什么是 Lily Memory？

Lily Memory 是一款精密设计的扩展插件，旨在为您的智能体提供永久的认知印记。通过将其集成到 Openclaw Skills 中，您可以让智能体在会话重置、压缩和重启后依然保留关键信息。它采用零依赖架构，依靠 SQLite 等原生系统工具进行高性能关键字索引，并利用 Ollama 进行高级向量嵌入。

该技能确保每次交互都能增加累积知识库，从而实现无缝的上下文检索。无论是记录特定的项目配置，还是跟踪长期用户偏好，Lily Memory 都是持久化智能体工作流的中枢神经系统。

下载入口:https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/kevinodell/lily-memory-plugin

安装与下载

1. ClawHub CLI

从源直接安装技能的最快方式。

2. 手动安装

将技能文件夹复制到以下位置之一

优先级：工作区 > 本地 > 内置

3. 提示词安装

将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。

Lily Memory 应用场景

• 在多个开发会话中管理长期项目上下文。
• 从智能体与用户的对话中自动提取并存储事实。
• 通过内置的停滞检测机制打破智能体推理中的无限循环。
• 创建一个可搜索的过往决策和系统配置知识库。

1. 关键字提取：该技能分析传入的消息，以识别用于检索的主要关键字。
2. 混合搜索：它利用 SQLite FTS5 进行精确匹配，并利用 Ollama 进行基于向量的语义相似度搜索，同时执行这两项操作。
3. 上下文注入：在 LLM 处理当前轮次之前，相关记忆会被去重并注入到提示词上下文中。
4. 自动捕获：插件监控智能体的响应模式，以识别并将新事实保存到数据库中。
5. 逻辑监控：它计算连续响应的 Jaccard 相似度，以检测主题重复并引导智能体回到正轨。

Lily Memory 配置指南

要将此记忆层集成到您的 Openclaw Skills 中，请确保已安装 Node.js 18+ 和 SQLite 3.33+。请按照以下步骤操作：

1. 将插件文件安装到您的扩展目录中。
2. 更新您的 openclaw.json 配置：

{
  "plugins": {
    "slots": { "memory": "lily-memory" },
    "entries": {
      "lily-memory": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "dbPath": "~/.openclaw/memory/decisions.db",
          "entities": ["config", "system"]
        }
      }
    }
  }
}

3. 重启网关以应用更改：

openclaw gateway restart

Lily Memory 数据架构与分类体系

Lily Memory 在持久化 SQLite 数据库中组织数据。它管理事实、实体和向量嵌入，以优化 Openclaw Skills 的性能。

可用工具

配置选项

name: lily-memory
description: Persistent memory plugin for OpenClaw agents. Hybrid SQLite FTS5 keyword + Ollama vector semantic search with auto-capture, auto-recall, stuck-detection, and memory consolidation. Zero npm dependencies.
metadata:
  openclaw:
    requires:
      bins: [node, sqlite3]
    primaryEnv: ""

Lily Memory

Persistent memory plugin for OpenClaw agents. Gives your agent long-term memory that survives session resets, compaction, and restarts.

What It Does

• Auto-recall: Injects relevant memories as context before each LLM turn
• Auto-capture: Extracts facts from conversations and stores them automatically
• Hybrid search: SQLite FTS5 keyword search + Ollama vector cosine similarity
• Stuck detection: Detects topic repetition and nudges the agent to break loops
• Memory consolidation: Deduplicates entries on startup
• Dynamic entities: Config-driven allowlist + runtime tool to add entities
• Graceful degradation: Works without Ollama (keyword-only mode)
• Zero npm dependencies: Uses sqlite3 CLI + native fetch

Requirements

• Node.js 18+ (for native fetch)
• SQLite 3.33+ with FTS5 (ships with macOS; apt install sqlite3 on Linux)
• Optional: Ollama with nomic-embed-text model for semantic search

Quick Start

1. Install the plugin to your extensions directory
2. Add to your openclaw.json:

{
  "plugins": {
    "slots": { "memory": "lily-memory" },
    "entries": {
      "lily-memory": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "dbPath": "~/.openclaw/memory/decisions.db",
          "entities": ["config", "system"]
        }
      }
    }
  }
}

3. Restart the gateway: openclaw gateway restart

Tools

Configuration

Architecture

Recall flow: Extract keywords from message -> FTS5 + vector search -> merge and deduplicate -> inject as context

Capture flow: Regex scan for entity: key = value patterns -> validate entity against allowlist -> store to SQLite -> async embed via Ollama

Stuck detection: Track top 5 content words per response -> Jaccard similarity -> if 3+ consecutive >60% overlap, inject Reflexion nudge

License

MIT