带记忆的智能AI助手

让AI记住
每一次对话

OpenClaw 是一款具有持久记忆能力的智能AI助手,能够跨会话记忆用户偏好、对话历史和重要信息,为您提供真正个性化的智能服务体验。

开始体验
openclaw-demo.py
from openclaw import ClawAI # 初始化带记忆的AI助手 claw = ClawAI(user_id="user_001") # 第一次对话 - 告诉AI你的偏好 claw.chat("我喜欢简洁的回答,偏好Python编程") # 第二次对话 - AI记住了你的偏好 response = claw.chat("帮我写个排序算法") # > 返回简洁的Python代码实现... # 跨会话记忆 - 几天后继续对话 claw2 = ClawAI(user_id="user_001") claw2.chat("上次那个排序能优化吗?") # > AI记得上次的对话内容...
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记忆存储量
99.9%
服务可用性

关于 OpenClaw

OpenClaw(龙虾)是一个开源的、具有持久记忆能力的智能AI助手项目。与传统的AI对话系统不同,OpenClaw 能够记住用户的偏好、历史对话和重要信息,实现真正的个性化交互体验。

项目名称「龙虾」象征着坚韧和持久的特质——正如龙虾的外壳保护其柔软的内在,OpenClaw 通过先进的记忆机制保护和延续用户的数字记忆。每一次对话都不是从零开始,而是在积累和理解中不断进化。

我们采用模块化架构设计,提供灵活的记忆存储方案(向量数据库、图数据库、关系型数据库),开发者可以根据需求自由组合。

记忆层

向量存储、时序记忆、知识图谱

理解层

意图识别、情感分析、上下文理解

对接层

统一接口,对接任意大语言模型

交互层

多轮对话、个性适配、API服务

核心功能

强大的记忆系统和智能交互能力,打造真正懂你的AI助手

持久记忆存储

跨会话记忆保存,支持用户偏好、重要事件、对话历史等多维度信息存储,数据安全加密,永不丢失。

个性化适配

基于记忆自动学习用户习惯和偏好,动态调整回复风格、语言习惯和专业领域,提供千人千面的服务体验。

上下文理解

智能关联历史对话,理解代词指代、隐含意图和上下文关系,让对话像与老朋友聊天一样自然流畅。

多模型支持

兼容 OpenAI、Claude、Gemini、Llama 等主流大模型,支持本地部署模型,灵活切换,成本可控。

知识图谱构建

自动从对话中提取实体关系,构建用户专属知识图谱,支持复杂查询和推理,让AI真正「理解」你的世界。

开发者友好

提供 RESTful API、Python/JS SDK,Docker 一键部署,完善文档和示例代码,快速集成到现有系统。

应用场景

无论是个人生活还是企业服务,OpenClaw 都能提供强大的记忆支持。

个人助手

日程管理、信息记录、生活提醒,真正懂你的私人AI

智能客服

记住用户历史问题,提供连贯服务,提升客户满意度

教育辅导

追踪学习进度,针对性辅导,个性化学习路径规划

知识管理

自动整理知识库,智能检索,构建个人知识网络

第三方工具对比

OpenClaw 与其他主流AI记忆平台功能特性对比

平台名称开发团队核心优势官网链接
OpenClaw开源社区开源免费、持久记忆、高度可定制、支持私有化部署访问官网
QClaw腾讯法律科技团队产品成熟完善、用户体验优秀、腾讯生态深度整合访问官网
HiClaw华宇信息企业级功能完备、安全性认证齐全、专属技术支持访问官网
ZeroClaw独立开发者界面简洁友好、快速上手、提供免费基础版访问官网

常见问题

使用 OpenClaw 过程中的常见问题解答

OpenClaw 的记忆存储在哪里?安全吗?
OpenClaw 支持多种存储后端:本地数据库、云数据库(如 Supabase、MongoDB)、向量数据库(如 Milvus、Weaviate)。所有数据都经过 AES-256 加密存储,您完全掌控数据所有权。私有化部署版本数据完全本地化,无需担心隐私泄露。
记忆会不会无限增长,占用太多存储空间?
OpenClaw 采用智能记忆管理策略:重要度高的事件长期保存,日常对话定期压缩摘要,过期信息自动归档。您可以设置记忆保留策略,如「保留最近30天详细记录,更早的压缩摘要」,有效控制存储成本。
如何快速部署 OpenClaw?
最简单的方式是使用 Docker:克隆仓库后执行 docker-compose up -d 即可启动完整服务。我们也提供 pip install openclaw 快速体验核心功能。详细的部署文档和视频教程请查看文档中心,遇到问题可在社区提问。
支持哪些大语言模型?
OpenClaw 采用模型无关架构,支持 OpenAI(GPT-4、GPT-3.5)、Anthropic(Claude系列)、Google(Gemini)、本地模型(Llama、Qwen、ChatGLM等)。只需简单配置即可切换模型,也支持多模型负载均衡和降级策略。

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