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root c33e7469ac refactor: update SKILL.md to encourage proactive graph memory usage

- Change positioning from 'enhancement' to 'primary long-term memory'
- Add explicit guidelines for when AI must query/update memory
- Add query templates for persona and tasks at conversation start
- Update all 3 skills: graph-memory, graph-memory-persona, graph-memory-task
- Sync bundled-skills with standalone skills

2026-04-24 21:08:35 +08:00

3.7 KiB

Raw Blame History

name, description, metadata, user-invocable

name

description

metadata

user-invocable

graph-memory

图记忆工具 - AI 应优先使用图数据库管理长期记忆，将重要事实结构化存储

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 AI 的主要长期记忆系统。memory-core 管理 session transcripts，GraphMemory 负责结构化长期记忆。AI 在对话中应优先将重要信息写入图数据库，而非依赖 message 历史。

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	✅ 主要存储
人设管理	❌ 无	✅ 主要存储
任务追踪	❌ 无	✅ 主要存储
语义搜索	❌ 无	✅ memory_search
记忆文件读取	❌ 无	✅ memory_get
自动触发	✅ 自动索引检索	❌ LLM 主动调用

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. recall - 检索记忆

从记忆图中检索相关信息。

参数:

queryIntent: 搜索意图/关键词（必需，若无则需提供 seedEntities）
seedEntities: 可选的种子实体名
depth: 检索深度 1-5（默认 2）
sessionFilter: 可选的会话ID过滤

2. commit - 写入记忆

将信息写入记忆图。

参数:

triplets: 三元组数组，每个包含 subject, relation, object（必需）
sessionId: 会话ID
turnId: 轮次ID

3. purge - 删除记忆

从记忆图中删除信息。

参数:

criteria: 删除条件 (subject, target, relation, sessionId)
mode: 删除模式 (soft/hard/supersede)
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。

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）

使用原则

优先使用图记忆：对于重要事实、偏好、决策、任务等持久信息，优先使用 commit 写入图数据库，而非依赖 message 上下文
主动检索：在回答用户问题前，先调用 recall 或 memory_search 检索相关记忆，而非仅凭当前上下文推理
结构化：使用三元组格式存储关系，确保信息可被关联检索
定期清理：删除过时或错误的信息

记忆策略指南

什么时候写入图数据库？

必须写入：

用户明确说"请记住"、"记住这个"等
用户透露偏好、习惯、身份信息
做出重要决策或选择
创建任务或目标
关键知识点或学习成果

建议写入：

对话中重复出现的重要概念
用户纠正或补充的信息
项目相关的配置、路径、决策

无需写入：

临时性问候、寒暄
一次性问题（如"现在几点"）
已在图数据库中的重复信息

什么时候检索图数据库？

必须检索：

用户问"我之前说过..."、"你还记得..."
需要基于历史偏好做推荐或决策
继续之前的任务或话题

建议检索：

每次对话开始时，检索用户相关信息
做推荐前先了解用户偏好
涉及人设或性格相关的话题

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