告别龙虾记忆障碍:阿里云Tablestore + Mem0 为 OpenClaw 打造智能记忆系统

阿里云 Tablestore + Mem0 方案解决 OpenClaw Agent 记忆障碍,提供云托管、自动记忆、数据自主等特性,实现 Agent 记忆共享。

原文标题:阿里云 Tablestore 基于 Mem0 为 OpenClaw 构建记忆系统最佳实践

原文作者:阿里云开发者

冷月清谈:

本文介绍了如何使用阿里云 Tablestore 和 Mem0 插件为 OpenClaw Agent 赋能,解决 Agent 存在的记忆障碍问题。传统 OpenClaw 记忆方案存在数据易丢失、Agent 间无法共享记忆、本地 Embedding 部署困难等问题。而 Tablestore + Mem0 方案提供云托管、数据自主可控、智能记忆抽取等特性,能够实现 Agent 的自动记忆和回忆,避免重复培养。通过简单的安装步骤,即可让 OpenClaw 记住用户的偏好、历史对话等信息,实现跨 Agent 记忆共享。该方案还提供企业级监控和权限管理,并支持灵活的自定义 Prompt 能力。Tablestore + Mem0 结合是 OpenClaw 记忆存储的最佳选择

怜星夜思:

1、文章中提到了“龙虾”这个概念,指的是什么?为什么用“龙虾”来代指 Agent?
2、文章中对比了原生记忆方案和 Tablestore + Mem0 方案,你认为数据自主可控对于 Agent 应用来说有多重要?
3、文章提到了 Tablestore + AgentRun 的记忆存储最佳实践,你认为 AgentRun 在整个记忆系统中扮演什么角色?它和 Mem0 有什么区别?

原文内容

免注册、云托管、数据自主——这才是真正的"无缝 onboard"。

你的龙虾,是否也有这些“记忆障碍”

用过 OpenClaw 原生记忆的都懂,你的新 Agent 每次对话都从零开始?它不记得你的名字、你的偏好、上次聊了什么?

如果你也有这些经历,是时候升级你的记忆系统了:

  • Compact 后突然失忆 — 正聊着重要的事,龙虾突然忘了一部分

  • 多 Agent 记忆不通 — 每个 Agent 都是"独立脑",需要重复培养

  • 本地 embedding 难部署 — sqlite-vec 配置繁琐,GGUF 模型占用资源

  • 备份迁移困难 — 担心"养了 10 年的龙虾突然挂了"

为什么选 mem0 + Tablestore

我们能帮你把龙虾的记忆实现全自动,无需任何手动操作:

  • 自动记忆 — 每次对话结束后,插件会自动提取对话中的关键信息并保存下来。比如你说"我喜欢用 Python",它就记住了;

  • 自动回忆 — 下次对话开始时,插件会自动搜索相关记忆并注入到上下文中。当你问"帮我写段代码"时,它已经知道你偏好 Python 了。

原生记忆

Tablestore + Mem0 

Compact 后记忆

长内容,易丢失

永久保存

多 Agent 共享

Agent 隔离,无法共享

同一 userId 互通

embedding 部署

本地折腾

云端开箱即用

数据备份

全靠手动

 阿里云全托管

数据可见性

数据黑盒

控制台直接查看

记忆查询效率

本地搜索,查询较慢

标量/向量混合索引,豪秒级响应

☁️ 云托管的便捷
  • 免运维 — Tablestore 是阿里云全托管服务,无需自建数据库

  • 开箱即用 — 一句话安装,操作轻便简单

  • 按量计费 — 中小规模场景成本友好

🔐 数据自主可控
  • 数据存在自己账号 — 不是黑盒,可在 Tablestore 控制台直接查看

  • 企业级隔离 — 支持资源隔离、权限管理、监控告警

  • 跨 Agent 共享 — 同一 userId 下,多个 Agent 记忆互通

🧠 智能记忆抽取
  • 自动结构化 — 从对话中提取"姓名、偏好、决策"等事实,不堆积原话

  • 混合召回 — 向量相似度 + 关键词 BM25,既懂语义又懂细节

  • 记忆审计 — memory_list / memory_forget 接口,可查可删

安装步骤

点击文末阅读原文查看详细安装教程:

https://help.aliyun.com/zh/tablestore/use-cases/openclaw-tablestore-memory

手动安装
Step 1|安装插件
openclaw plugins install @tablestore/openclaw-mem0
Step 2|配置 Tablestore

如果你还没有 Tablestore 实例,请先登录 阿里云 Tablestore 控制台

1. 登录控制台:https://ots.console.aliyun.com

2. 创建实例

3. 获取实例名称、Endpoint、AccessKey

Step 3|配置 OpenClaw

 ~/.openclaw/openclaw.json 中添加:

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "openclaw-mem0": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "mode": "open-source",
          "userId": "你的用户ID",
          "oss": {
            "vectorStore": {
              "provider": "tablestore",
              "config": {
                "endpoint": "https://你的实例.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com",
                "instanceName": "你的实例名",
                "accessKeyId": "你的AccessKeyId",
                "accessKeySecret": "你的AccessKeySecret",
                "regionId": "cn-hangzhou"
              }
            },
            "embedder": {
              "provider": "openai",
              "config": {
                "apiKey": "你的API Key",
                "model": "text-embedding-v3",
                "baseURL": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
Step 4|重启 Gateway
openclaw gateway restart
Step 5|验证
# 搜索记忆
openclaw mem0 search "我的名字"
# 查看统计
openclaw mem0 stats
一键安装

除了手动配置,我们还提供了更简单的方式——一键安装。

向 OpenClaw 发送以下提示词,智能体会自动读取安装说明并引导完成配置:

请阅读https://tablestore-doc.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/aliyun-tablestore-ai/openclaw/skill.md,并按照说明安装和配置tablestore plugin 用于 OpenClaw。
如果 openclaw plugins install 报 "extract tar timed out"错误,改用以下方式安装:
1. cd /tmp && npm pack @tablestore/openclaw-mem0
2. mkdir -p /tmp/openclaw-mem0-install && tar xzf /tmp/$(ls /tmp/tablestore-openclaw-mem0-*.tgz | head -1 | xargs basename) -C /tmp/openclaw-mem0-install --strip-components=1
3. openclaw plugins install /tmp/openclaw-mem0-install
安装完成后告诉我你能做什么

OpenClaw 会自动读取安装说明,引导你完成以下四步:

  1. 检测 npm registry 并安装插件 

  2. 检查 OpenClaw 版本 

  3. 配置 openclaw.json 

  4. 重启 OpenClaw 

实测:龙虾记住了

新开 session,输入:

我是虾博士,喜欢喝奶茶和吃蛋挞

然后换个 session 问:

你知道我是谁吗?喜欢什么?

✅ 龙虾会准确回答!

跨 Session、跨 Agent,记忆持久生效,不是缓存,是真记住了。

最后

如果你的需求是:

  • ✅ 想要云托管的便捷,又不想被黑盒绑架

  • ✅ 想要数据存在自己的阿里云,可控可查

  • ✅ 想要跨 Agent 记忆共享,多设备同步

  • ✅ 想要企业级监控和权限管理

Tablestore + Mem0 = 最佳选择 ☁️🔐

如果你需要更灵活的自定义 Prompt 能力、记忆随时间自动衰减、全量会话记录随账号迁移、企业级多 Agent 记忆抽取/检索,敬请期待后续:Tablestore + AgentRun 记忆存储最佳实践 🔜 

更进一步讲,如果Agent被攻破,这些被共享的记忆可能会被泄露。所以数据加密也很重要,即使数据被盗,没有密钥也无法解密。

这种方式有点像“傻瓜式安装”,但背后是AI的智能。关键是要有一个清晰、结构化的安装文档,让Agent能够理解和执行。

这个问题问得好!隐私问题确实是共享记忆需要重点考虑的。可以从几个方面入手:

1. 数据隔离:在Tablestore层面,可以针对不同的Agent设置不同的权限和访问策略,确保Agent只能访问其需要的数据。
2. 数据脱敏:在将信息存储到Tablestore之前,可以对敏感信息进行脱敏处理,例如,对用户的真实姓名进行模糊化。
3. 记忆选择性共享:可以设计一种机制,让用户明确授权哪些信息可以在Agent之间共享,哪些信息需要保密。这其实也是一种更透明的隐私策略。
4. Agent角色设计:不同Agent承担不同角色,例如客服Agent,销售Agent,在抽取记忆时,需要根据Agent的角色进行过滤。

我之前装软件最怕的就是改配置文件,一不小心就出错。有了这种一键安装,简直是小白的救星!

用户隐私确实非常重要。我觉得可以考虑差分隐私技术,在记忆中加入一些噪音,使得Agent无法精确地记住用户的个人信息,但仍然可以学习到用户的偏好。不过,这种方法可能会影响Agent的记忆准确性,需要在隐私保护和记忆效果之间找到平衡。
另外,如果是在企业内部使用,那么不同部门的Agent共享信息可能涉及到商业机密,也需要做好权限控制。

其实,最终效果好不好,还得看embedding模型的好坏。如果embedding模型能准确地捕捉到语义信息,向量检索才能真正发挥作用。

其实这种方式有点像“自动化脚本”,但比自动化脚本更智能。它可以根据用户的环境和需求,动态调整安装步骤。

可以把BM25想象成一个快速的初筛器,先过滤掉大部分明显不相关的记忆,然后再用向量相似度进行更精准的匹配。这种方式可以减少向量相似度的计算量,提高检索速度。

我发现AI Agent的记忆很容易被“噪声”干扰。比如,如果我在对话中提到了一些无关紧要的细节,Agent可能会把这些也记下来,从而影响后续的回忆效果。我现在的做法是,尽量保持对话简洁明了,避免引入过多冗余信息。

从安全角度来说,数据加密是基础。Tablestore支持多种加密方式,包括传输加密和静态数据加密,可以确保数据在传输和存储过程中的安全。此外,还可以考虑使用阿里云的密钥管理服务(KMS)来管理密钥,进一步提高安全性。

其实我觉得最简单的办法是直接用Tablestore的备份恢复功能。先把数据备份到OSS,然后在新的环境里恢复。当然,前提是新的环境也部署了Tablestore。如果目标平台不是阿里云,那就只能用数据导出工具了。

其实我觉得吧,如果真是高并发应用,可能一开始就要考虑更专业的向量数据库了。Tablestore虽然灵活,但毕竟不是专门为向量检索设计的。当然,如果只是小规模应用,或者对性能要求不高,那Tablestore+Mem0也是一个不错的选择。

从技术角度分析,用“龙虾”来代指 Agent 应该没什么特别的含义。可能是因为 OpenClaw 的 logo 或者某个设计元素和龙虾比较像,所以就沿用下来了。这种命名方式在互联网行业挺常见的,比如 Docker 的鲸鱼。