#人工智能 [开源] 为你的 OpenClaw 安装过目不忘的增强记忆插件，基于 DAG 树状有向无环图的长期记忆系统。Lossless Claw 是个开源插件，专门为 OpenClaw 构建，其使用分层摘要压缩设计可以显著提升智能体的记忆力，即便会话经过多轮压缩也能想起来过往消息。部署方式：https://ourl.co/112181

OpenClaw AI 机器人可以通过不同的智能体帮我们执行不同的工作任务，只不过由于当前技术原因和 AI 模型的使用成本问题，OpenClaw 会在长时间对话后自动压缩会话以缩短内容长度 (滑动窗口截断)。

而压缩会话就会带来记忆丢失问题，比如你上午讨论的某个内容，到下午 OpenClaw 可能就会彻底忘记，需要你反复重新向 OpenClaw 描述你的任务需求和注意事项。

针对这个问题 OpenClaw 使用长期记忆 (MEMORY.md) 和每日记忆 (memory/YYYY-MM-DD.md) 来增强记忆，但长期记忆只能保留重要的内容，因此最终还是会导致部分记忆丢失。

Lossless Claw 开源增强记忆系统：

LCM 项目为专门为 OpenClaw 开发的上下文管理插件，核心思路就是利用智能压缩技术不丢失任何消息。

该记忆系统的显著优势在于，即便进行长时间对话后 OpenClaw 也不会丢失记忆，进行跨会话引用历史内容时，AI 智能体也可以准确回忆，直观感觉就是 OpenClaw 的记性变得更好。

LCM 的工作原理：

全量持久化：所有消息都会被存入 SQLite 数据库中，按照会话进行组织。

分层摘要：将所有旧消息压缩成摘要，摘要再压缩成更高层的摘要。

DAG 结构：形成树状的有向无环图 (Directed Acyclic Graph，DAG)，每个摘要都链接到源消息。

动态组装：每次对话时，只能组合摘要 + 近期原始消息作为上下文。

随时溯源：提供 lcm_grep 和 lcm_expand 等工具，让 AI 能够随时深挖历史细节。

LCM 的技术亮点：

真正的无损：RAG (增强检索生成) 只保留检索到的片段，LCM 完整保留对话历史，用分层摘要来压缩存储。

智能分层：Leaf 层负责原始消息的直接摘要，Condensed 层是多个 Leaf 摘要的再摘要。

金字塔结构：随着对话增长，摘要层会自动向上聚合，形成金字塔结构。

大文件处理：超过 25K 的文件会被单独存储和摘要，避免拖慢整体上下文组装。

配套 TUI 工具：用户可以使用 lcm-tui 可视化浏览 DAG 结构、手动修复损坏的摘要、跨会话移植历史记录。

当然也是优缺点的：

分成摘要记忆确实可以显著提升 AI 的记忆力，但代价就是对话时智能体需要将更多数据发送给 AI 模型，这意味着 Tokens 消耗量会比正常情况下要高，但额外消耗的 Token 主要是摘要计算，所以不会额外消耗特别多的 Token。

另外对于所有现有 OpenClaw 会话都不能直接切到 LCM 系统，现有会话已经旧引擎绑定，不能中途切换，所以安装后用户需要 /reset 重置或 /new 直接开新会话来默认使用 LCM 系统。

长期使用并保留会话也会导致磁盘存储占用增长，因此建议用户定期关注磁盘剩余空间并清理旧会话，防止磁盘空间不足导致各类软件无法正常使用。

如何安装和部署：

项目地址：https://github.com/martian-engineering/lossless-claw

项目地址中已经提供详细的安装和部署方法，你只需要将项目地址发送给你的 OpenClaw 并要求 OpenClaw 部署这个插件即可。