程，正在学习 TypeScript
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```
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AI 会执行：
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```json
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{
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"action": "commit",
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"params": {
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"triplets": [
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{"subject": "我", "relation": "喜欢", "object": "编程"},
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{"subject": "我", "relation": "正在学习", "object": "TypeScript"}
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]
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}
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}
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```
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### 2. recall - 检索记忆
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从记忆图中检索相关信息。
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**参数：**
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- `queryIntent`: 搜索关键词（必需，若无则需提供 seedEntities）
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- `seedEntities`: 种子实体数组（可选）
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- `depth`: 检索深度 1-5（默认 2）
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- `sessionFilter`: 会话过滤（可选）
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### 3. purge - 删除记忆
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删除记忆图中的一些信息。
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**参数：**
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- `criteria`: 删除条件 `{subject, target, relation, sessionId}`
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- `mode`: 删除模式 `soft`（标记删除）、`hard`（彻底删除）或 `supersede`（纠错替代）
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- `newRelation`: 替代关系（supersede 模式必需）
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### 4. introspect - 查看状态
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查看当前记忆状态统计（实体数、关系数）。
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### 5. archive - 归档旧记忆
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将 N 天前的非活跃关系标记为归档。
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**参数：**
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- `days`: 归档天数（默认 30）
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### 6. cleanup - 清理无效数据
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物理删除已删除超过 90 天的关系和孤立节点。
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**参数：**
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- `dry_run`: 仅预览不删除（默认 true，建议先预览再执行）
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### 7. context_rewrite - 压缩上下文
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当对话历史过长时，将历史对话压缩为关键记忆节点存入图数据库。
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**参数：**
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- `context`: 要压缩的长文本（必需）
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- `maxEntities`: 最大提取实体数（默认 20）
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- `summary`: 自定义摘要（可选）
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**返回：**
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- `extractedEntities`: 提取的实体数
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- `extractedRelations`: 提取的关系数
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- `summary`: 生成的摘要
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- `compressed`: 是否成功压缩
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### 8. working_memory_chain - 工作记忆链
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检索当前会话的近期活跃关系和任务节点，形成工作记忆链。
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**参数：**
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- `maxDepth`: 检索深度 1-5（默认 3）
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- `recentOnly`: 仅最近（默认 true）
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### 9. task_node_create - 创建任务节点
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创建一个新的 TaskNode 并自动链接到工作记忆链。
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**参数：**
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- `session_id`: 会话 ID（必需）
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- `turn_id`: 轮次 ID（必需）
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- `summary`: 摘要（必需）
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- `key_facts`: 关键事实数组（必需）
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- `raw_context`: 原始上下文（可选，会自动存档到文本文件）
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### 10. task_node_get_recent - 获取最近节点
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获取最近 N 个任务节点（按时间倒序）。
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**参数：**
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- `session_id`: 会话 ID（必需）
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- `limit`: 限制数量（默认 5）
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### 11. task_node_get_chain - 获取任务链
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获取完整的工作记忆链（从指定节点或最新节点开始回溯）。
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**参数：**
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- `session_id`: 会话 ID（必需）
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- `from_node_id`: 起始节点 ID（可选，默认最新）
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## 使用原则
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1. **选择性记忆**：只记住重要和持久的信息
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2. **结构化**：使用三元组格式存储关系
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3. **定期清理**：删除过时或错误的信息
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4. **关联思考**：利用关系进行联想记忆
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5. **与 memory-core 配合**：对话历史由 memory-core 管理，结构化事实由 GraphMemory 管理
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6. **主动查询人设**：参考 `graph-memory-persona-force` Skill，在适当时候主动查询用户偏好和决策
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