没有记忆的AI，只是工具；有记忆的AI，才是资产。 

很多使用 OpenClaw 的用户都知道，OpenClaw 本身是自带基础记忆机制的。在简单的几轮日常问答中，它确实能连贯上下文。但在深度使用、处理长周期复杂任务时，你是否经历过这些崩溃瞬间：

昨天刚跟 AI 敲定好的代码规范，今天新开一个对话，它又像不记得一样全忘了？为了彻底解决这些痛点，腾讯云 Lighthouse OpenClaw 现已无缝集成 TencentDB AI-Memory（腾讯云数据库 Agent Memory 服务）官方插件！ 只需一键开启，即可让你的 Openclaw 的记忆力实现质的飞跃。

一、 站在巨人的肩膀上：TencentDB AI-Memory 带来了哪些能力增强？

在 OpenClaw 优秀的底层之上，TencentDB AI-Memory 插件针对复杂长任务场景，重点做了以下四大核心能力的增强：

1.  从“上下文跟随”升级为“核心偏好锁定”： 在超长轮次的对话中，有时会因信息过载而自然地将注意力转移到近期话题上。TencentDB AI-Memory 增强了对核心偏好的抓取能力，它能将你定下的约束条件（如代码规范、格式要求）稳稳“锁定”，确保无论聊多远，Agent 都不忘初心。

2.  跨会话的长周期任务无缝接力： 面对需要分多天完成的大型项目，增强插件能妥善保存你的任务进度和决策背景。明天新开一个会话，无需再把前置条件重新喂一遍，昨天聊到哪，今天继续接着干。

3.  更高精度的结构化信息召回： 针对你明确告知过的特定事实信息，TencentDB AI-Memory提供了一套独特的检索引擎。相比单纯依赖大模型的上下文窗口，它能实现更稳定、更精准的事实召回。

4.  多端统一的“独立大脑”体验： 通过插件化设计，Agent 的记忆实现了与单一会话实例的解耦。无论你是切换聊天窗口，还是更换聊天渠道，经过提炼的用户画像都能始终伴随，让体验高度统一。

同时 TencentDB AI-Memory 记忆增强插件完全将数据存放在Lighthouse本机上，且不会禁用 Openclaw 原生的Memory Core，两套记忆体系可以共存使用，相互补充。

二、 TencentDB AI-Memory 对记忆独特的增强方式

TencentDB AI-Memory 是腾讯云数据库团队自研的 Agent Memory 服务，它不再是简单的上下文堆叠，而是独创了四层渐进式记忆金字塔架构：

● L0 Raw Log（原始对话）： 全量保留原始对话，确保任何细微信息都不丢失。

● L1 Atomic Memory（原子记忆）： 自动从对话中提取高价值的“事实”、“偏好”与“约束条件”。

● L2 Scene Block（场景分块）： 按场景对记忆进行聚类，形成特定的任务认知块，告别信息混乱。

● L3 Persona（用户画像）： 持续提炼，生成稳定且长期的用户数字画像。

数据说话： 在权威的 PersonaMem 评测集中（模拟 20 了个用户，6000+ 条对话消息），使用 TencentDB AI-Memory 后Openclaw的回答总准确率高达 76.10%，而使用 OpenClaw 原生记忆仅为 47.85%，提升了58.9%！ 尤其在“用户事实召回”指标上，从原生不到 30% 飙升至 79%+。（相当于从原本100个问题中只能回答对30个不到，提升至能回答对79问题）

三、 实战指南：一键开启 TencentDB AI-Memory记忆增强插件

作为免单独安装的内置官方插件，TencentDB AI-Memory 已无缝集成到了腾讯云 Lighthouse 的应用管理界面中，可参考以下方式快速启用：

1.  进入腾讯云 LightHouse 控制台，进入你的 OpenClaw 实例；

2.  进入应用管理，再点击左侧的「记忆管理」，即可找到 TencentDB AI-Memory 记忆增强插件，将底部的开关拨动至“启用”状态；

3.  再点击弹窗中的“确认”后，将重启Gateway，待Gateway重新运行后即可使用。

四、 结语

通过无缝解耦的插件化设计以及独特的四层架构设计，TencentDB AI-Memory 记忆增强插件实现了让 OpenClaw 进化为“持续懂你、跨会话不断线的长期可依赖 AI 助理”。现在就登录腾讯云轻量应用服务器（Lighthouse）控制台，打开你的 OpenClaw，手动开启 TencentDB AI-Memory 记忆增强插件吧！

五、  补充说明

1.  配置 TencentDB AI-Memory 的 Embedding 依赖：

因 Openclaw 的本地 Embedding 功能对于 Lighthouse 服务器资源消耗较大，使用本地 Embedding 会出现明显的性能和体验问题，不建议使用本地资源进行Embedding模型推理，所以 TencentDB AI-Memory 默认不开启 Embedding（向量化语义检索），此时仅使用基础的基于关键字的 BM25 检索逻辑。

如果你想真正解锁 TencentDB AI-Memory 强大的“语义+关键词”双路精准检索能力，强烈建议配置远程 Embedding 服务。你可以登录 LightHouse 服务器，在 Openclaw 的配置文件（openclaw.json）中，单独配置远端 Embedding 模型相关的信息，配置完成后重启Gateway服务即可生效。

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "memory-tdai": {
        "enabled": true, 
        "config": {
          "embedding": { // 需配置自定义Embedding模型信息，非LLM模型
                "enabled": true, //是否启用向量搜索
                "provider": "openai", // 暂只支持OpenAI兼容的协议
                "baseUrl": "https://xxx", //API Base URL
                "apiKey": "xxx", //API Key
                "model": "text-embedding-3-large", //模型名称
                "dimensions": 1024 // 向量维度（需与所选模型匹配）
            }
        }
      }
    }
  }}