Skill: dingdangmaoup/sophie-mem0 (version 1.0.1)

# Sophie Mem0 - 智能记忆系统 > 企业级长期记忆系统，为OpenClaw Agent提供持久化语义记忆能力 ## 概述 Sophie Mem0 是一款基于 mem0ai 的企业级记忆管理技能，为 Agent 提供： - **语义记忆存储** - 自然语言描述的记忆，自动提取关键信息 - **跨会话持久化** - 记忆永不过期，支持长期上下文 - **智能检索** - 语义搜索，快速定位相关记忆 - **多级记忆** - 支持 User/Session/Agent 三级记忆体系 - **自我反思** - Agent 可评估自身表现并从经验中学习 ## 前置要求 ### 必需服务 | 服务 | 版本 | 说明 | |------|------|------| | Qdrant | ≥1.7 | 向量数据库，存储记忆向量 | | Python | ≥3.10 | 运行 mem0ai | | mem0ai | ≥0.1.x | 记忆框架核心 | ### 依赖安装 ```bash pip install mem0ai qdrant-client ``` ## 配置 ### 1. 服务启动 ```bash # 启动 Qdrant (Docker) docker run -d --name qdrant -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant # 验证 Qdrant 运行 curl http://localhost:6333/readyz ``` ### 2. 环境配置 技能读取配置文件：`~/.openclaw/workspace/mem0_config.json` ```json { "vector_store": { "provider": "qdrant", "config": { "host": "localhost", "port": 6333, "collection_name": "sophie_memory" } }, "llm": { "provider": "openai", "config": { "api_key": "YOUR_API_KEY", "openai_base_url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4", "model": "glm-4" } }, "embedder": { "provider": "openai", "config": { "api_key": "YOUR_API_KEY", "openai_base_url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4", "model": "embedding-3" } } } ``` ### 3. API配置说明 #### LLM 模型（必须） 支持以下兼容 OpenAI 接口的模型： | 模型 | 提供商 | 说明 | |------|--------|------| | `glm-4` | 智谱AI | 推荐，支持中文 | | `gpt-4o` | OpenAI | 需要海外环境 | | `gpt-4` | OpenAI | 需要海外环境 | #### Embedder 模型（必须） | 模型 | 提供商 | 说明 | |------|--------|------| | `embedding-3` | 智谱AI | 推荐，支持中文 | | `text-embedding-3-small` | OpenAI | 需要海外环境 | #### 向量数据库 | 数据库 | Provider | 说明 | |--------|----------|------| | Qdrant | `qdrant` | 推荐，已验证 | | Chroma | `chroma` | 需额外配置 | | PGVector | `pgvector` | 需PostgreSQL | ## 使用方法 ### 全自动模式（推荐） Sophie可以**全自动**识别和存储重要记忆，无需手动触发： ```bash # 自动监控模式 - 分析文本并自动存储 /tmp/mem0-env/bin/python3 ~/.openclaw/workspace/skills/sophie-mem0/scripts/auto_memory.py auto -t "文本内容" ``` #### 自动触发场景 | 场景 | 关键词/模式 | 优先级 | |------|-------------|--------| | 用户自我介绍 | "我叫..."、"我是..."、"我的名字叫..." | 高 | | 职业/工作 | "在...工作"、"做...工程师" | 高 | | 用户偏好 | "我喜欢..."、"我更偏好..." | 中 | | 习惯 | "我通常..."、"我习惯..." | 中 | | 待办/承诺 | "记得..."、"别忘了..." | 高 | | 用户纠正 | "不对"、"错了"、"应该..." | 中 | | 情感状态 | "今天有点累"、"最近很烦" | 低 | #### 使用示例 ```bash # 自动存储用户自我介绍 auto -t "我叫张三，在厦门工作，做应用开发" # 自动存储用户偏好 auto -t "我喜欢喝咖啡，尤其是拿铁" # 自动存储待办 auto -t "记得周五提醒我买火车票" # 自动识别用户纠正 auto -t "不对，我之前说的是美式咖啡" ``` ### 手动命令 | 命令 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `add` | 添加新记忆 | `mem0 add -t "记忆内容"` | | `search` | 搜索记忆 | `mem0 search -q "关键词"` | | `list` | 列出所有记忆 | `mem0 list` | | `delete` | 删除记忆 | `mem0 delete -i "记忆ID"` | | `health` | 健康检查 | `mem0 health` | ### 响应格式 #### 添加记忆成功 ``` ✅ 已记住："[记忆内容]" 记忆ID: xxx-xxx 创建时间: YYYY-MM-DD HH:mm:ss ``` #### 搜索记忆结果 ``` 🔍 找到 X 条相关记忆： 1. [记忆内容] (相关度: 85%) ID: xxx | 添加于: YYYY-MM-DD 2. [记忆内容] (相关度: 72%) ID: xxx | 添加于: YYYY-MM-DD ``` #### 无记忆结果 ``` 🔍 没有找到与"[关键词]"相关的记忆 ``` ## API 参考 ### Python SDK ```python from mem0.memory.main import Memory # 初始化 memory = Memory.from_config(config) # 添加记忆 result = memory.add( text="用户喜欢喝拿铁咖啡", user_id="sophie" ) # 搜索记忆 results = memory.search( query="用户的咖啡偏好是什么？", user_id="sophie" ) # 获取所有记忆 all_memories = memory.get_all(user_id="sophie") # 删除记忆 memory.delete(memory_id="xxx-xxx", user_id="sophie") ``` ## 架构设计 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ OpenClaw Agent │ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Sophie Mem0 Skill │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Memory Manager │ │ │ │ - 自动记忆提取 │ │ │ │ - 语义压缩 │ │ │ │ - 冲突检测 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ mem0ai Core │ │ │ │ - 自然语言理解 │ │ │ │ - 记忆组织 │ │ │ │ - 上下文管理 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ┌─────────────┴─────────────┐ │ │ ▼ ▼ │ │ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ │ │ LLM (glm-4) │ │ Embedder │ │ │ │ 智谱AI API │ │ (embedding-3) │ │ │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Qdrant Vector Store │ │ │ │ - 向量存储 & 相似度检索 │ │ │ │ - 元数据管理 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## 安全与隐私 ### 数据安全 - ✅ 所有数据存储在本地 Qdrant 实例 - ✅ API Key 通过配置文件管理，不硬编码 - ✅ 支持私有化部署 - ✅ 无第三方数据传输 ### 隐私保护 - 用户可随时删除记忆 - 支持按记忆ID精确删除 - 支持清空所有记忆 ## 故障排除 ### Qdrant 连接失败 ```bash # 检查容器状态 docker ps | grep qdrant # 重启 Qdrant docker restart qdrant # 检查端口 curl http://localhost:6333 ``` ### API Key 无效 ```bash # 验证 API Key curl -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \ https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/models ``` ### 模型不支持 确保使用的模型名称与提供商文档一致： - 智谱AI: `glm-4`, `embedding-3` - OpenAI: `gpt-4o`, `text-embedding-3-small` ## 版本历史 | 版本 | 日期 | 更新内容 | |------|------|----------| | 1.0.0 | 2026-03-25 | 初始版本，支持 Qdrant + 智谱AI | ## 许可证 MIT License - 可自由使用、修改和分发 ## 作者 Sophie AI - 为 Master (Ding Dangmao) 服务 🎀


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