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斩获53K星！Clawdbot颠覆AI记忆：纯本地Markdown的大模型革命

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过去一年，几乎所有 AI 产品都在谈一个词：记忆。
ChatGPT 在加“长期记忆”，Claude 开始“更懂上下文”，各种 Agent 框架都在强调“持续对话”。但问题一直没变：这些记忆，到底属于谁？
最近刷屏的开源项目Clawdbot，给了一个完全不同、甚至有点危险的答案。
它不把记忆交给云端，不交给公司，也不藏在黑盒里。它把所有记忆，原封不动地，放在你自己的硬盘上。
这款 MIT 许可的开源个人人工智能助手，由 Peter Steinberger 创建。在经历了一周疯狂增长之后，Clawdbot 很快就在 Github 上拿到 53 k星。
ps：多说一嘴，Clawdbot 的 LOGO 也突然从螃蟹改成了龙虾🦞。
它能做的事情并不稀奇，都是大模型很擅长的事情：管理邮件、安排行程、航班值机、定时跑后台任务……
但最为显著不同的是，它接入 Discord、WhatsApp、Telegram、Slack 等常用聊天工具之后，奇妙的化学反应就产生了：它不会忘。
哪怕你三天不找它，三个月不找它，重启电脑、换模型、清空上下文，它都还记得你们做过的决定、偏好和历史。
这很快引起来圈内开发人士的注意，Clawdbot 究竟怎么做到的呢？
就在刚刚，一位AI研究工程师 Manthan Gupta，特别研究了这个问题。他解构了 Clawdbot 背后的记忆系统，发现与 ChatGPT、Claude 大不相同。
上下文 ≠ 记忆
为了说清这个问题，Manthan Gupta 表示需要搞清楚一个很容易被业界混淆的一个概念：上下文 ≠ 记忆。
“要理解 Clawdbot，必须先把很多产品刻意混淆的两件事拆开。”
什么是上下文？上下文，其实就是模型在这一轮请求中能看到的所有信息，包括：
System Prompt、对话历史、工具返回结果、当前消息等
为什么不管是做大模型开发还是Agent开发，大家一提上下文就会头疼，是因为上下文自带三个缺点：短、贵、有限。
• 短：这一轮用完就没了
• 贵：每多一个 token，成本和延迟都在涨
• 有限：受上下文窗口限制（20 万、100 万 token）
那什么才是记忆？在 Clawdbot 里，Memory 是另一种大家已经习惯的事物：
记忆 = 存在磁盘上的文件
毕竟 prompt 也好，工具返回结果也好，都是给 AI 看的。但磁盘里的 Markdown 文件，确是人类用户能打开、能编辑、能 grep 的 。
这个 Markdown 文件更符合大家对于“记忆”的现象。
• 持久：重启、隔天、隔月都在
• 无界：理论上可以无限增长
• 便宜：不占 API 成本
• 可搜索：已建立语义索引
Manthan 表示，正是基于这一理念，Clawdbot 把 AI 从“会话工具”拉回成了“长期协作者”。
反行业设计：不靠“上下文窗口撑着”，MD文件就够了
Clawdbot 的核心记忆设计，总结起来就是一句话：
Memory is just Markdown.
没有专有数据库，没有云端私有格式，没有你看不懂的内部状态。它的默认目录结构长这样：
~/clawd/
├── MEMORY.md     # 长期记忆（整理后的重要信息）
└── memory/
├── 2026-01-26.md # 今天的流水笔记
├── 2026-01-25.md
└── ...
没有任何“AI 特权”。
两层记忆设计
其中，值得注意的一个关键设计点是，Clawdbot 把记忆分成了两层。
第一层：每日日志（短期、原始）。这一点就像人的工作笔记本。
今天聊了什么、做了什么决定、你随口提过的偏好，它都会写进去：

10:30 AM - API Discussion

Decided to use REST over GraphQL.

4:00 PM - User Preference

User prefers TypeScript over JavaScript.
第二层：长期记忆（整理、沉淀）。这一点可以理解成人类的“脑内知识库”。
当某些信息被反复提及、确认、引用，Agent 会把它们整理进MEMORY.md，比如：
用户长期偏好、已做出的关键决策、项目背景、重要联系人等等。
这一步，相当于从记事本升级成常识。

Long-term Memory

User Preferences

  • Prefers TypeScript over JavaScript
  • Likes concise explanations
  • Working on project "Acme Dashboard"

Important Decisions

  • 2026-01-15: Chose PostgreSQL for database
  • 2026-01-20: Adopted REST over GraphQL
  • 2026-01-26: Using Tailwind CSS for styling

Key Contacts

  • Alice (alice@acme.com) - Design lead
  • Bob (bob@acme.com) - Backend engineer
会话运行时自动加载的 AGENT.md 则规定了读取这些记忆的一些原则：
SOUL.md （备注：这里的soul也是创建者 Peter 称之为没有彻底开源的唯一一点秘密。）告诉你是谁。
USER.md 告诉 agent 正在服务谁。
memory/YYYY-MM-DD.md 则存储当前的 contex。
如果在会话，还需要读取 MEMORY.md.

Every Session

Before doing anything else:
  1. Read SOUL.md - this is who you are
  1. Read USER.md - this is who you are helping
  1. Read memory/YYYY-MM-DD.md (today and yesterday) for recent context
  1. If in MAIN SESSION (direct chat with your human), also read MEMORY.md
Don't ask permission, just do it.
有意思的是，Peter 还特别设置了一条：不要请求权限，干就完了！
记忆文件是如何建立索引的
当记忆文件保存之后，后台就会对这些这些记忆进行切片，建立向量语义索引。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. File Saved                       │
│   ~/clawd/memory/2026-01-26.md              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2. File Watcher Detects Change               │
│   Chokidar monitors MEMORY.md + memory/**/*.md      │
│   Debounced 1.5 seconds to batch rapid writes       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 3. Chunking                        │
│   Split into ~400 token chunks with 80 token overlap   │
│                               │
│   ┌────────────────┐                   │
│   │ Chunk 1    │                   │
│   │ Lines 1-15   │──────┐                │
│   └────────────────┘   │                │
│   ┌────────────────┐   │ (80 token overlap)      │
│   │ Chunk 2    │◄─────┘                │
│   │ Lines 12-28  │──────┐                │
│   └────────────────┘   │                │
│   ┌────────────────┐   │                │
│   │ Chunk 3    │◄─────┘                │
│   │ Lines 25-40  │                   │
│   └────────────────┘                   │
│                               │
│   Why 400/80? Balances semantic coherence vs granularity. │
│   Overlap ensures facts spanning chunk boundaries are   │
│   captured in both. Both values are configurable.     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 4. Embedding                        │
│   Each chunk -> embedding provider -> vector       │
│                               │
│   "Discussed REST vs GraphQL" ->             │
│     OpenAI/Gemini/Local ->               │
│     [0.12, -0.34, 0.56, ...] (1536 dimensions)     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 5. Storage                         │
│   ~/.clawdbot/memory/<agentId>.sqlite           │
│                               │
│   Tables:                         │
│   - chunks (id, path, startline, endline, text, hash)  │
│   - chunks_vec (id, embedding)   -> sqlite-vec     │
│   - chunks_fts (text)        -> FTS5 full-text   │
│   - embedding_cache (hash, vector) -> avoid re-embedding │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
这里注意：
sqlite-vec是一个 SQLite 扩展，它可以直接在 SQLite 中进行向量相似性搜索，无需外部向量数据库。
FTS5是 SQLite 内置的全文搜索引擎，为 BM25 关键词匹配提供支持。
它们共同使 Clawdbot 能够从单个轻量级数据库文件中运行混合搜索（语义搜索 + 关键词搜索）。
Trick：它是怎么“想起”这些记忆的？
重点来了。
Clawdbot从来不会把所有记忆一股脑塞进上下文。它的策略是：先搜索，再注入。
搜索怎么做？
每次涉及“过去的事”，Agent 必须先走一遍内存搜索流程：
• 向量语义搜索（理解你在说什么）
• 关键词 BM25 搜索（确保不漏专有名词）
两者加权融合：
finalScore = 0.7 * semantic + 0.3 * keyword
结果不够相关，直接丢弃。
这意味着什么？意味着上下文里永远只出现当前真正需要的记忆，而不是“我怕忘所以全塞”。
一个细节：没有使用外部数据库
很多人会忽略这一点。
即上面提到的，所有索引，全在一个本地.sqlite文件里。
Clawdbot 的向量搜索，不是用外部向量数据库，而是：SQLite、sqlite-vec、FTS5。没有任何 SaaS 依赖。
这里也可以看出 Peter 对于“私人 Agent”的设计理念：私人AI助手，就该是单文件、可迁移、可备份的。
长对话怎么处理？上下文窗口
现实很残酷：再大的上下文窗口，也会被用完。
Clawdbot 的应对策略也很直接：压缩（Compaction）。（小编注：这一点类似于上周末OpenAI公开的Codex的处理办法，同样也是压缩。）
• 把早期对话总结成一段结构化摘要
• 保留最近的原始消息
• 把摘要写入磁盘，而不是只存在 prompt 里
这里有一个特别的处理：在压缩之前，先强制刷新记忆。也就是说，在模型“遗忘”之前，它会先把重要信息写进 Markdown 文件。
这一步非常巧妙，既压缩了上下文，同时又避免了“总结时顺手把关键决策抹掉”的经典事故。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Context Approaching Limit                 │
│                               │
│ ████████████████████████████░░░░░░░░ 75% of context    │
│               ↑               │
│          Soft threshold crossed          │
│          (contextWindow - reserve - softThreshold)│
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Silent Memory Flush Turn                  │
│                               │
│ System: "Pre-compaction memory flush. Store durable    │
│      memories now (use memory/YYYY-MM-DD.md).     │
│      If nothing to store, reply with NO_REPLY."    │
│                               │
│ Agent: reviews conversation for important info      │
│     writes key decisions/facts to memory files    │
│     -> NO_REPLY (user sees nothing)           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Compaction Proceeds Safely                 │
│                               │
│ Important information is now on disk            │
│ Compaction can proceed without losing knowledge      │
└──────
多 Agent，多人格，但记忆彼此隔离
Clawdbot 支持多个 Agent：
个人、工作、实验用、自动化脚本
每个 Agent 都有：独立工作区、独立记忆、独立索引，彼此默认互不读取。
你可以让 WhatsApp 上的“生活助理”，完全不知道 Slack 里的工作内容。
这在今天的 AI 产品里，几乎是奢侈配置。
~/.clawdbot/memory/       # State directory (indexes)
├── main.sqlite         # Vector index for "main" agent
└── work.sqlite         # Vector index for "work" agent
~/clawd/             # "main" agent workspace (source files)
├── MEMORY.md
└── memory/
└── 2026-01-26.md
~/clawd-work/          # "work" agent workspace (source files)
├── MEMORY.md
└── memory/
└── 2026-01-26.md
总结：Clawdbot 记忆系统的四个原则
Clawdbot的记忆系统之所以成功，是因为它遵循了几个关键原则：
  1. 透明胜过黑盒
Memory 使用的是纯 Markdown 格式。用户可以阅读、编辑和进行版本控制。它不使用任何晦涩难懂的数据库或专有格式。
  1. 搜索胜过注入
智能...
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