新智元報(bào)道

編輯：好困 元宇

【新智元導(dǎo)讀】一個(gè)開源AI，能記住你幾個(gè)月前的決定、在本地替你跑活、還不受大廠控制：Clawdbot到底是個(gè)人助理，還是下一代「賽博打工人」？

Clawdbot太瘋狂了！

你的7×24小時(shí)AI員工；

不是智能體，是賺錢機(jī)器 ……

2026年初，一個(gè)名為Clawdbot的開源個(gè)人AI助手，迅速引爆了開源社區(qū)和硅谷極客圈。

從技術(shù)愛好者到普通用戶，許多人玩Clawdbot都玩瘋了，一開發(fā)起來，根本都停不下來。

甚至，還有人把Clawdbot當(dāng)成了賺錢工具，開始兜售Clawdbot賺錢指南，還不忘販賣一波焦慮：

錯(cuò)過了Clawdbot浪潮，你將永遠(yuǎn)淪為「數(shù)字底層」！

Clawdbot被網(wǎng)友稱為「長(zhǎng)了手的Claude」或者「7×24在線的賈維斯」，它最大的亮點(diǎn)之一，便是長(zhǎng)時(shí)記憶和長(zhǎng)時(shí)任務(wù)執(zhí)行能力。

回想一下你目前是如何使用AI助手的。

你在瀏覽器中打開AI助手，輸入問題，得到回復(fù)，然后關(guān)閉標(biāo)簽頁；但當(dāng)你明天再回來時(shí)，又得從頭開始。

它不會(huì)記住你昨天討論過的內(nèi)容，不了解你的偏好、你的項(xiàng)目，也不了解你的工作流程。

你可能會(huì)好奇Clawdbot是如何記住那么多東西的，最近AI研究工程師Manthan Gupta就寫了一篇文章來回答這個(gè)問題。

他在「Clawdbot如何記住一切」一文中詳細(xì)復(fù)盤了Clawdbot獨(dú)特的記憶機(jī)制原理。

與那些跑在云端的ChatGPT或者Claude不一樣，Clawdbot是直接在你本地機(jī)器上跑的，而且能直接集成到你已經(jīng)在用的聊天平臺(tái)里，比如Discord、WhatsApp、Telegram等。

最絕的是，Clawdbot能自主處理現(xiàn)實(shí)世界的任務(wù)：管理郵件、安排日歷、處理航班值機(jī)，還能按計(jì)劃跑后臺(tái)任務(wù)。

但真正吸引Manthan Gupta眼球的，是它的持久記憶系統(tǒng)：它能保持全天候的上下文記憶，記住之前的對(duì)話，并且能基于過往的互動(dòng)無限疊加。

相比于ChatGPT和Claude，Clawdbot走了一條完全不同的路子：

它不搞那種基于云端、由大公司控制的記憶，而是把所有東西都留在本地，讓用戶完全掌控自己的上下文和技能。

下面，我們就來跟隨Manthan這篇文章，來深挖一下Clawdbot是怎么運(yùn)作的。

上下文與記憶

Clawdbot的基本問題定義

如何構(gòu)建上下文

在聊記憶之前，咱們先得搞清楚模型在處理每個(gè)請(qǐng)求時(shí)到底看到了什么：

[3] 當(dāng)前消息

系統(tǒng)提示詞定義了AI智能體有多大能耐以及有什么工具可用。

跟記憶有關(guān)的是項(xiàng)目上下文，這包括了注入到每個(gè)請(qǐng)求中的、用戶可編輯的Markdown文件：

這些文件跟記憶文件一塊待在AI智能體的工作區(qū)里，這就讓整個(gè)AI智能體的配置變得完全透明，而且你想改就改。

上下文與記憶的區(qū)別

搞清楚上下文和記憶的區(qū)別，是理解Clawdbot的基石。

上下文是模型在單次請(qǐng)求里看到的所有東西：

上下文 = 系統(tǒng)提示詞 + 對(duì)話歷史 + 工具結(jié)果 + 附件

上下文是：

• 轉(zhuǎn)瞬即逝的：只在這個(gè)請(qǐng)求里存在，用完即棄

• 有邊界的：受限于模型的上下文窗口 (比如200Token)

• 昂貴的：每個(gè)Token都要算API的錢，還影響速度

記憶是存在硬盤里的東西：

記憶= MEMORY.md + memory/*.md + 會(huì)話實(shí)錄

記憶是：

• 持久的：重啟、過幾天、過幾個(gè)月都在

• 無邊界的：可以無限增長(zhǎng)

• 便宜的：存著不花 API 的錢

• 可搜索的：建了索引，支持語義檢索

記憶工具

AI智能體通過兩個(gè)專門的工具來查閱記憶：

1. memory_search

目的：在所有文件里把相關(guān)的記憶找出來：

}

2. memory_get

目的：找到內(nèi)容后，把具體內(nèi)容讀出來

}

返回：

}

寫入記憶

這里沒有專門的memory_write工具。AI智能體想寫記憶，就用它平時(shí)寫文件、改文件的那些標(biāo)準(zhǔn)工具。

既然記憶就是純Markdown，你也可以手動(dòng)去改這些文件（它們會(huì)被自動(dòng)重新索引，很智能）。

具體寫到哪，是由AGENTS.md里的提示詞來控制的：

自動(dòng)寫入也會(huì)在「預(yù)壓縮刷新」和會(huì)話結(jié)束時(shí)發(fā)生。

記憶存儲(chǔ)

Clawdbot記憶系統(tǒng)的核心原則就是：「記憶就是AI智能體工作區(qū)里的純Markdown文件。」

Clawdbot記憶系統(tǒng)如何運(yùn)作的？

雙層記憶系統(tǒng)

記憶就住在AI智能體的工作區(qū)里（默認(rèn)是~/clawd/）：

    └── ...

第1層：每日日志（memory/YYYY-MM-DD.md）

這些是「只增不減」的每日筆記，AI智能體一整天都會(huì)往這里寫東西。

當(dāng)它想記住點(diǎn)什么，或者你明確告訴它「把這個(gè)記下來」的時(shí)候，它就寫這。

用戶提了一嘴，他們更喜歡TypeScript而不是JavaScript。

第2層：長(zhǎng)期記憶（MEMORY.md）

這是精選過的、持久的知識(shí)庫。

當(dāng)有大事發(fā)生、或者有了重要的想法、決定、觀點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)時(shí)，AI智能體會(huì)寫到這里。

- Bob (bob@acme.com) - 后端工程師

AI智能體如何知道要讀記憶

AGENTS.md文件（會(huì)自動(dòng)加載）里寫著指令：

別問許可，直接干就完了。

記憶如何被索引

當(dāng)你保存一個(gè)記憶文件時(shí)，后臺(tái)是這么運(yùn)作的：

└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

• sqlite-vec是個(gè)SQLite擴(kuò)展，能直接在SQLite里搞向量相似度搜索，不需要外掛一個(gè)向量數(shù)據(jù)庫。

• FTS5是SQLite自帶的全文搜索引擎，負(fù)責(zé)BM25關(guān)鍵字匹配。

這兩者配合起來，Clawdbot就能靠一個(gè)輕量級(jí)的數(shù)據(jù)庫文件同時(shí)搞定「語義+關(guān)鍵字」的混合搜索。

記憶如何被搜索

當(dāng)你搜記憶的時(shí)候，Clawdbot會(huì)并行跑兩種搜索策略。

向量搜索（語義）找的是意思相近的內(nèi)容，而BM25搜索（關(guān)鍵字）找的是有精確Token匹配的內(nèi)容。

結(jié)果會(huì)按權(quán)重打分合并：

finalScore = (0.7 * vectorScore) + (0.3 * textScore)

為何是70/30？

語義相似度是記憶召回的主力，但BM25關(guān)鍵字匹配能抓住向量可能會(huì)漏掉的精確術(shù)語（比如名字、ID、日期）。

分?jǐn)?shù)低于minScore閾值（默認(rèn)0.35）的結(jié)果會(huì)被過濾掉。這些值都可以自己配，它可以保證你無論是搜概念（比如「那個(gè)數(shù)據(jù)庫的東西」）還是搜具體細(xì)節(jié)（比如「POSTGRES_URL」），都能夠搜得準(zhǔn)。

多智能體記憶

Clawdbot支持多個(gè)AI智能體，而且每個(gè)智能體的記憶是完全隔離的：

    └── 2026-01-26.md

Markdown文件（真相的源頭）在每個(gè)工作區(qū)里，而SQLite索引（衍生數(shù)據(jù)）在狀態(tài)目錄里。

每個(gè)AI智能體都有自己的地盤和索引。

內(nèi)存管理器是靠agentId + workspaceDir來區(qū)分的，所以自動(dòng)跨智能體搜記憶這事是不會(huì)發(fā)生的。

那AI智能體能讀對(duì)方的記憶嗎？

默認(rèn)不行。

每個(gè)AI智能體只能盯著自己的工作區(qū)。

不過，工作區(qū)只是個(gè)軟沙箱（默認(rèn)工作目錄），不是那種不可逾越的硬邊界。

理論上，除非你開了嚴(yán)格的沙箱模式，否則AI智能體是可以用絕對(duì)路徑去訪問另一個(gè)工作區(qū)的。

這種隔離對(duì)于區(qū)分上下文特別好用。

比如搞個(gè)用于WhatsApp的「私人」AI智能體，再搞個(gè)用于Slack的「工作」AI智能體，它倆就能有完全不同的記憶和性格。

Clawdbot如何管住上下文

壓縮

每個(gè)AI模型都有上下文窗口的上限。

Claude是200KToken，GPT-5.1是1M。

聊得久了，總會(huì)撞上這堵墻。

一旦撞墻，Clawdbot就會(huì)使出「壓縮」大法：把舊的對(duì)話總結(jié)成一個(gè)精簡(jiǎn)的條目，同時(shí)保留最近的消息原封不動(dòng)。

└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

自動(dòng)vs手動(dòng)壓縮

自動(dòng)：快到上下文長(zhǎng)度限制時(shí)觸發(fā)

• 你會(huì)看到詳細(xì)模式下自動(dòng)壓縮已完成

• 原始請(qǐng)求將使用壓縮后的上下文重試

手動(dòng)：使用/compact命令

• `/compact`專注于決策和待解決的問題

跟某些優(yōu)化不一樣，壓縮后的東西是會(huì)存到硬盤里的。摘要會(huì)被寫進(jìn)會(huì)話的JSONL轉(zhuǎn)錄文件，所以以后的會(huì)話開始時(shí)，都能帶著這段被壓縮的歷史。

記憶刷新

基于LLM的壓縮是有損的。重要信息可能會(huì)被「總結(jié)沒了」。

為了防止這個(gè)，Clawdbot用了一招「壓縮前記憶刷新」。

└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

這個(gè)記憶刷新可以在clawdbot.yaml或clawdbot.json文件里配置。

}

剪枝

工具返回的結(jié)果有時(shí)候巨大無比。一個(gè)exec命令可能吐出50,000個(gè)字符的日志。

剪枝就是把這些舊的輸出給修剪掉，但不重寫歷史。這是個(gè)有損過程，剪掉的舊輸出就找不回來了。

└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

硬盤上的JSONL文件：沒變（完整的輸出還在那）。

Cache-TTL剪枝

Anthropic會(huì)把提示詞前綴緩存最多5分鐘，以此來降低重復(fù)調(diào)用的延遲和成本。

如果你在TTL（生存時(shí)間）窗口內(nèi)發(fā)送相同的提示詞前綴，緩存的Token費(fèi)用能省大概90%。

要是TTL過期了，下個(gè)請(qǐng)求就得重新緩存整個(gè)提示詞。

問題來了：如果會(huì)話閑置時(shí)間超過了TTL，下個(gè)請(qǐng)求就沒緩存了，必須按全價(jià)「緩存寫入」費(fèi)率重新緩存整個(gè)對(duì)話歷史。

Cache-TTL剪枝就是為了解決這個(gè)問題，它會(huì)檢測(cè)緩存什么時(shí)候過期，并在下個(gè)請(qǐng)求之前把舊的工具結(jié)果剪掉。

重新緩存的提示詞變小了，成本自然就低了：

}

會(huì)話生命周期

會(huì)話不會(huì)永遠(yuǎn)持續(xù)。它們會(huì)根據(jù)可配置的規(guī)則進(jìn)行重置，給記憶創(chuàng)造了天然的邊界。

默認(rèn)行為是每天重置。不過也有其他模式可選。

會(huì)話記憶鉤子

當(dāng)你運(yùn)行/new開一個(gè)新會(huì)話時(shí)，會(huì)話記憶鉤子能自動(dòng)保存上下文。

└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

總結(jié)

Clawdbot的記憶系統(tǒng)之所以能成，是因?yàn)樗鼒?jiān)持了這么幾個(gè)關(guān)鍵原則：

• 透明度 > 黑盒

記憶就是純Markdown。你能讀、能改，還能用版本控制管它。沒有什么不透明的數(shù)據(jù)庫或者專有格式。

• 搜索 > 注入

AI智能體不是把所有東西一股腦塞進(jìn)上下文，而是去搜相關(guān)的。這樣既保持了上下文的專注，又省錢。

• 持久性 > 會(huì)話

重要信息以文件的形式存在硬盤上，而不僅僅是活在對(duì)話歷史里。壓縮也毀不掉已經(jīng)存盤的東西。

• 混合 > 純粹

光靠向量搜索會(huì)漏掉精確匹配。光靠關(guān)鍵字搜索會(huì)漏掉語義。混合搜索讓你魚和熊掌兼得。

參考資料：

https://x.com/manthanguptaa/status/2015780646770323543