三重记忆系统（集成百度嵌入）

一种综合性的记忆架构，融合三个互补的记忆子系统，实现跨会话的最大化上下文保留能力，并通过百度嵌入技术提供完整的隐私保护。

📋 原始来源与修改说明

原始来源：Triple Memory（Clawdbot 团队开发）
修改者：[您的 Clawdbot 实例]
修改内容：以百度嵌入数据库替代 LanceDB，提升隐私性并增强中文语言支持

本版本基于原始 Triple Memory 的 SKILL.md 文件改编，主要实现以下变更：

• 将依赖 OpenAI 的 LanceDB 替换为百度嵌入数据库
• 维持原有三层架构设计
• 保留 Git-Notes 集成能力
• 新增面向隐私保护的本地存储机制

🏗️ 架构概览

User Message
     ↓
[Baidu Embedding 自动召回] → 注入相关对话记忆
     ↓
Agent 响应（同时利用全部三个系统）
     ↓
[Baidu Embedding 自动捕获] → 自动存储偏好/决策等信息
     ↓
[Git-Notes] → 结构化决策记录 + 实体抽取
     ↓
[文件更新] → 持久化工作区文档

三大子系统

1. 百度嵌入（对话记忆）

• 自动召回：每次响应前，使用百度嵌入-V1 自动注入相关记忆（需配置 API 凭据）
• 自动捕获：自动将偏好、决策、事实等存入本地向量存储（需配置 API 凭据）
• 注重隐私：所有嵌入计算均通过百度 API 完成，向量数据本地存储
• 中文优化：对中文语义理解能力更强
• 工具命令：baidu_memory_recall、baidu_memory_store、baidu_memory_forget（均需 API 凭据）
• 触发关键词："remember"、"prefer"、"my X is"、"I like/hate/want"
• 注意：若未提供 API 凭据，该层不可用，系统将以降级模式运行。

2. Git-Notes 记忆（结构化、本地化）

• 分支感知：按 Git 分支隔离记忆数据
• 实体抽取：自动提取主题、名称、概念等关键实体
• 重要性分级：critical（关键）、high（高）、normal（普通）、low（低）
• 无外部 API 调用：完全离线运行

3. 文件搜索（工作区记忆）

• 搜索范围：MEMORY.md、memory/*.md 及任意工作区文件
• 脚本路径：scripts/file-search.sh

🛠️ 初始化配置

安装依赖

clawdhub install git-notes-memory
clawdhub install memory-baidu-embedding-db

配置百度 API

设置环境变量：

export BAIDU_API_STRING='your_bce_v3_api_string'
export BAIDU_SECRET_KEY='your_secret_key'

创建文件搜索脚本

将 scripts/file-search.sh 复制至您的工作区目录。

📖 使用方法

会话启动（每次必执行）

python3 skills/git-notes-memory/memory.py -p $WORKSPACE sync --start

存储重要决策

python3 skills/git-notes-memory/memory.py -p $WORKSPACE remember 
  '{"decision": "Use PostgreSQL", "reason": "Team expertise"}' 
  -t architecture,database -i h

搜索工作区文件

./scripts/file-search.sh "database config" 5

百度嵌入记忆（全自动）

当 API 凭据可用时，百度嵌入自动完成记忆召回与存储。手动工具如下：

• baidu_memory_recall "query" —— 使用百度向量检索对话记忆（需 API 凭据）
• baidu_memory_store "text" —— 手动使用百度嵌入存储文本（需 API 凭据）
• baidu_memory_forget —— 删除记忆（符合 GDPR 要求，需 API 凭据）

降级模式下（无 API 凭据时）：

• 系统仅使用 Git-Notes 与文件系统两层
• 所有手动工具不可用
• 自动召回与自动捕获功能被禁用

🎯 重要性等级说明

📋 各子系统的适用场景

📁 目录结构

workspace/
├── MEMORY.md              # 长期维护的精选记忆
├── memory/
│   ├── active-context.md  # 当前会话状态
│   └── YYYY-MM-DD.md      # 日志文件（按日期命名）
├── scripts/
│   └── file-search.sh     # 工作区搜索脚本
└── skills/
    ├── triple-memory-baidu-embedding/  # 增强型记忆系统
    ├── git-notes-memory/  # 结构化记忆模块
    └── memory-baidu-embedding-db/  # 向量存储模块

🔧 Hook 集成

本技能可与 Clawdbot 的启动 Hook 集成，实现自动初始化：

记忆启动 Hook 集成

确保网关启动时 Triple Memory 百度版自动加载：

1. 配置 memory-boot-loader Hook，使其执行 /root/clawd/session-init-triple-baidu.sh
2. 确保三层记忆系统在启动时即完成初始化
3. 启动后立即可用 Git-Notes、百度嵌入及基于文件的记忆功能

配置说明

该系统可深度集成至网关启动流程，确保：

• 启动时自动同步 Git-Notes
• 启动时检查百度嵌入连接状态
• 启动时初始化基于文件的记忆模块
• 从启动伊始即提供完整就绪的记忆系统

🤫 静默运行原则

禁止向用户提示任何记忆操作行为，仅在后台静默执行：

• ❌ "I'll remember this"
• ❌ "Saving to memory"
• ✅ （静默存储后继续执行）

🔄 从原始 Triple Memory 迁移

1. 安装本技能 至您的 skills/ 目录
2. 配置百度 API 凭据
3. 如需，停用原始 triple-memory 技能
4. 更新机器人配置，切换至本记忆系统
5. 验证数据完整性与性能表现

📈 性能优势

• 增强隐私性：所有向量存储均在本地完成，仅通过百度 API 进行嵌入计算
• 更优中文支持：百度嵌入专为中文语义优化
• 成本降低潜力：相比 OpenAI，API 调用成本可能更低
• 架构一致性：延续经过验证的三层架构设计

🤝 贡献指南

本项目基于 Clawdbot 团队原始 Triple Memory 系统构建。欢迎提交贡献，进一步完善百度嵌入集成能力。

📄 许可协议

沿用原始许可协议，上述修改已明确标注。致谢原始作者。