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- 更新 graph-memory/SKILL.md：添加与 memory-core 关系对比表 - 更新 graph-memory-persona/SKILL.md：添加定位声明和使用建议 - 更新 graph-memory-task/SKILL.md：添加定位声明和使用建议 - 更新 bundled-skills/ 下对应文件
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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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| 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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## 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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