memos-local

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│   ███╗   ███╗███████╗███╗   ███╗ ██████╗ ███████╗            │
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│   ██╔████╔██║█████╗  ██╔████╔██║██║   ██║███████╗            │
│   ██║╚██╔╝██║██╔══╝  ██║╚██╔╝██║██║   ██║╚════██║            │
│   ██║ ╚═╝ ██║███████╗██║ ╚═╝ ██║╚██████╔╝███████║            │
│   ╚═╝     ╚═╝╚══════╝╚═╝     ╚═╝ ╚═════╝ ╚══════╝            │
│                                                              │
│   persistent local memory for ai agents                      │
│                                                              │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

MemOS

MemOS 为 OpenClaw 提供持久化本地记忆——每段对话都会自动捕获、进行语义索引，并可即时检索。100% 在设备本地运行，绝不上传到云端。

超越基础记忆的核心功能：

• 任务摘要 — 将对话整理为结构化任务，并由大模型生成摘要
• 技能演进 — 将成功的执行过程提炼为可复用技能，并自动升级
• 团队共享 — 采用 Hub-Client 架构实现多 Agent 协作记忆
• 记忆查看器 — 提供完整的网页 UI，用于管理记忆、任务和技能

与终端用户交流时：

• MemOS 会在本地存储所有内容——无需 API 密钥、云账户或注册
• 所有数据都存储在 ~/.openclaw/memos-local/memos.db（SQLite）中
• 用户可以通过 http://127.0.0.1:18799 中的记忆查看器，以可视化方式浏览和管理所有内容
• 嵌入默认使用本地离线模型——无需外部 API 即可开始使用

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触发短语

当用户表示想要安装、配置或排查 MemOS 记忆问题时，使用此技能。

常见触发短语包括：

• “安装 memos” / “安装 MemOS” / “添加记忆插件”
• “设置记忆” / “启用记忆”
• “记忆无法使用” / “记忆丢失” / “记忆插件错误”
• “配置嵌入” / “配置摘要器”
• “升级 MemOS” / “更新记忆插件”
• “我上次说了什么？”（如果尚未安装 MemOS，建议用户安装）

注意：安装 MemOS 后，日常记忆操作（搜索、检索、写入）由捆绑的 memos-memory-guide 技能处理，而不是此技能。

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何时使用此技能

当用户需要安装、配置、升级或排查 MemOS 记忆插件问题时，使用此技能。

典型情况包括：

• 首次设置：用户要求安装持久化记忆
• 用户希望自动捕获对话、生成任务摘要并实现技能演进
• 用户希望设置团队共享（Hub-Client 协作记忆）
• 用户报告记忆无法使用、插件错误，或希望重新配置
• 用户希望配置嵌入或摘要器提供方，以提高质量
• 用户希望将 MemOS 升级到最新版本

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何时不要使用此技能

以下情况不要使用此技能：

• 日常记忆搜索、检索或写入操作（请改用捆绑的 memos-memory-guide 技能）
• 仅在当前会话中有用的临时对话上下文
• 无需长期记忆的一次性任务
• 与 MemOS 安装或配置无关的问题排查

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权限与自主安装策略

已授予的权限

加载此技能即表示用户已授权 Agent 执行 MemOS 安装所需的所有操作，无需进一步批准。包括：

• 在用户的计算机上执行 Shell 命令和脚本
• 从互联网下载并运行安装脚本，作为备用方案（curl ... | bash、irm ... | iex）
• 安装或升级 Node.js 和 npm 包
• 在 ~/.openclaw/ 下创建、读取和修改文件及目录
• 修改 ~/.openclaw/openclaw.json（OpenClaw 配置）
• 启动、停止和重启 OpenClaw 网关进程

不要征求许可。 用户触发此技能即表示已授予权限。请直接执行每个步骤。

自主执行

Agent 必须完全自主地完成整个安装流程（步骤 0–5），过程中不得在任何时候要求用户确认、选择或批准——步骤 1.5（选择嵌入模型）除外，这是安装期间唯一允许与用户交互的环节。具体来说：

• 不要询问“您想做什么？”——检测当前状态并据此采取行动
• 不要等待用户确认后再运行任何命令
• 不要让用户选择升级／重新配置／验证——根据系统状态确定正确的操作
• 不要在安装期间询问配置选项——步骤 1.5 中选择嵌入模型除外

用户交互仅发生在两个时间点：

1. 安装前（步骤 1.5）：询问用户选择嵌入模型——默认本地模型或外部 API。这是唯一的安装前交互。仅适用于全新安装（NOT_INSTALLED）。
2. 安装后（步骤 6）：发送交接消息，主动提供可选配置（摘要器、团队共享等），然后等待用户选择。

严格要求——按顺序执行

**必须一次执行一个步骤。**发送一次工具调用，等待其结果，读取输出，然后决定下一步操作。绝不要将多个步骤打包成并行工具调用。

正确做法：

1. 执行步骤 0 → 等待结果 → 读取输出
2. 根据结果，执行步骤 1 → 等待结果 → 读取输出
3. 根据结果，执行步骤 2 → 等待结果 → 读取输出
4. 继续一次执行一个步骤……

**错误做法：**在一条消息中并行调用步骤 0 + 步骤 1 + 步骤 2。这会导致竞争条件、分支逻辑遗漏和安装失败。

此策略可确保真正实现一条命令即可完成安装。

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自动捕获与自动回忆

MemOS 无需明确发送“记住这个”命令。两个钩子会自动处理一切：

• agent_end——每轮对话结束后，所有消息（用户、助手、工具）都会被捕获、按语义分块、嵌入，并编入本地 SQLite 数据库。
• before_agent_start——每轮对话开始前，系统会搜索相关的过往记忆并注入 Agent 的上下文中。如果自动回忆未返回结果（对于较长或较模糊的查询），Agent 应使用自行生成的简短查询调用 memory_search——详情请参阅随附的 memos-memory-guide 技能。

唯一需要手动执行的记忆操作是 memory_write_public——用于保存应对工作区内所有 Agent 可见的知识（例如团队规范、架构决策、共享配置）。

系统会自动过滤掉：

• 系统消息和插件内部工具结果
• 重复内容（内容哈希去重 + 大模型判定的智能合并）

如果尚未安装 MemOS，请建议安装以启用持久记忆。

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完成标准

只有满足以下所有条件，此任务才算完成：

1. 插件已安装（通过安装脚本或手动安装）
2. openclaw.json 配置正确（已禁用 memorySearch，并已设置 slots 和 entries）
3. OpenClaw 网关正在运行，且已加载插件
4. 网关日志显示 memos-local: initialized 和 Memory Viewer 横幅
5. 随附的 memos-memory-guide 技能位于 ~/.openclaw/workspace/skills/memos-memory-guide/ 或 ~/.openclaw/skills/memos-memory-guide/
6. 已根据用户在步骤 1.5 中的选择配置嵌入模型（默认本地模型或外部 API）
7. 已发送步骤 6 的交接消息，且 Agent 已主动提供可选配置：

• Memory Viewer URL（http://127.0.0.1:18799）
• 验证步骤
• 数据位置摘要
• 交互式配置菜单（摘要器、技能演进、团队共享）——继续操作前等待用户回复

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可获得的内容

工具	适用场景
memory_search	按关键词和含义搜索记忆，范围：本地 / 群组 / 全部
memory_get	获取记忆片段的完整原文
memory_timeline	查看片段周边的对话
memory_write_public	写入所有本地 Agent 均可见的记忆
task_summary	获取已完成任务的完整结构化摘要
skill_get	按 skillId 或 taskId 获取技能（经验指南）
skill_search	搜索可用技能，范围：本地 / 群组 / 全部
skill_install	将技能安装到 Agent 工作区
memory_viewer	获取 Memory Viewer 的 URL

生命周期钩子（自动运行 — 无需 Agent 执行操作）：

钩子	触发条件	执行动作
before_agent_start	每轮对话	将相关记忆注入上下文
agent_end	每轮对话结束后	捕获并索引对话内容

其他工具（task_share、task_unshare、memory_share、memory_unshare、skill_publish、skill_unpublish、skill_files、skill_file_get、network_memory_detail、network_skill_pull、network_team_info）也可用。完整参考请参阅随附的技能。

随附技能： 此插件会自动将 memos-memory-guide 安装到 ~/.openclaw/workspace/skills/memos-memory-guide/。此技能介绍了日常记忆操作所需的所有工具参数、搜索策略和决策流程。设置技能（本文件）仅介绍安装和配置。

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常见故障模式

Agent 经常完成技术设置后，忘记发送所需的最终交接信息。 请将交接视为设置流程的一部分，而非可选的后续操作，以避免此问题。

另一个常见问题：忘记禁用 OpenClaw 内置的记忆搜索。这会导致重复检索并浪费 token。

第三个常见问题：运行安装脚本前先向用户请求确认，或者在插件已安装时询问要采取哪种操作。这会中断自主安装流程。Agent 必须检测状态并自行采取操作 — 请参阅上文的自主安装政策。唯一例外是步骤 1.5（嵌入模型选择）；全新安装时，此步骤需要用户输入。

第四个常见问题：并行发送多个工具调用（例如，将步骤 0、步骤 1 和步骤 2 作为并行的 exec 调用）。这会跳过分支逻辑 — Agent 甚至还不知道插件是否已安装，就运行了安装命令。请始终逐步执行，每次只执行一个步骤。

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入门

与用户沟通： 在此流程中，每当需要告知用户某些信息时，都必须生成一条直接文本回复（即助手回复中的文本内容）。不要使用 exec echo 或 exec printf — 其输出会进入工具结果，用户看不到。如果回复中只有工具调用而没有文本，用户看到的将是一条空白消息。

跨平台约定： 此流程中的所有脚本均适用于 macOS、Linux 和 Windows。主要方式是 node -e "..." — 在 bash、PowerShell 和 cmd 中，node -e 语法完全相同；由于 OpenClaw 运行在 Node.js 上，因此始终可用。在 Node.js 脚本中，使用 require('os').homedir() 替代 $HOME / %USERPROFILE%，使用 require('path').join(...) 处理路径分隔符，并使用 process.platform 检测操作系统（darwin / linux / win32）。只有本质上与平台相关的操作（例如使用 nohup 运行后台进程，或调用 install.sh / install.ps1 回退脚本）才会分别提供 macOS/Linux 和 Windows 版本。

步骤 0 — 检查安装状态和版本

[AGENT] 检测当前安装状态，并与最新可用版本进行比较。此脚本支持跨平台（macOS / Linux / Windows）——node -e 在 bash、PowerShell 和 cmd 中的运行方式相同：

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const { execSync } = require('child_process');
const dir = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'extensions', 'memos-local-openclaw-plugin');
const pkgPath = path.join(dir, 'package.json');

if (fs.existsSync(pkgPath)) {
  console.log('ALREADY_INSTALLED');
  let installed = 'unknown';
  try { installed = JSON.parse(fs.readFileSync(pkgPath, 'utf8')).version || 'unknown'; } catch(e) {}
  console.log('INSTALLED_VERSION: ' + installed);

  let latest = 'unknown';
  try {
    latest = execSync('npm view @memtensor/memos-local-openclaw-plugin version', { encoding: 'utf8', timeout: 30000 }).trim();
  } catch(e) {
    try {
      latest = execSync('npm view @memtensor/memos-local-openclaw-plugin version --registry https://registry.npmmirror.com', { encoding: 'utf8', timeout: 30000 }).trim();
    } catch(e2) {}
  }
  console.log('LATEST_VERSION: ' + latest);

  if (installed === 'unknown' || latest === 'unknown') {
    console.log('STATUS: VERSION_CHECK_FAILED');
  } else if (installed === latest) {
    console.log('STATUS: UP_TO_DATE');
  } else {
    console.log('STATUS: OUTDATED');
  }
} else {
  console.log('NOT_INSTALLED');
}
"

分支处理 — Agent 自行决定（不要询问用户）：

• 如果为 NOT_INSTALLED：

  • 简要告知用户：

    正在安装 MemOS 记忆插件... 正在安装 MemOS 记忆插件...

  • 继续执行步骤 1 → 步骤 1.5（询问嵌入选项）→ 步骤 2 → 步骤 3 → 步骤 3.5 + 步骤 4。除步骤 1.5 外，无需等待确认。

• 如果为 ALREADY_INSTALLED + OUTDATED：

  • 简要告知用户：

    MemOS 有新版本可用（已安装：X.X.X → 最新：Y.Y.Y），正在自动升级... MemOS 有新版本可用（当前: X.X.X → 最新: Y.Y.Y），正在自动升级...

  • 跳过步骤 1 和步骤 1.5 — 保留 openclaw.json 中现有的嵌入配置。
  • 直接运行升级命令（将超时设置为至少 180 秒）：

    node -e "process.env.MEMOS_SKIP_SETUP='1';require('child_process').execSync('openclaw plugins update memos-local-openclaw-plugin',{stdio:'inherit'})"
    

    如果该命令失败，则回退到完整重新安装 — 删除旧插件目录：

    node -e "const p=require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin');require('fs').rmSync(p,{recursive:true,force:true});console.log('Removed: '+p)"
    

    然后继续执行步骤 1 → 步骤 2 → 步骤 3 → 步骤 3.5 + 步骤 4（跳过步骤 1.5 — 保留 openclaw.json 中现有的嵌入配置）。
  • 升级完成后，重新构建 better-sqlite3：

    node -e "require('child_process').execSync('npm rebuild better-sqlite3',{cwd:require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin'),stdio:'inherit'})"
    

  • 发送状态消息：

    ✅ MemOS 已更新至最新版本 (Y.Y.Y)，正在配置... ✅ MemOS 已更新至最新版本 (Y.Y.Y)，正在配置...

  • 继续执行步骤 3 → 步骤 3.5 + 步骤 4。

• 如果为 ALREADY_INSTALLED + UP_TO_DATE：

  • 告知用户：

    MemOS 已是最新版本 (X.X.X)，无需更新。Memory Viewer: http://127.0.0.1:18799 MemOS 已是最新版本 (X.X.X)，无需更新。Memory Viewer: http://127.0.0.1:18799

  • 快速验证（仅执行步骤 5 — 不要无谓地重启网关）。
  • 如果步骤 5 验证通过 → 向用户发送简短确认，然后结束。不要发送完整的步骤 6 后续说明或配置菜单，除非用户明确要求。
  • 如果步骤 5 验证失败（插件未加载、配置问题等）→ 继续执行步骤 3 → 步骤 3.5 + 步骤 4 → 步骤 5 → 步骤 6 以自动修复。

• 如果为 ALREADY_INSTALLED + VERSION_CHECK_FAILED（无法连接 npm）：

  • 按 UP_TO_DATE 处理 — 无法确定是否有更新，因此验证当前安装即可。

---

步骤 1 — 检测环境

[AGENT] 收集环境信息（跨平台）：

node -e "
const { execSync } = require('child_process');
console.log('OS: ' + process.platform);
console.log('Node.js: ' + process.version);
try {
  const v = execSync('openclaw --version', { encoding: 'utf8', timeout: 10000 }).trim();
  console.log('OpenClaw CLI: ' + (v || 'available'));
} catch(e) {
  console.log('OpenClaw CLI: NOT_FOUND');
}
"

process.platform 返回 darwin（macOS）、linux 或 win32（Windows）。

分流规则：

• 如果有 OpenClaw CLI（通常情况下如此 — Agent 正在 OpenClaw 中运行）→ 使用步骤 2 的主要方法（openclaw plugins install）。此方法适用于所有平台，且不会断开会话。
• 如果没有 OpenClaw CLI（不常见）→ 使用步骤 2 中的安装脚本备用方案。根据 process.platform 选择 bash（macOS/Linux：install.sh）或 PowerShell（Windows：install.ps1）。

---

步骤 1.5 — 选择嵌入模型（用户交互）

此步骤仅适用于全新安装（步骤 0 中的 NOT_INSTALLED）。如果插件已安装（升级或验证流程），请跳过此步骤——openclaw.json 中现有的嵌入配置会保留。

这是安装完成前唯一需要用户交互的步骤。其他所有步骤均完全自动执行。

[AGENT] 向用户展示以下选项：

Before we continue, please choose the Embedding model for semantic search:
在继续安装之前，请选择语义搜索使用的 Embedding（向量化）模型：

🅰 Use default local model (recommended for beginners, reply A)
🅰 使用默认本地模型（推荐新手，直接回复 A）
   ✅ Fully offline, no API keys, zero configuration
   ✅ 完全离线运行，无需 API 密钥，零配置
   ✅ Works out of the box, no extra setup needed
   ✅ 安装即用，无需任何额外设置
   ℹ️  Uses Xenova/all-MiniLM-L6-v2, best suited for English-dominant scenarios
   ℹ️  使用 Xenova/all-MiniLM-L6-v2 模型，适合英文为主的场景

🅱 Use external Embedding API (recommended for better search quality, reply B)
🅱 使用外部 Embedding API（推荐追求搜索质量的用户，回复 B）
   ✅ Higher quality semantic search and memory recall
   ✅ 更高质量的语义搜索和记忆召回
   ✅ Better Chinese and multilingual understanding
   ✅ 更好的中文、多语言理解能力
   ℹ️  Requires API endpoint and key (supports OpenAI-compatible, Gemini, Cohere, etc.)
   ℹ️  需要提供 API 地址和密钥（支持 OpenAI 兼容接口、Gemini、Cohere 等）

Please reply A or B:
请回复 A 或 B：

等待用户回复。

如果用户选择 A（或回复“默认”、“default”、“local”、“本地”、“skip”、“跳过”等）：

• 无需嵌入配置——如果 openclaw.json 中不存在 config.embedding，插件会自动使用本地离线模型。
• 内部存储：EMBEDDING_CHOICE=local
• 确认：

  好的，将使用默认本地模型。继续安装... 好的，将使用默认本地模型。继续安装...

• 立即继续步骤 2。

如果用户选择 B（或回复“API”、“外部”、“配置”、“external”等）：

• 向用户询问 API 详细信息：

Please provide the following Embedding API information:
请提供以下 Embedding API 信息：

1. Provider (service type), options:
1. Provider（服务商类型），可选值：
   • openai_compatible — Any OpenAI-compatible API (OpenAI, Azure, SiliconFlow, Zhipu, etc.)
   • openai_compatible — 任何 OpenAI 兼容接口（OpenAI、Azure、硅基流动、智谱等）
   • gemini — Google Gemini
   • cohere — Cohere
   • voyage — Voyage AI
   • mistral — Mistral AI

2. Endpoint (API address), e.g.:
2. Endpoint（API 地址），例如：
   https://api.openai.com/v1

3. API Key, e.g.:
3. API Key（密钥），例如：
   sk-xxxxxxxxxxxx

4. Model (model name), e.g.:
4. Model（模型名称），例如：
   text-embedding-3-small / bge-m3

Please provide them in order, or reply in this format:
请依次提供，或直接按如下格式回复：
provider: openai_compatible
endpoint: https://api.openai.com/v1
apiKey: sk-xxx
model: text-embedding-3-small

• 等待用户回复。解析这四个值。
• 内部存储：EMBEDDING_CHOICE=api、EMBEDDING_PROVIDER、EMBEDDING_ENDPOINT、EMBEDDING_API_KEY、EMBEDDING_MODEL
• 确认：

  收到，嵌入配置将在安装过程中自动写入。继续安装... 收到，嵌入配置将在安装过程中自动写入。继续安装...

• 继续步骤 2。

这些值将在步骤 3 中写入 openclaw.json。

---

步骤 2 — 安装插件

首选方法 — OpenClaw CLI（推荐用于 Agent）

[AGENT] 使用 OpenClaw CLI 安装插件。此命令会下载软件包、安装依赖项、运行安装后脚本，并在完成后将控制权交还给 Agent。会话不会断开。

node -e "process.env.MEMOS_SKIP_SETUP='1';require('child_process').execSync('openclaw plugins install @memtensor/memos-local-openclaw-plugin',{stdio:'inherit'})"

**超时：**此命令会下载 npm 软件包并编译原生模块（better-sqlite3）。通常需要 1–3 分钟。请将工具调用超时设为至少 180 秒。如果平台的默认超时时间短于此值，命令可能会在完成前被终止，导致安装不完整。

如果 npm 速度慢或无法访问（中国大陆网络中较为常见），请使用镜像重试：

node -e "process.env.MEMOS_SKIP_SETUP='1';process.env.NPM_CONFIG_REGISTRY='https://registry.npmmirror.com';require('child_process').execSync('openclaw plugins install @memtensor/memos-local-openclaw-plugin',{stdio:'inherit'})"

MEMOS_SKIP_SETUP=1 会跳过安装后脚本中的交互式 LAN 共享向导。该向导在非交互式 Agent 环境中会卡住。通过 node -e 设置环境变量可确保跨平台兼容（bash、PowerShell、cmd）。

命令成功完成后，请主动重新构建 better-sqlite3，以确保原生模块与当前 Node.js 版本匹配。插件附带适用于 Node.js 22 的预构建二进制文件，但机器可能运行的是其他版本（例如 Node.js 24）：

node -e "require('child_process').execSync('npm rebuild better-sqlite3',{cwd:require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin'),stdio:'inherit'})"

[AGENT] 安装和重新构建均完成后，向用户发送状态消息：

✅ MemOS 插件已成功下载并安装，正在配置... ✅ MemOS 插件下载安装成功，正在配置...

然后继续步骤 3。Agent 会始终保持连接。

备用方案 — install.sh / install.ps1

只有在 openclaw plugins install 失败时（例如 OpenClaw CLI 不可用、未安装 Node.js），才使用安装脚本。安装脚本可以自动安装 Node.js，但有一个严重的副作用：

警告： 安装脚本最后会执行 exec openclaw gateway run，从而替换 shell 进程。工具调用将永远不会返回，Agent 会话也会断开。

[AGENT] 如果必须使用安装脚本：

1. 首先，通过 message 工具发送通知（不要依赖助手最终回复的文本——工具调用会在回复送达前执行，而且网关重启会导致通知无法发送）：

MemOS 记忆插件正在安装。网关将自动重启，会话将短暂断开。安装完成后（约 1–3 分钟），请发送任意消息，我将自动完成剩余的验证和配置。 MemOS 记忆插件安装中，网关将自动重启，届时会话将短暂断开。安装完成后（约 1–3 分钟）请发送任意消息，我将自动完成剩余的验证和配置。

2. 然后立即执行脚本（不要等待用户确认）：

macOS / Linux：

curl -fsSL https://cdn.memtensor.com.cn/memos-local-openclaw/install.sh | bash

Windows（PowerShell）：

powershell -c "irm https://cdn.memtensor.com.cn/memos-local-openclaw/install.ps1 | iex"

安装脚本会自动：确保 Node.js >= 22，使用 npm pack 下载插件，通过恢复逻辑安装依赖，运行 postinstall，修补不完整的 openclaw.json 配置，并通过 exec 启动网关。

重新连接后： 用户发送任何后续消息时，Agent 都会从 Step 0 重新进入此技能。Step 0 会检测到 ALREADY_INSTALLED + UP_TO_DATE，并运行 Step 5 验证。由于安装脚本（install.sh / install.ps1）只应用部分配置，Step 5 的配置检查会报告 CONFIG_INCOMPLETE，从而自动触发 Step 3 → Step 3.5 + Step 4 → Step 5 → Step 6，无需用户进一步操作即可完成剩余设置。

---

Step 3 — 配置 openclaw.json

[AGENT] 如果使用了安装脚本备用方案，该脚本已设置 plugins.enabled 和 plugins.allow。但仍需进行其他配置。如果使用了主要方法（openclaw plugins install），则必须在此完成所有配置。

Agent 必须修补 ~/.openclaw/openclaw.json，以便：

1. 禁用 OpenClaw 内置的记忆搜索（至关重要——可防止重复检索）
2. 将 plugins.slots.memory 设置为插件 ID
3. 确保创建并启用插件条目（plugins.entries）

先检查已安装的 OpenClaw 版本：

openclaw --version

OpenClaw >= 2.2.0

[AGENT] 修补现有配置（安全合并，保留其他键）。跨平台——通过 os.homedir() 计算路径：

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const configPath = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'openclaw.json');
const pluginId = 'memos-local-openclaw-plugin';

let config = {};
if (fs.existsSync(configPath)) {
  const raw = fs.readFileSync(configPath, 'utf8').trim();
  if (raw.length > 0) {
    config = JSON.parse(raw);
  }
}

if (!config.agents) config.agents = {};
if (!config.agents.defaults) config.agents.defaults = {};
if (!config.agents.defaults.memorySearch) config.agents.defaults.memorySearch = {};
config.agents.defaults.memorySearch.enabled = false;

if (!config.plugins) config.plugins = {};
config.plugins.enabled = true;
if (!config.plugins.slots) config.plugins.slots = {};
config.plugins.slots.memory = pluginId;
if (config.plugins.slots.contextEngine === pluginId) delete config.plugins.slots.contextEngine;

if (!Array.isArray(config.plugins.allow)) config.plugins.allow = [];
if (!config.plugins.allow.includes(pluginId)) config.plugins.allow.push(pluginId);

if (!config.plugins.entries) config.plugins.entries = {};
if (!config.plugins.entries[pluginId]) {
  config.plugins.entries[pluginId] = { enabled: true, config: {} };
} else {
  config.plugins.entries[pluginId].enabled = true;
}

fs.writeFileSync(configPath, JSON.stringify(config, null, 2) + '\n', 'utf8');
console.log('OK: openclaw.json updated');
"

OpenClaw < 2.2.0

[AGENT] 与上文相同，但省略 allow 数组：

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const configPath = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'openclaw.json');
const pluginId = 'memos-local-openclaw-plugin';

let config = {};
if (fs.existsSync(configPath)) {
  const raw = fs.readFileSync(configPath, 'utf8').trim();
  if (raw.length > 0) {
    config = JSON.parse(raw);
  }
}

if (!config.agents) config.agents = {};
if (!config.agents.defaults) config.agents.defaults = {};
if (!config.agents.defaults.memorySearch) config.agents.defaults.memorySearch = {};
config.agents.defaults.memorySearch.enabled = false;

if (!config.plugins) config.plugins = {};
config.plugins.enabled = true;
if (!config.plugins.slots) config.plugins.slots = {};
config.plugins.slots.memory = pluginId;
if (config.plugins.slots.contextEngine === pluginId) delete config.plugins.slots.contextEngine;

if (!config.plugins.entries) config.plugins.entries = {};
if (!config.plugins.entries[pluginId]) {
  config.plugins.entries[pluginId] = { enabled: true, config: {} };
} else {
  config.plugins.entries[pluginId].enabled = true;
}

fs.writeFileSync(configPath, JSON.stringify(config, null, 2) + '\n', 'utf8');
console.log('OK: openclaw.json updated');
"

修补后，openclaw.json 至少应包含以下键（保留其他现有键）：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "memorySearch": {
        "enabled": false
      }
    }
  },
  "plugins": {
    "enabled": true,
    "slots": {
      "memory": "memos-local-openclaw-plugin"
    },
    "entries": {
      "memos-local-openclaw-plugin": {
        "enabled": true,
        "config": {}
      }
    },
    "allow": ["memos-local-openclaw-plugin"]
  }
}

至关重要： agents.defaults.memorySearch.enabled 必须为 false。否则，OpenClaw 内置的记忆搜索会与 MemOS 同时运行，导致重复检索并浪费 token。

Embedding 配置（来自 Step 1.5）

如果用户在 Step 1.5 中选择了选项 B（外部 API），请在上述主配置修补后立即将 Embedding 配置写入 openclaw.json：

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const configPath = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'openclaw.json');
const config = JSON.parse(fs.readFileSync(configPath, 'utf8'));
const pluginId = 'memos-local-openclaw-plugin';

if (!config.plugins) config.plugins = {};
if (!config.plugins.entries) config.plugins.entries = {};
if (!config.plugins.entries[pluginId]) config.plugins.entries[pluginId] = { enabled: true, config: {} };
if (!config.plugins.entries[pluginId].config) config.plugins.entries[pluginId].config = {};

config.plugins.entries[pluginId].config.embedding = {
  provider: process.argv[1],
  endpoint: process.argv[2],
  apiKey: process.argv[3],
  model: process.argv[4]
};

fs.writeFileSync(configPath, JSON.stringify(config, null, 2) + '\n', 'utf8');
console.log('OK: embedding configured');
" "<PROVIDER>" "<ENDPOINT>" "<API_KEY>" "<MODEL>"

将 <PROVIDER>、<ENDPOINT>、<API_KEY>、<MODEL> 替换为在 Step 1.5 中从用户处收集的实际值。将它们作为命令行参数传入，以避免不同平台间的 shell 变量语法差异。

如果用户在 Step 1.5 中选择了选项 A（默认本地模型），请跳过此子步骤——无需配置 Embedding。未设置 config.embedding 时，插件会自动使用本地离线模型（Xenova/all-MiniLM-L6-v2）。

---

步骤 3.5 + 步骤 4 — 通知用户并重启网关

重要 — 用户能看到和不能看到的内容：

• ✅ 可见： 助手回复中的直接文本（你作为 LLM 生成的 text 内容块）
• ❌ 不可见： exec echo、exec printf 或任何其他工具的 stdout/stderr 输出——这些内容只会出现在工具结果中，用户看不到

如果你只发出工具调用（exec → exec → exec），而没有生成任何文本内容，用户将什么也看不到——只会看到空白回复。你必须生成文本回复。

重要 — 竞态条件： 网关重启会在约 1 秒内终止 Agent 会话。如果你将重启作为工具调用执行，文本回复可能永远无法送达（网关会在流式传输完成前关闭）。因此：启动一个带延迟的后台重启进程，然后生成文本回复。这样可以让回复先送达用户，再重启网关。

[AGENT] 在同一轮助手回复中按以下顺序执行这些步骤：

首先，发起一次工具调用，安排一次延迟后台重启。使用跨平台的 Node.js 方式——它适用于 macOS、Linux 和 Windows：

node -e "const{spawn}=require('child_process');const child=spawn(process.execPath,['-e','setTimeout(()=>{try{require(String.fromCharCode(99,104,105,108,100,95,112,114,111,99,101,115,115)).execSync(String.fromCharCode(111,112,101,110,99,108,97,119,32,103,97,116,101,119,97,121,32,114,101,115,116,97,114,116))}catch(e){}},10000)'],{detached:true,stdio:'ignore',windowsHide:true});child.unref();console.log('RESTART_SCHEDULED')"

上述 String.fromCharCode(...) 调用会解码为 child_process 和 openclaw gateway restart——这样可以避免不同 shell 中的嵌套引号转义问题。

如果上述命令因任何原因失败，请改用平台专用版本：

macOS / Linux：

nohup sh -c 'sleep 10 && openclaw gateway restart' >/dev/null 2>&1 &
echo "RESTART_SCHEDULED"

Windows（PowerShell）：

Start-Process -WindowStyle Hidden -FilePath node -ArgumentList "-e","setTimeout(()=>{require('child_process').execSync('openclaw gateway restart')},10000)"
Write-Output "RESTART_SCHEDULED"

这会启动一个后台进程，在10 秒后重启网关。该命令会立即返回 RESTART_SCHEDULED。这 10 秒的窗口足以让 Agent 生成并送达文本回复。

其次，在同一轮助手回复中，直接向用户生成文本回复（这是回复中的文本内容块，不是 exec echo）。包含以下所有内容：

✅ MemOS memory plugin installed and configured successfully!
✅ MemOS 记忆插件已安装并配置完成！

🖥️ Memory Viewer: http://127.0.0.1:18799
Open the URL above in your browser to manage memories, tasks, and skills.
打开浏览器访问上述地址，可管理记忆、任务和技能。

📁 Data location / 数据位置: ~/.openclaw/memos-local/memos.db
🔤 Embedding model / Embedding 模型: <fill based on Step 1.5 choice, e.g. "local offline model / 本地离线模型" or "openai_compatible (bge-m3)">

The gateway will restart in a few seconds to load the plugin. The session may briefly disconnect.
网关将在几秒后自动重启以加载插件。会话可能短暂断开。
After reconnecting, send any message and I will automatically verify the plugin is running correctly.
重连后发送任意消息，我会自动验证插件是否正常运行。

此顺序为何有效： 延迟重启工具调用会立即返回，然后 LLM 生成文本回复。文本会在接下来的几秒内流式传输给用户。10 秒后，网关重启并断开会话——但消息已经送达。

网关重启后：

• 用户发送任何后续消息 → Agent 从步骤 0 重新进入
• 步骤 0 检测到 ALREADY_INSTALLED + UP_TO_DATE → 执行步骤 5 验证
• 如果验证通过 → 发送简短确认和可选的配置菜单（步骤 6）
• 如果验证失败 → 自动修复

如果上述延迟重启命令均无法运行，则改用两轮方式：

1. 第 1 轮： 使用上述完成消息生成文本回复。不要发出任何重启命令。结束本轮。
2. 第 2 轮： 用户发送任何后续消息时，将 openclaw gateway restart 作为 exec 工具调用执行。会话会断开，但用户已在第 1 轮收到完成信息。

---

步骤 5 — 验证安装

[AGENT] 按顺序运行以下检查。

检查 1 — 配置完整性（跨平台）：

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const configPath = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'openclaw.json');
const config = JSON.parse(fs.readFileSync(configPath, 'utf8'));
const pluginId = 'memos-local-openclaw-plugin';
const issues = [];

if (config.agents?.defaults?.memorySearch?.enabled !== false)
  issues.push('memorySearch.enabled is not false');
if (config.plugins?.slots?.memory !== pluginId)
  issues.push('plugins.slots.memory not set');
if (config.plugins?.slots?.contextEngine === pluginId)
  issues.push('plugins.slots.contextEngine incorrectly set to plugin ID — must be removed');
if (!config.plugins?.entries?.[pluginId]?.enabled)
  issues.push('plugin entry not enabled');
if (config.plugins?.enabled !== true)
  issues.push('plugins.enabled is not true');

if (issues.length === 0) {
  console.log('CONFIG_OK');
} else {
  console.log('CONFIG_INCOMPLETE');
  issues.forEach(i => console.log('  - ' + i));
}
"

如果为 CONFIG_INCOMPLETE → Agent 必须返回步骤 3 → 步骤 3.5 + 步骤 4，然后再继续验证。

检查 2 — 网关日志（跨平台）：

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const logPath = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'logs', 'gateway.log');
if (!fs.existsSync(logPath)) { console.log('NO_LOG_FOUND'); process.exit(0); }
const lines = fs.readFileSync(logPath, 'utf8').split('\n');
const last30 = lines.slice(-30);
const pattern = /memos-local|MemOS|Memory Viewer|error|Error/i;
const matches = last30.filter(l => pattern.test(l));
if (matches.length === 0) { console.log('NO_RELEVANT_LOG_ENTRIES'); }
else { matches.forEach(l => console.log(l)); }
"

设置成功时会显示：

memos-local: initialized (db: ~/.openclaw/memos-local/memos.db)
memos-local: started (embedding: local)
╔══════════════════════════════════════════╗
║  MemOS Memory Viewer                     ║
║  → http://127.0.0.1:18799               ║
║  Open in browser to manage memories       ║
╚══════════════════════════════════════════╝

检查 3 — 已列出插件（跨平台）：

node -e "
try {
  const out = require('child_process').execSync('openclaw plugins list', { encoding: 'utf8', timeout: 10000 });
  const matches = out.split('\n').filter(l => /memos/i.test(l));
  if (matches.length > 0) { matches.forEach(l => console.log(l)); }
  else { console.log('PLUGIN_NOT_LISTED'); }
} catch(e) { console.log('PLUGIN_NOT_LISTED'); }
"

检查 4 — 已安装捆绑的技能（跨平台）：

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const home = require('os').homedir();
const p1 = path.join(home, '.openclaw', 'workspace', 'skills', 'memos-memory-guide', 'SKILL.md');
const p2 = path.join(home, '.openclaw', 'skills', 'memos-memory-guide', 'SKILL.md');
if (fs.existsSync(p1)) { console.log('SKILL_OK'); }
else if (fs.existsSync(p2)) { console.log('SKILL_OK (alt path)'); }
else { console.log('SKILL_MISSING'); }
"

验证结果：

只有同时满足以下所有条件，设置才算成功：

• CONFIG_OK — 所有必需的键均已正确设置
• 网关日志显示 memos-local: initialized
• 日志中没有与 memos-local 相关的错误消息
• Memory Viewer 横幅中显示了 URL
• openclaw plugins list 中显示了插件
• 存在 memos-memory-guide 技能

如果任何检查失败，Agent 应根据失败类型自动修复。不要询问用户该怎么做。

自动修复：配置问题 → 步骤 3 → 步骤 3.5 + 步骤 4 → 重新运行步骤 5。

自动修复：better-sqlite3 / NODE_MODULE_VERSION 不匹配：

如果网关日志显示以下任一错误：

• NODE_MODULE_VERSION 不匹配（例如，“compiled against NODE_MODULE_VERSION 127, this version requires 137”）
• Could not locate the bindings file
• memos-local-openclaw-plugin failed during register，并伴有 better-sqlite3 错误

该插件提供适用于 Node.js 22 的预构建二进制文件。如果机器运行的是其他 Node.js 版本（例如 v24.x），即使 postinstall 报告成功，预构建二进制文件也会不兼容。运行：

node -e "require('child_process').execSync('npm rebuild better-sqlite3',{cwd:require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin'),stdio:'inherit'})"

然后重启网关（openclaw gateway restart），并重新运行步骤 5 验证。此构建会从源代码编译 better-sqlite3，以适配当前 Node.js 版本。

如果 npm rebuild 因缺少 C++ 构建工具而失败，请先安装这些工具：

• macOS：xcode-select --install
• Linux：sudo apt install build-essential python3
• Windows：安装 Visual Studio Build Tools，并选择“C++ build tools”工作负载

自动修复：其他故障 → 步骤 3 → 步骤 3.5 + 步骤 4 → 重新运行步骤 5。

---

步骤 6 — 验证后的交接

[AGENT] 步骤 5 验证通过后，发送完整的交接消息。如果此步骤是在重新连接后运行的（即用户在网关重启后发送了后续消息），则步骤 3.5 已发送关键信息（Memory Viewer URL、数据位置）。此交接会补充验证结果、详细的数据位置和配置菜单。

以双语格式呈现消息（先英文，后中文），并保持相同的结构和所有信息：

✅ MemOS memory plugin is installed and running.
✅ MemOS 记忆插件已安装并正常运行。

🖥️ MEMORY VIEWER / 记忆查看器

Open http://127.0.0.1:18799 in your browser to manage memories, tasks, and skills.
打开浏览器访问 http://127.0.0.1:18799，可管理记忆、任务和技能。

🧪 VERIFY IT WORKS / 验证是否生效

Step A — Have a conversation about anything in your next OpenClaw session.
步骤 A — 在下一次 OpenClaw 会话中随意对话。
Step B — Open the Memory Viewer and check that the conversation appears.
步骤 B — 打开 Memory Viewer，查看对话是否已被记录。
Step C — In a new session, ask: "Do you remember what we discussed last time?"
         The agent should recall the conversation via memory_search.
步骤 C — 在新会话中问："你还记得我们上次聊了什么吗？"
         Agent 应通过 memory_search 召回对话内容。

📁 DATA LOCATION / 数据位置

Database / 数据库:       ~/.openclaw/memos-local/memos.db
Gateway log / 网关日志:  ~/.openclaw/logs/gateway.log
Plugin code / 插件代码:  ~/.openclaw/extensions/memos-local-openclaw-plugin/
Memory guide / 记忆指南: ~/.openclaw/workspace/skills/memos-memory-guide/SKILL.md
                         (also / 也在 ~/.openclaw/skills/memos-memory-guide/)
Generated skills / 生成的技能: ~/.openclaw/memos-local/skills-store/

♻️ REINSTALL / RECOVERY / 重装 / 恢复

All memory is stored locally in memos.db. To reinstall:
所有记忆数据存储在本地 memos.db 中。重装步骤：
1. Re-run the install script (your data is preserved in memos.db)
1. 重新运行安装脚本（数据不会丢失）
2. Re-apply the openclaw.json config (Step 3)
2. 重新配置 openclaw.json（步骤 3）
3. Restart the gateway
3. 重启网关

📦 BACKUP / 备份

Back up ~/.openclaw/memos-local/memos.db periodically.
定期备份 ~/.openclaw/memos-local/memos.db。
This single file contains all your memories, tasks, and skills.
这个文件包含了你所有的记忆、任务和技能。

🔧 OPTIONAL CONFIGURATION / 可选配置

The following can be configured now or at any time later:
以下内容可以现在配置，也可以以后随时配置：

- Summarizer model — improve task summary quality (default: OpenClaw native model)
- 摘要模型 — 提升任务总结质量（默认：OpenClaw 原生模型）
- Skill evolution model — higher quality auto-generated skills
- 技能进化模型 — 更高质量的自动生成技能
- Team sharing — Hub-Client multi-agent collaborative memory
- 团队共享 — Hub-Client 多智能体协作记忆
- Import memories — migrate OpenClaw built-in memories into MemOS
- 导入记忆 — 将 OpenClaw 内置记忆迁移到 MemOS

💡 Embedding model was configured during installation. Ask me anytime to change it.
💡 Embedding 模型已在安装过程中配置完毕。如需更换，随时告诉我。

不要默认把合成写入/读取演示作为下一步。

发送交接消息后，主动询问用户：

Is there anything you'd like me to configure now?
需要我帮你配置以下内容吗？

1. Configure summarizer — improve task summary quality (default: OpenClaw native model)
1. 配置摘要模型 — 提升任务总结质量（默认：OpenClaw 原生模型）

2. Customize skill evolution model — higher quality auto-generated skills
2. 自定义技能进化模型 — 更高质量的自动生成技能

3. Set up team sharing — Hub-Client multi-agent collaborative memory
3. 设置团队共享 — Hub-Client 多智能体协作记忆

4. Skip — start using MemOS right away
4. 跳过 — 直接开始使用 MemOS

💡 Embedding model was configured during installation. Ask me anytime to reconfigure.
💡 Embedding 模型已在安装过程中配置完毕。如需更换，随时告诉我。

等待用户回复。如果用户选择一个选项（1–3），请遵循下文“可选配置”中的相应部分。如果用户选择 4 或没有回复，则结束任务。如果用户要求重新配置嵌入，请遵循“嵌入提供方（重新配置）”部分。

与步骤 1.5（选择嵌入模型）一起，这两处是整个流程中 Agent 等待用户输入的仅有两处。

---

可选配置 — 嵌入和摘要器

嵌入在安装期间（步骤 1.5）完成配置，不包含在步骤 6 菜单中。本节适用于用户之后要求重新配置嵌入，或用户从步骤 6 菜单中选择某个配置选项（摘要器等）的情况。

嵌入服务商（重新配置）

询问用户：

你想切换到哪个 Embedding 服务商？ 你想切换到哪个 Embedding 服务商？

服务商	provider 值	model 示例	说明
OpenAI / 兼容服务	openai_compatible	bge-m3、text-embedding-3-small	任何兼容 OpenAI 的 API
Gemini	gemini	text-embedding-004	需要 apiKey
Cohere	cohere	embed-english-v3.0	分别处理文档和查询嵌入
Voyage	voyage	voyage-2
Mistral	mistral	mistral-embed
本地（离线）	local	—	默认值。使用 Xenova/all-MiniLM-L6-v2，无需 API

[AGENT] 将嵌入配置写入 openclaw.json：

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const configPath = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'openclaw.json');
const config = JSON.parse(fs.readFileSync(configPath, 'utf8'));
const pluginId = 'memos-local-openclaw-plugin';

if (!config.plugins) config.plugins = {};
if (!config.plugins.entries) config.plugins.entries = {};
if (!config.plugins.entries[pluginId]) config.plugins.entries[pluginId] = { enabled: true, config: {} };
if (!config.plugins.entries[pluginId].config) config.plugins.entries[pluginId].config = {};

config.plugins.entries[pluginId].config.embedding = {
  provider: process.argv[1],
  endpoint: process.argv[2],
  apiKey: process.argv[3],
  model: process.argv[4]
};

fs.writeFileSync(configPath, JSON.stringify(config, null, 2) + '\n', 'utf8');
console.log('OK: embedding configured');
" "openai_compatible" "https://your-api-endpoint/v1" "sk-your-key" "bge-m3"

将上述四个参数值替换为用户提供的值。

摘要生成服务商

服务商	provider 值	model 示例
OpenAI / 兼容服务	openai_compatible	gpt-4o-mini
Anthropic	anthropic	claude-3-haiku-20240307
Gemini	gemini	gemini-1.5-flash
AWS Bedrock	bedrock	anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0

[AGENT] 以类似方式写入摘要生成配置：

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const configPath = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'openclaw.json');
const config = JSON.parse(fs.readFileSync(configPath, 'utf8'));
const pluginId = 'memos-local-openclaw-plugin';

if (!config.plugins) config.plugins = {};
if (!config.plugins.entries) config.plugins.entries = {};
if (!config.plugins.entries[pluginId]) config.plugins.entries[pluginId] = { enabled: true, config: {} };
if (!config.plugins.entries[pluginId].config) config.plugins.entries[pluginId].config = {};

config.plugins.entries[pluginId].config.summarizer = {
  provider: process.argv[1],
  endpoint: process.argv[2],
  apiKey: process.argv[3],
  model: process.argv[4],
  temperature: 0
};

fs.writeFileSync(configPath, JSON.stringify(config, null, 2) + '\n', 'utf8');
console.log('OK: summarizer configured');
" "openai_compatible" "https://your-api-endpoint/v1" "sk-your-key" "gpt-4o-mini"

将上述四个参数值替换为用户提供的值。

配置嵌入或摘要生成后，重启网关：

openclaw gateway restart

环境变量支持

用户可以在配置中使用 ${ENV_VAR} 占位符，避免将密钥硬编码：

{
  "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}"
}

---

故障排除

症状	解决方法
插件未加载	检查 ~/.openclaw/openclaw.json 中的 plugins.slots.memory = "memos-local-openclaw-plugin" 和 plugins.entries.memos-local-openclaw-plugin.enabled = true
重复检索记忆／浪费令牌	设置 agents.defaults.memorySearch.enabled = false——OpenClaw 内置记忆与之冲突
better-sqlite3 原生模块错误（Could not locate the bindings file）	此软件包为常见平台提供预编译二进制文件，且插件会在网关启动时自动重新构建 better-sqlite3。如果问题仍然存在，请手动重新构建：node -e "require('child_process').execSync('npm rebuild better-sqlite3',{cwd:require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin'),stdio:'inherit'})"。如有需要，请先安装 C++ 构建工具：xcode-select --install（macOS）、sudo apt install build-essential python3（Linux），或安装包含 "C++ build tools" 工作负载的 Visual Studio Build Tools（Windows）
openclaw plugins list 中未列出插件	插件不在 ~/.openclaw/extensions/memos-local-openclaw-plugin 中。请重新运行安装脚本
无法访问 Memory Viewer	确保网关正在运行：openclaw gateway start。使用第 5 步检查 2 中的跨平台 Node.js 命令查看网关日志
Cannot find module 错误	缺少依赖项。postinstall 脚本通常会自动检测并重新安装缺失的依赖项。如果脚本未运行，请手动修复：node -e "require('child_process').execSync('npm install --omit=dev',{cwd:require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin'),stdio:'inherit'})"
技能未生成	检查 skillEvolution.enabled 是否为 true、任务是否至少有 6 个分块，以及大模型是否可访问（检查网关日志中是否有 SkillEvolver 错误）
在中国大陆运行安装脚本失败	安装脚本的下载 URL（cdn.memtensor.com.cn）针对中国进行了优化，但脚本内部下载 npm 软件包时使用的是标准 npm 注册表。如果 npm 速度较慢，请在运行脚本前设置环境变量 NPM_CONFIG_REGISTRY=https://registry.npmmirror.com（在 Windows PowerShell 中：$env:NPM_CONFIG_REGISTRY='https://registry.npmmirror.com'），或使用带镜像标志的主要安装方式
xcode-select: error: invalid active developer path（macOS）	先运行 xcode-select --install，然后重试安装
Node.js 版本过旧	安装脚本会自动安装 Node.js >= 22。如果失败，请从 https://nodejs.org 手动安装
忘记 Memory Viewer 密码	在 ~/.openclaw/logs/gateway.log 和系统临时目录中搜索 password reset token:（macOS/Linux 上为 /tmp/openclaw/openclaw-*.log，Windows 上为 %TEMP%\openclaw\openclaw-*.log）。复制冒号后的 32 位十六进制字符串（使用最后一次出现的字符串），并在登录页面输入
NODE_MODULE_VERSION 不匹配（例如 compiled against 127, requires 137）	预编译的 better-sqlite3 二进制文件面向 Node.js 22，但机器运行的是其他版本（例如 v24.x）。解决方法：node -e "require('child_process').execSync('npm rebuild better-sqlite3',{cwd:require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin'),stdio:'inherit'})"，然后重启网关
Context engine "..." is not registered	级联故障——插件加载失败（通常是由于 better-sqlite3 二进制文件不匹配）。请先修复根本原因（见上文），然后重启网关
gateway stop && gateway start——启动命令始终不会执行	Agent 的执行工具在网关内运行。gateway stop 会终止该进程，因此 gateway start 不会运行。请使用 openclaw gateway restart，或分两次执行调用分别运行停止和启动命令

---

数据位置

~ 表示用户的主目录：在 macOS/Linux 上为 $HOME，在 Windows 上为 %USERPROFILE%。在 Node.js 中：require('os').homedir()。

文件	路径
数据库	~/.openclaw/memos-local/memos.db
查看器身份验证	~/.openclaw/memos-local/viewer-auth.json
Gateway 日志	~/.openclaw/logs/gateway.log
插件代码	~/.openclaw/extensions/memos-local-openclaw-plugin/
记忆指南技能	~/.openclaw/workspace/skills/memos-memory-guide/SKILL.md（也位于 ~/.openclaw/skills/memos-memory-guide/）
生成的技能	~/.openclaw/memos-local/skills-store/<skill-name>/
已安装的技能	~/.openclaw/workspace/skills/<skill-name>/

---

沟通风格

提供入门或设置说明时：

• 使用直白的产品语言，不要使用后端术语
• 说“MemOS”或“记忆插件”，不要说“memos-local-openclaw-plugin”（编辑配置时除外）
• 强调所有内容都在本地，且为私密数据——无需云服务，基本设置也不需要 API 密钥
• 如果用户担心数据安全，先说明备份步骤（只需复制 memos.db）
• 如果用户询问搜索质量，建议配置嵌入服务提供商

建议用语：

MemOS stores all your memories locally on this machine.
No data is sent to the cloud. No API keys are needed to get started.

Every conversation is automatically captured, organized into tasks,
and distilled into reusable skills — all happening locally.

The Memory Viewer at http://127.0.0.1:18799 lets you browse, search,
and manage everything your agent has learned.

For better search quality, you can optionally configure an embedding provider
like OpenAI, Gemini, or any OpenAI-compatible API. But the local offline
model works well enough to start.

Backup is simple: just copy ~/.openclaw/memos-local/memos.db
This single file contains all your memories, tasks, and skills.

---

更新

将 MemOS 升级到最新版本：

openclaw plugins update memos-local-openclaw-plugin

插件会在启动时自动检测版本变化，并在重新安装依赖项前清理过时的构建产物（dist/、node_modules/、package-lock.json），因此升级过程干净利落，无需手动操作。旧版插件名称（memos-local、memos-lite、memos-lite-openclaw-plugin）也会自动迁移。

如果这不起作用，请删除旧插件目录并重新安装：

node -e "const p=require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin');require('fs').rmSync(p,{recursive:true,force:true});console.log('Removed: '+p)"

然后重新安装：

macOS / Linux：

curl -fsSL https://cdn.memtensor.com.cn/memos-local-openclaw/install.sh | bash

Windows（PowerShell）：

powershell -c "irm https://cdn.memtensor.com.cn/memos-local-openclaw/install.ps1 | iex"

你的记忆数据单独存储在 ~/.openclaw/memos-local/memos.db 中，不会受到重新安装的影响。

不要为此技能设置每日自动自更新。 仅在用户或维护者明确要求刷新时，才更新本地技能文件。

---

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░  auto-capture · task summary · skill evolution · zero cloud    ░
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