万字解析：OpenClaw、Manus、Cursor 与 Operator 是如何构建智能体记忆的？

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走向未来

发布于 2026-02-03 15:26:29

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自主智能体记忆架构、核心算法以及工程实践实践指南：从OpenClaw到企业级架构

文 / 走向未来

进入 2026 年，大模型智能体（AI Agent）的发展重心已经从单纯的模型推理能力，转移到了如何独立完成长周期、多步骤的复杂任务。在这一转变中，记忆机制（Memory Mechanism）成为了系统设计的核心。

如果说 2024 年是“百模大战”的元年，那么 2026 年，毫无疑问是智能体（AI Agent）的觉醒之年。这几天，你的技术圈子一定被 OpenClaw 和它的 MoltBook刷屏了。OpenClaw 将自主智能体的概念，从玩具向生产力工具的方向上往前推进了一步。OpenClaw 的实践是一个很好的切入点，它让我们看到了记忆机制对于自主智能体的重要性。本文将基于最新的行业研究，详细解析当前主流的智能体记忆架构、核心算法以及工程实践方案，为开发者提供一份务实的参考指南。

01 从 OpenClaw 看记忆机制的可控性需求

OpenClaw（及其前身 ClawdBot/MoltBot）在记忆设计上采取了一种“本地优先”的策略。它没有使用复杂的云端数据库，而是将长期记忆存储为本地文件系统中的 Markdown 文档（即 MoltBook）。

这种设计主要解决了两个实际问题：

数据的透明与修正：用户可以直接打开记忆文件，查看智能体记录了什么。如果记录有误（例如错误的 API Key 或用户偏好），用户可以直接编辑文件进行修正，而无需操作复杂的数据库。
数据的主权：记忆文件存储在本地，可以与 Obsidian 或 Notion 等笔记软件互通，方便用户管理。

为了解决本地多任务并发可能导致的文件写入冲突，OpenClaw 引入了 “泳道队列”（Lane Queue） 系统，强制任务串行执行，确保记忆写入的准确性。

OpenClaw 的案例表明，随着智能体应用的深入，开发者和用户都需要对智能体的“记忆”拥有更高的掌控权。以此为基础，我们进一步探讨在更复杂的企业级场景下，如何构建完善的记忆系统。

02 理论框架：自主智能体的五层记忆模型

在 2024 年前后，智能体的记忆主要依赖向量数据库（Vector Database）（参考阅读：《知识增强大模型》第三章《向量数据库》）进行简单的检索增强（RAG）（参考阅读：《知识增强大模型》第四章《检索增强生成》）。到了 2026 年，为了支持更复杂的任务，业界普遍采用了参考认知心理学的多层级记忆模型。

目前的通用架构包含以下五个层级：

感知记忆（Sensory Memory）：
- 功能：用于临时缓存输入的视频流或音频流。
- 实践：例如 OpenAI Operator，它会持续截取屏幕画面，但在未触发特定事件前，这些数据只在显存中保留极短时间，经过过滤后才进入下一级。
工作记忆（Working Memory）：
- 功能：对应大模型的上下文窗口（Context Window），用于处理当前的推理任务。
- 优化：虽然上下文窗口越来越大，但为了降低成本和提高准确率，系统会利用算法自动识别并移除低价值信息（动态驱逐）。
情景记忆（Episodic Memory）：
- 功能：记录智能体经历的具体事件序列。
- 形式：现在的标准不再是纯文本，而是结构化的对象，包含时间戳、参与者、思考过程（CoT）、执行动作和环境反馈。
语义记忆（Semantic Memory）：
- 功能：从情景记忆中提取出的通用知识和事实，不依赖于具体的时间地点。
- 技术：通常使用知识图谱（Knowledge Graph）来存储，以便处理复杂的实体关系。
程序性记忆（Procedural Memory）：
- 功能：关于“如何做某事”的知识，例如标准作业程序（SOP）。
- 趋势：这是 2026 年增长最快的部分。系统会将成功的任务操作路径固化为代码或模板，下次遇到类似任务直接调用，提高效率。

03 基础设施：图数据库与时序处理

为了支撑上述复杂的记忆模型，底层的数据库选型也发生了变化。单纯的向量数据库在处理复杂关系和时间变化时存在局限，因此 JanusGraph 分布式图数据库 （参考阅读：《知识增强大模型》第七章《图数据库与图计算》）和 时序知识图谱（TKG） 开始被广泛应用。

3.1 引入图数据库的必要性

在企业级应用中，单纯依靠向量相似度检索（Vector Search）往往不够精准。

混合检索：JanusGraph 等图数据库支持“混合索引”。这意味着系统可以先通过向量检索找到语义相关的模糊信息（如“系统故障”），再通过图结构查询找到精确的关联信息（如“该故障与3分钟前的代码提交有关”）。
存储与计算分离：为了应对大规模数据，现代架构通常将存储层（如 ScyllaDB）与索引层（如 Elasticsearch）分离，以支持高频写入和快速检索。

3.2 时序知识图谱（TKG）与动态环境

传统的知识图谱记录的是静态事实（A 与 B 是朋友）。但在实际业务中，关系是随时间变化的。

2026 年的架构开始采用四元组表示法：(主体, 关系, 客体, 时间)。

应用场景：例如 Google Project Astra 在处理视觉记忆时，会记录物体最后一次出现的时间和位置。即使用户的物品被移动或遮挡，智能体也能根据时间戳回溯其位置。

3.3 结构化摘要技术

为了解决长文档的理解问题，微软推出的 GraphRAG 技术被广泛采用（参考阅读：《知识增强大模型》第九章《知识图谱增强生成与GraphRAG》）。最新的实践中，常结合 Leiden 算法 对知识图谱进行社区聚类，生成从微观到宏观的分层摘要，帮助智能体更好地理解全局信息。

04 核心算法：记忆的存储与遗忘

智能体不能永久存储所有信息，这会带来高昂的存储成本和检索噪音。因此，如何管理记忆的生命周期是算法的核心。

4.1 基于动量的管理机制

Amory 框架 提供了一种计算记忆“价值”的方法。它通过公式计算每条记忆的动量分数（Momentum Score）：

热存储：高分数的记忆保留在快速访问区（如 Redis）。
冷存储：分数衰减后，记忆被归档到低成本存储（如 S3）。
语义转化：在记忆衰减的过程中，后台程序会将具体的情景（如“昨天查询了A股”）概括为语义事实（如“用户关注股市”），然后删除原始的琐碎细节。

4.2 强化学习驱动的优化

AgeMem 等方案引入了强化学习（RL）来优化记忆管理。智能体在执行任务时，除了生成回复，还可以执行 ADD_MEMORY（添加记忆）或 FORGET_MEMORY（遗忘记忆）的操作。系统会根据任务完成质量和 Token 消耗进行奖励，训练智能体自动判断哪些信息值得保留。

05 行业案例：主流智能体的记忆架构调研

不同的应用场景催生了不同的记忆架构设计。以下是 2026 年几个代表性智能体的实践方案：

5.1 Manus：通用任务处理

架构特点：Manus 采用显式的三文件架构来管理上下文。
1. task_plan.md：记录任务总目标，只读或少写，防止任务跑偏。
2. notes.md：作为草稿本，记录中间过程，定期清理。
3. context.md：记录当前环境状态。
程序性记忆：Manus 倾向于将解决方案转化为代码（CodeAct）并存储，下次直接运行代码，而非重新推理。

5.2 Cursor：代码工程

架构特点：Cursor 针对代码库构建了 Merkle Tree（默克尔树） 索引。当代码发生变动时，仅重新计算受影响的部分，实现毫秒级感知。
语义索引：它不仅进行文本匹配，还构建代码的抽象语法树（AST），通过引用关系（如函数定义跳转）来辅助检索，确保代码修复的准确性。

5.3 OpenAI Operator：浏览器操作

架构特点：Operator 专注于浏览器交互，它记录的是结构化的 DOM 树历史。
优势：通过对比操作前后的 DOM 树差异，智能体可以明确判断一个点击或输入操作是否成功，而不仅仅依赖视觉截图。

5.4 Cognition Devin：软件开发环境

架构特点：Devin 使用了操作系统级别的 快照技术（Blockdiff）。
功能：它不仅记录对话，还记录整个开发环境（虚拟机）的状态。如果尝试修复 Bug 失败，它可以将整个环境回滚到尝试前的状态，清除所有副作用。

5.5 Microsoft Magentic-One：多智能体协作

架构特点：采用 双层共享账本 机制。
- 任务账本：由编排者维护，记录总体计划。
- 进度账本：由执行者维护，记录具体操作。
隔离性：不同角色的智能体（如网页浏览者和代码编写者）之间不默认共享所有上下文，而是通过显式的“汇报”写入账本，减少干扰。

5.6 Palantir AIP：企业决策

架构特点：基于 本体（Ontology） 的记忆。
功能：智能体的记忆直接挂载在企业的具体业务对象（如订单、设备）上。记忆中包含了对这些对象的可执行操作记录，确保与业务系统深度绑定。

06 安全与隐私保护

随着智能体掌握的数据越来越多，安全性变得至关重要。

机密计算（TEE）：在金融等高敏感领域，采用可信执行环境（TEE），确保记忆的检索和推理过程在硬件隔离的区域内进行，即使是管理员也无法查看。
访问模式混淆（ORAM）：为了防止攻击者通过观察数据访问频率推断隐私，高安全架构引入了 ORAM 技术。它通过读取额外的无关数据块并打乱顺序，来掩盖真实的读取意图。