Triple Layer Memory

# Triple-Layer Memory System

三层记忆系统 - 解决 AI Agent 长对话记忆丢失和上下文管理问题

## 概述

这是一个完整的三层记忆管理系统，包含：
- **Layer 1: Mem0**（向量检索）- 跨会话召回
- **Layer 2: 文件层**（结构化存储）- 索引/项目/经验/日志四层
- **Layer 3: Session 管理层**（智能压缩）- 自动压缩、智能加载

## 核心功能

### 1. Session 自动压缩 + 自动切换（兼容版）
- token 达到 150k 或上下文占用达到 80% 时触发
- 先总结关键信息并写入记忆文件（可用时）
- 再触发新会话切换提示，避免上下文爆满
- 保留最近 50k tokens 原始对话

### 2. 记忆写入时机优化
- 关键时机立即写入（完成任务、做出决策、变更配置）
- 不等 session 结束，减少记忆丢失风险

### 3. 跨 Session 记忆连续性
- 新 session 启动时自动加载相关记忆
- 根据频道和任务智能检索
- 避免重复询问已知信息

### 4. 记忆遗忘机制
- 语义去重（相似度 > 0.88 拒绝写入）
- 高频命中自动升权
- 低权记忆自动归档
- 关键记忆永久保护（importance >= 8）

### 5. 频道级记忆隔离
- boss 频道：全量记忆访问
- 子频道：独立命名空间（userId::channelKey）

## 安装

```bash
# 使用 clawhub 安装
clawhub install triple-layer-memory

# 或手动安装
cd ~/Desktop/openclaw-workspace/skills
git clone https://github.com/0range-x/triple-layer-memory.git
```

## 初始化

安装后，运行初始化脚本：

```bash
cd ~/Desktop/openclaw-workspace
bash skills/triple-layer-memory/scripts/init.sh
```

这会创建：
- `MEMORY.md` - 核心索引
- `memory/projects.md` - 项目状态追踪
- `memory/lessons.md` - 经验教训库
- `memory/YYYY-MM-DD.md` - 日志文件
- `MEMORY_ARCHITECTURE.md` - 架构文档

## 使用

### 自动功能（无需手动调用）

1. **Session 启动时**：自动加载最近 2 天的日志和核心索引
2. **关键时机**：自动写入记忆（完成任务、做出决策等）
3. **Token 达到 150k 或上下文达到 80%**：自动压缩并触发会话切换
4. **每周一次**：自动执行记忆衰减和归档

### 手动功能

#### 写入记忆
```python
from scripts.auto_memory_write import auto_write_memory

auto_write_memory(
    summary="完成了某个重要任务",
    importance=8,
    channel="boss",
    tags=["任务完成", "部署"],
    project="项目名称",
    files=["path/t...

# Triple-Layer Memory System

三层记忆系统 - 解决 AI Agent 长对话记忆丢失和上下文管理问题

## 特性

- ✅ **Session 自动压缩 + 自动切换**（150k 或 80% 上下文触发）
- ✅ **Session 交接机制**（防止记忆断层）
- ✅ **质量门控**（每条输出都打分，< 7 分拦截）
- ✅ **记忆写入时机优化**（关键时机立即写入）
- ✅ **跨 Session 记忆连续性**（智能加载）
- ✅ **记忆遗忘机制**（语义去重、高频升权、低权归档）
- ✅ **频道级记忆隔离**（Mem0 命名空间）

## 核心解决的问题

### 1. Session 切换时的记忆断层
**问题：** 旧 session 要满了，手动切换新 session，但旧 session 还没压缩，新 session 读不到旧 session 的内容。

**解决方案（四层防护）：**
- ① 主动压缩：检测到 `[NEW_SESSION]` 标记时，立即触发压缩
- ② 交接上下文：压缩后生成交接摘要，保存到 `memory/session_handoff.md`
- ③ 新 session 启动：优先读取交接上下文，获取旧 session 的关键信息
- ④ 实时记忆写入：完成关键任务时立即写入，不等 session 结束

### 2. 低质量输出污染记忆
**问题：** Agent 输出质量参差不齐，错误信息、无意义回复会污染记忆系统。

**解决方案：质量门控机制**
- 每条输出都经过质量评分（准确性、完整性、可读性、安全性）
- 分数 < 7：直接拦截，不输出
- 分数 7-8：输出但标记警告
- 分数 > 8：正常输出
- **宁可不做，也不做烂**

## 架构

```
Layer 3: Session 管理层（自动压缩、智能加载、交接机制）
    ↓
Layer 2: 文件层（索引/项目/经验/日志）
    ↓
Layer 1: Mem0（向量检索）
```

## 快速开始

### 安装

```bash
# 使用 clawhub 安装
clawhub install triple-layer-memory

# 或手动安装
cd ~/Desktop/openclaw-workspace/skills
git clone https://github.com/0range-x/triple-layer-memory.git
```

### 初始化

```bash
cd ~/Desktop/openclaw-workspace
bash skills/triple-layer-memory/scripts/init.sh
```

### 配置

1. 更新 `AGENTS.md` 添加 Session 启动流程
2. 更新 `HEARTBEAT.md` 添加 token 检查逻辑
3. 如果使用 Mem0，配置频道级命名空间隔离

详细文档：[SKILL.md](SKILL.md)

## 性能指标

- Session 寿命：~100k → ~150k tokens
- 记忆丢失率：~30% → ~5%
- 新 session 启动时间：~10s → ~3s
- 记忆检索准确率：~60% → ~85%

## 文件结构

```
workspace/
├── MEMORY.md...