OpenClaw 实战：持久记忆与 RAG 知识库构建

综述由AI生成介绍 OpenClaw 的持久记忆与 RAG 知识库构建方案，解决 AI 会话结束后信息丢失的问题。文章阐述了记忆与上下文的区别，提出了 OpenClaw 的文件即真理设计哲学，并介绍了长期精炼记忆、日常日志和归档记忆的三层架构概念，旨在帮助开发者构建真正懂用户的智能助理。

灭霸发布于 2026/4/6更新于 2026/5/2225 浏览

经过前期的学习，我们已经将 OpenClaw 打造成了全平台接入的超级 AI 助理——它能收发消息、执行技能、操作文件、集成 Jira/Confluence。但细心的你可能会发现一个问题：

每次对话都是'重新开始'。

你上周跟它讨论的项目细节、你个人偏好的代码风格、团队的技术决策——所有这些信息，在当前会话结束后就烟消云散了。每次开启新对话，AI 都像第一次见你一样，从零开始了解你。

这显然不是我们想要的'智能助理'。

本期将深入 OpenClaw 最核心的能力之一：持久记忆与 RAG 知识库构建。学完本文，你将让 AI 真正'记住'你——跨会话、跨平台、甚至跨项目，成为真正懂你的私人助理。

在深入之前，我们需要先厘清两个核心概念：

概念	定义	特点
上下文 (Context)	单次请求中 AI 能看到的所有内容（系统提示、当前消息、短期对话历史）	会话级存在，用完即弃

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