给 OpenClaw 装上长期记忆 —— PowerMem 1.0.0 正式发布

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OceanBase 开源智能记忆系统 PowerMem 1.0.0 正式发布：新增 pmem CLI 操作面与 Dashboard 认知面，提供 SDK、HTTP API、MCP 等五种接入方式，并上线 OpenClaw 长期记忆插件，Token 消耗降至默认方案的 18%。
给 OpenClaw 装上长期记忆 —— PowerMem 1.0.0 正式发布

PowerMem 是什么？

大模型是无状态的，每轮对话都是一张白纸。全量上下文方案代价高：推理变慢，Token 成本线性增长，上下文越长模型对中间内容的注意力越差（中心衰减），回答质量反而下降。

OceanBase PowerMem 是基于 Apache 2.0 协议的开源智能记忆系统，为 LLM 和多智能体应用提供持久化记忆层。它从对话中提炼关键事实并持久化，过时的自动遗忘，需要时精准召回。核心能力：

  • 混合检索：向量、全文、知识图谱三路召回，语义描述和精确关键词都能命中
  • 艾宾浩斯遗忘曲线：模拟人类遗忘规律，近期常用的优先，过时的自然淡出
  • 智能记忆抽取：大模型自动从对话中提炼事实，去重、冲突更新、相关合并
  • 多智能体支持：Agent 独立记忆空间 + 跨 Agent 共享协作
  • 多模态：文本、图片、音频均可存储与检索

我们在 LOCOMO 基准（学术界用于衡量 AI 长对话记忆能力的标准数据集，模拟多轮长对话考察历史信息召回）上做了评测，PowerMem 对比全量上下文方案：

指标 PowerMem 全量上下文 提升
准确率 78.70% 52.9% +48.77%
p95 延迟 1.44s 17.12s 降低 91.83%
Token 用量 ~0.9K ~26K 节省 96.53%

落到真实场景验证：我们在 OpenClaw 上做了对比测试。OpenClaw 默认将整份 MEMORY.md 每轮送入 system_prompt，不做检索，内容随使用无限增长。PowerMem 插件替换了这一机制——会话前按需检索，会话后智能抽取，只将相关记忆放入上下文。

实验组 输入 Token 总量
OpenClaw 默认（memory-core） 24,611,530
OpenClaw + LanceDB 51,574,530
OpenClaw + PowerMem 插件 4,533,508

同等任务下，PowerMem 插件的 Token 消耗仅为默认方案的 18%。

为什么发 1.0.0

v1.0.0 API 与集成方式正式定型，从「可用」进入「可落地」阶段。这个版本同时交付了两层能力：

  • CLI（pmem）作为操作面：人和 Agent 共用的执行入口，支持编排和脚本化
  • Dashboard 作为认知面：记忆的可视化、分布分析与健康监控，把数据变成判断依据

Agent 需要低摩擦接入的操作面，人需要理解全局的认知面，两层同时存在产品才完整。这个分层背后的思考，我们下周专文展开。

OpenClaw 记忆插件已上线 ClawHub

我们为 OpenClaw 打造的 PowerMem 长期记忆插件 memory-powermem 已发布。安装后 OpenClaw 获得跨会话的长期记忆能力——会话前按需检索相关记忆注入上下文，会话后智能抽取关键事实落库，不再把整份 MEMORY.md 每轮塞进 system_prompt。

给 OpenClaw 装上长期记忆 —— PowerMem 1.0.0 正式发布

一键安装： 通过 ClawHub Skill 直接安装，OpenClaw 会自动完成插件下载、配置和槽位切换：

https://clawhub.ai/Teingi/install-powermem-memory

手动安装： 如需自行部署，三步完成：

  1. 安装并启动 PowerMem 服务：
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pip install powermem
# 在配置好 .env 的目录下启动
powermem-server --host 0.0.0.0 --port 8000
  1. 安装插件到 OpenClaw：
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openclaw plugins install memory-powermem
  1. 修改 OpenClaw 配置（~/.openclaw/openclaw.json），将 memory 槽位切换到本插件：
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{
  "plugins": {
    "slots": { "memory": "memory-powermem" },
    "entries": {
      "memory-powermem": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "baseUrl": "http://localhost:8000",
          "autoCapture": true,
          "autoRecall": true,
          "inferOnAdd": true
        }
      }
    }
  }
}

重启 OpenClaw Gateway 后执行 openclaw ltm health 确认连通即可。

插件的原理解析与完整配置指南，下周专文发布。

v1.0.0 新内容一览

操作面：CLI（pmem）

CLI 与 SDK、HTTP API 共用同一套配置（.env）和存储，是 Agent 与脚本的编排入口。

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pip install powermem  # 或 uv add powermem

# 记忆操作
pmem memory add "用户偏好深色模式" --user-id user123
pmem memory search "用户偏好" --user-id user123
pmem memory list --user-id user123 -l 20

# 配置管理（交互式向导，无需手抄 .env）
pmem config init

# 统计与运维
pmem stats --json
pmem manage backup -o backup.json
pmem manage cleanup --dry-run

# 交互式 Shell
pmem shell

完整命令覆盖 memory（增删改查）、config（查看/校验/测试/初始化）、stats（统计）、manage（备份/恢复/清理/迁移）、shell（交互式 REPL），支持 bash/zsh/fish 补全。详见 CLI 使用指南。

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认知面：Dashboard

基于同一套 HTTP API 的 Web 可视化界面，查看记忆数量、用户/Agent/类型分布及系统健康状态。v1.0.0 做了多项修复与体验优化。

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powermem-server --host 0.0.0.0 --port 8000
# 浏览器访问 http://localhost:8000/dashboard/

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多种接入方式

v1.0.0 提供五种接入方式，共用同一套配置与存储：

Python SDK（三行起步）：

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from powermem import Memory, auto_config

config = auto_config()
memory = Memory(config=config)

memory.add("用户喜欢喝咖啡", user_id="user123")
results = memory.search("用户偏好", user_id="user123")

CLI：终端直接操作，脚本化和 Agent 编排首选

HTTP API：RESTful + Swagger 文档 + API Key 鉴权，面向任意语言

MCP Server：支持 Model Context Protocol，Claude Desktop 等 MCP 客户端直接读写记忆

Dashboard：Web 可视化，记忆统计与分析

立即体验

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pip install -U powermem
# 或
uv add powermem

pmem --version
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  • PyPI：pypi.org/project/powermem
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