肖恩技术周刊（第 84 期）：Token 粉碎机

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高强度使用了一周OpenClaw，即使用着顶尖模型（gpt-5.3-codex），但如果不对小龙虾本身进行调优，效果还是差点意思。主要表现在记不住事，执行效率差（响应慢，老是中断），token倒是消耗的飞快。

本周先对记忆（Memory）进行了一些优化。OpenClaw默认实现是基于对话上下文 + 持久化存储的分层结构，对于持久化存储又分为长期记忆MEMORY.md和流水记忆memory/YYYY-MM-DD.md。记忆写入的逻辑大概是：

• 长期稳定信息写 [MEMORY.md](http://MEMORY.md)，例如你的偏好、长期规则、固定配置、持续项目背景。
• 当日过程信息写 memory/YYYY-MM-DD.md，例如今天做了什么、临时决策、排障经过、待跟进事项。
• 明确指令“记住这个” ，立即落盘，直接写到上述文件。
• 会话临近压缩时（memory flush），会把应持久化的信息补写到记忆文件，避免上下文压缩后丢失。

默认情况下记忆读取是没有开启向量检索的，不能通过相似度召回内容，只能通过读取文件的方式进行查询。因此强烈建议开启向量检索（可在硅基流动上申请一个key，使用免费的BAAI/bge-m3模型）。开启之后记忆读取的逻辑大概是：

• 确定检索范围，默认只看：MEMORY.md + memory/**/*.md（以及你配置的 extraPaths）。
• memory_search 语义召回，对 Markdown 分块做向量检索，返回候选片段。
• 必要时 memory_get 精读，选中候选后，再按路径和行号读取原文上下文，确认细节再回答。
• 索引增量同步，文件有变更时会去抖后增量更新；会话开始/检索时也会触发同步，保证结果尽量新。

我对记忆的期望是“能记事，更懂我”，因此对召回的准确度有更高的要求，于是在语义召回这步做了一些定制化增强。改造后会在召回前对意图进行分类（精确查、常规查、探索查），自动选择最合适的策略。同时当结果不稳时会自动再补搜一轮，并和默认结果合并去重，所以更不容易漏关键记忆，也更少答非所问。

需要注意的是，OpenClaw记忆检索通过Tools调用实现，因此这些增强逻辑不能放到脚本或skill里，需要通过extension替换默认实现。如果不这样做，你会发现这些逻辑智能体很难触发运行。

后面预计还会针对任务编排、成本控制、个性设定、自进化和一键迁移能力进行探索，等有成果了再和大家分享。

这番折腾还带来一个深层次的思考——通用AI智能体助手的核心能力有哪些？我现在想到这几个：

• 活人感：交流不要机械化，要像和人在沟通交流
• 更懂你：能记住事，了解你的喜好
• 能干活：能够高效完成交代的任务
• 可进化：能够持续地对自身能力进行迭代
• 易复制：能够批量生成多个智能体
• 要省钱：token消耗更可控一些

对于这个问题，大家的想法是什么呢？

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