OpenClaw 会话持久化：让 Agent 拥有"长期记忆"

世界上有一种 Agent，它记得你说过的话，知道你的偏好，理解你的上下文。而另一种 Agent，每次对话都像第一次见面，永远在问"你好，有什么可以帮你的？"。区别就在于——会话持久化。今天，我们聊聊如何让你的 Agent 变成前者。

会话持久化的层次

OpenClaw 的记忆系统分为三个层次，就像人类的记忆一样：

层次 类比 存储位置 生命周期
工作记忆 正在思考的事 内存 单次请求
会话记忆 短期记忆 内存/缓存 单次会话（几小时）
持久记忆 长期记忆 数据库 永久/用户定义

会话记忆配置

基础配置

# .openclaw/config.yaml

session:
  # 会话存储后端
  storage: "redis"  # memory | redis | file | database
  
  # Redis 配置
  redis:
    host: "${REDIS_HOST}"
    port: 6379
    db: 0
    password: "${REDIS_PASSWORD}"
    
  # 会话超时
  ttl: 7200  # 2 小时
  
  # 上下文窗口大小
  context_window:
    max_messages: 50      # 最大消息数
    max_tokens: 4000      # 最大 Token 数
    summary_threshold: 30 # 超过 30 条消息时自动摘要

会话恢复

# 从之前的会话恢复
openclaw session resume --id "session-abc123"

# 在代码中恢复
import openclaw

agent = openclaw.Agent(
    session_id="session-abc123",
    resume=True  # 自动恢复上次的上下文
)

# 手动保存会话状态
await agent.save_session()

# 列出用户的会话历史
sessions = await openclaw.list_sessions(user_id="user-123")

持久记忆系统

记忆类型

OpenClaw 支持多种记忆类型，适用于不同场景：

1. 用户偏好记忆

# MEMORY.md 或通过 API 存储
user_preferences:
  language: "zh-CN"
  timezone: "Asia/Shanghai"
  preferred_model: "claude-3-sonnet"
  response_style: "concise"  # concise | detailed
  interests:
    - "AI Agent"
    - "OpenClaw"
    - "编程"

2. 事件记忆

# 记录重要事件
events:
  - type: "task_completed"
    timestamp: "2026-04-30T01:00:00Z"
    details:
      task: "数据分析"
      result: "成功生成报告"
      
  - type: "user_feedback"
    timestamp: "2026-04-29T18:30:00Z"
    details:
      feedback: "回答太长了"
      action_taken: "已调整响应风格"

3. 知识记忆（RAG）

# 存储到向量数据库
knowledge_base:
  enabled: true
  backend: "pinecone"  # pinecone | weaviate | milvus
  
  embedding:
    model: "text-embedding-3-small"
    dimension: 1536
    
  retrieval:
    top_k: 5
    threshold: 0.75

记忆 API 使用

import openclaw

# 存储记忆
await openclaw.memory.store(
    user_id="user-123",
    type="preference",
    key="language",
    value="zh-CN"
)

# 检索记忆
lang = await openclaw.memory.get(
    user_id="user-123",
    key="language"
)

# 搜索相关记忆
memories = await openclaw.memory.search(
    user_id="user-123",
    query="上次分析的数据",
    limit=5
)

# 删除记忆
await openclaw.memory.delete(
    user_id="user-123",
    key="old_preference"
)

状态管理最佳实践

1. 分离短期状态和长期状态

不要把所有东西都塞进持久记忆：

2. 实现状态压缩

# 当上下文过长时，自动压缩
async def compress_context(messages):
    if len(messages) > 30:
        # 保留最近 10 条 + 摘要
        recent = messages[-10:]
        summary = await summarize(messages[:-10])
        return [{"role": "system", "content": f"历史摘要：{summary}"}] + recent
    return messages

3. 设置记忆过期策略

memory:
  retention:
    events: 90          # 事件记忆保留 90 天
    preferences: -1     # 偏好永久保留
    knowledge: 365      # 知识记忆保留 1 年
    
  cleanup:
    enabled: true
    schedule: "0 3 * * *"  # 每天凌晨 3 点清理

跨会话恢复实战

场景：用户第二天回来继续任务

class TaskAgent:
    async def resume_or_start(self, user_id):
        # 检查是否有未完成的任务
        session = await openclaw.session.get_last(user_id)
        
        if session and session.status == "in_progress":
            # 恢复会话
            agent = await openclaw.Agent.resume(session.id)
            
            # 加载之前的上下文
            context = await openclaw.memory.search(
                user_id=user_id,
                query=f"任务进度 {session.task_id}",
                limit=3
            )
            
            return agent, context
        else:
            # 开始新会话
            return await openclaw.Agent.create(user_id=user_id)

常见问题与解决方案

Q: 记忆太多会影响性能吗？

A: 会。建议：

Q: 多设备同步如何处理？

A: OpenClaw 默认基于 user_id 隔离记忆。同一用户在不同设备的会话可以共享长期记忆，但会话记忆独立。

Q: 如何处理敏感信息？

A: 使用记忆过滤和加密：

# 标记敏感信息
await openclaw.memory.store(
    user_id="user-123",
    key="api_key",
    value="sk-xxx",
    sensitive=True,  # 加密存储
    ttl=3600        # 1 小时后自动删除
)

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