TrulyMEM-TrueHumanMEM/skills/graph-memory/SKILL.md

name, description, metadata, user-invocable

name	description	metadata	user-invocable
graph-memory	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	openclaw requires bins node	true

GraphMemory 图记忆系统

让 AI 拥有真正的长期记忆能力。

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。

与 memory-core 的关系

功能	memory-core	GraphMemory (本工具)
对话历史	✅ 自动保存 messages	❌ 不管理对话历史
结构化记忆	❌ 无	✅ 三元组图存储
人设管理	❌ 无	✅ persona_update/clear
任务追踪	❌ 无	✅ task_create/set_state
自动触发	✅ 自动索引检索	❌ LLM 可选调用

核心概念

实体 (Entity)

现实世界中的对象，如"用户"、"Python"、"WaterFlow"。

关系 (Relation)

连接两个实体的关系，格式为三元组：主体 - 关系 - 客体。

可用命令

1. commit - 写入记忆

将信息写入记忆图。

参数：

• triplets: 三元组数组 [{subject, relation, object}, ...] （必需）
• sessionId: 会话 ID（可选）
• turnId: 轮次 ID（可选）

示例：

请记住：我喜欢编程，正在学习 TypeScript

AI 会执行：

{
  "action": "commit",
  "params": {
    "triplets": [
      {"subject": "我", "relation": "喜欢", "object": "编程"},
      {"subject": "我", "relation": "正在学习", "object": "TypeScript"}
    ]
  }
}

2. recall - 检索记忆

从记忆图中检索相关信息。

参数：

• queryIntent: 搜索关键词（必需，若无则需提供 seedEntities）
• seedEntities: 种子实体数组（可选）
• depth: 检索深度 1-5（默认 2）
• sessionFilter: 会话过滤（可选）

3. purge - 删除记忆

删除记忆图中的一些信息。

参数：

• criteria: 删除条件 {subject, target, relation, sessionId}
• mode: 删除模式 soft（标记删除）、hard（彻底删除）或 supersede（纠错替代）
• newRelation: 替代关系（supersede 模式必需）

4. introspect - 查看状态

查看当前记忆状态统计（实体数、关系数）。

5. archive - 归档旧记忆

将 N 天前的非活跃关系标记为归档。

参数：

• days: 归档天数（默认 30）

6. cleanup - 清理无效数据

物理删除已删除超过 90 天的关系和孤立节点。

参数：

• dry_run: 仅预览不删除（默认 true，建议先预览再执行）

使用原则

1. 选择性记忆：只记住重要和持久的信息
2. 结构化：使用三元组格式存储关系
3. 定期清理：删除过时或错误的信息
4. 关联思考：利用关系进行联想记忆
5. 与 memory-core 配合：对话历史由 memory-core 管理，结构化事实由 GraphMemory 管理