預設情況下，OpenClaw 將記憶以純 Markdown 檔案儲存在磁碟上。雖然可以運作，但有其限制 — 搜尋功能基本、沒有語意理解，且擴展需要手動處理。
Supermemory 改變了這一切。它為 OpenClaw 提供了一個雲端驅動的記憶系統，可以自動擷取、索引和回想資訊，並支援語意搜尋。
Supermemory 的功能
- 自動擷取： 每次對話都會自動儲存
- 智慧回想： 在每次 AI 回應之前，相關的記憶會被注入作為上下文
- 語意搜尋： 依據意義而非僅靠關鍵字比對來尋找記憶
- 跨工作階段： 記憶在不同對話和重啟之間持續保存
- 視覺化： 查看你的知識圖譜，了解記憶之間的關聯
運作方式
- 你在 Telegram 上與你的 OpenClaw 機器人聊天
- Supermemory 在每條訊息後儲存對話內容
- 在你的下一條訊息中，Supermemory 檢索相關的過去上下文
- OpenClaw 接收這些上下文以及你的新訊息
- AI 在完全了解你歷史的情況下做出回應
結果：你的助理知道你上週討論了什麼、記得你的偏好，並且能在先前的對話基礎上延續。
設定：自架主機
前置需求
- Supermemory Pro 方案（$29/月）— 在 console.supermemory.ai 註冊
- 你的 Supermemory API 金鑰（以
sm_開頭）
安裝外掛
openclaw plugins install @supermemory/openclaw-supermemory
設定
將你的 API 金鑰加入環境變數：
export SUPERMEMORY_OPENCLAW_API_KEY=sm_your_key_here
設定容器標籤以進行使用者隔離：
openclaw config set plugins.entries.openclaw-supermemory.config.containerTag "my_user"
重新啟動 OpenClaw：
openclaw restart
驗證
向你的機器人傳送幾條訊息，然後在 console.supermemory.ai 的 Supermemory 儀表板上查看已擷取的記憶。
設定：ClawTank
在 ClawTank 上，Supermemory 已預先設定：
- 外掛在容器佈建期間自動安裝
- 記憶隔離按使用者處理（使用
containerTag） - 儀表板中的記憶頁面顯示互動式知識圖譜
不需要手動設定 — 只要開始聊天，你的記憶就會自動建立。
記憶圖譜
ClawTank 在 /dashboard/memory 包含一個視覺化的記憶圖譜。這個互動式視覺化呈現：
- 所有儲存的記憶以節點顯示
- 相關記憶之間的連結
- 記憶建立的時間軸
- 跨所有儲存知識的搜尋功能
這對於了解你的助理對你有哪些認知，以及驗證重要的上下文是否已被擷取非常有用。
讓記憶更有效的訣竅
對重要資訊要明確表達
不要只是順便提及某件事，直接告訴你的助理：
「記住：我的客戶 John 偏好使用電子郵件而非 Slack，他的時區是 PST」
使用 /remember 指令
OpenClaw 內建了 /remember 指令，可以明確儲存資訊：
"/remember 我第二季行銷活動的預算是 $15,000"
定期檢視和清理
定期查看你的記憶圖譜，移除過時的資訊。如果情況已經改變，舊的上下文可能會讓 AI 產生混淆。
記憶在重建後依然保留
一個重要的細節：在 ClawTank 上，記憶是綁定在你的使用者帳號上，而非你的容器。如果你重建你的 OpenClaw 實例，所有的記憶都會被保留。
這是因為 Supermemory 使用基於你使用者 ID 的 containerTag — 儲存在雲端的記憶不依賴於 Docker 容器。
費用
Supermemory Pro 每月 $29。對大多數使用者來說，這是值得的 — 持久記憶將 OpenClaw 從一個無狀態的聊天機器人轉變為一個真正了解你的個人助理。
開始使用
在 ClawTank 上部署已預先設定 Supermemory 的 OpenClaw。你的助理從第一次對話就開始建立記憶。