OpenClaw 集成

概述¶

OpenClaw 插件为运行在 OpenClaw 网关上的智能体提供 claude-mem 持久记忆。它处理三件事：

1. 观察记录 —— 从 OpenClaw 的内嵌 runner 捕获工具使用情况，并将其发送到 claude-mem worker 进行 AI 处理
2. 系统提示词上下文注入 —— 通过 before_prompt_build hook 将观察时间线注入每个智能体的系统提示词，使 MEMORY.md 保持由智能体自主管理
3. 观察动态流 —— 通过 SSE 将新的观察记录实时流式传输到消息通道（Telegram、Discord、Slack 等）

工作原理¶

OpenClaw Gateway
  │
  ├── before_agent_start ───→ Init session
  ├── before_prompt_build ──→ Inject context into system prompt
  ├── after_tool_call ──────→ Record observation
  ├── agent_end ────────────→ Summarize + Complete session
  └── gateway_start ────────→ Reset session tracking + context cache
                    │
                    ▼
         Claude-Mem Worker (localhost:37777)
           ├── POST /api/sessions/init
           ├── POST /api/sessions/observations
           ├── POST /api/sessions/summarize
           ├── POST /api/sessions/complete
           ├── GET  /api/context/inject ──→ System prompt context
           └── GET  /stream ─────────────→ SSE → Messaging channels

事件生命周期¶

1. 智能体启动（before_agent_start）

当 OpenClaw 智能体启动时，插件通过将用户提示词发送到 POST /api/sessions/init 来初始化会话，以便 worker 创建新会话并开始处理。

2. 注入上下文（before_prompt_build）

在每次 LLM 调用之前，插件会从 worker 的 /api/context/inject 端点获取观察时间线，并将其作为 appendSystemContext 返回。这会将会话间上下文直接注入智能体的系统提示词，而无需写入任何文件。

上下文会缓存 60 秒，以避免在会话内的每次 LLM 交互时重复获取。

3. 记录工具使用（after_tool_call）

每当智能体使用工具（Read、Write、Bash 等）时，插件都会将观察记录连同工具名称、输入和截断后的响应（最多 1000 个字符）发送到 POST /api/sessions/observations。如果调用失败，响应会以错误文本开头。这是即发即忘（fire-and-forget）调用——不会阻塞智能体继续工作。

前缀为 memory_ 的工具会被跳过，以避免递归记录。

4. 智能体完成（agent_end）

当智能体完成时，插件提取最后一条 assistant 消息并发送到 POST /api/sessions/summarize，然后调用 POST /api/sessions/complete 关闭会话。两者都是即发即忘（fire-and-forget）调用。

5. 网关重启（gateway_start）

清除所有会话跟踪信息（会话 ID、上下文缓存），以便网关重启后智能体获得全新状态。

系统提示词上下文注入¶

该插件通过 OpenClaw 的 before_prompt_build hook 将跨会话的观察上下文注入每个智能体的系统提示词。内容来自 worker 的 GET /api/context/inject?projects=<project> 端点，它会从 SQLite 数据库生成格式化的 markdown 时间线。

这种方案让 MEMORY.md 继续由智能体控制，用于整理长期记忆（决策、偏好、持久事实），而观察时间线则通过系统提示词传达，这正是它应属的位置。

观察动态流（SSE → 消息通道）¶

该插件会运行一个后台服务，连接到 worker 的 SSE 流（GET /stream），并将 new_observation 事件转发到已配置的消息通道。这样你就可以通过 Telegram、Discord、Slack 或任何受支持的 OpenClaw 通道实时监控智能体正在学习的内容。

SSE 连接使用指数退避（1 秒 → 30 秒）实现自动重连。

设置观察动态流¶

每当 claude-mem 创建一条新的观察记录时，观察动态流都会向你的 OpenClaw 通道发送一条格式化消息。每条消息都包含观察标题和副标题，这样你就可以在智能体工作时实时跟进。

你的通道中的消息如下所示：

🧠 Claude-Mem Observation
**Implemented retry logic for API client**
Added exponential backoff with configurable max retries to handle transient failures

步骤 1：选择你的通道¶

观察动态流适用于你的 OpenClaw 网关已配置的任何通道。你需要两条信息：

• 通道类型 —— 已在 OpenClaw 注册的通道插件名称（例如 telegram、discord、slack、signal、whatsapp、line）
• 目标 ID —— 消息应发送到的聊天 ID、频道 ID 或用户 ID

"observationFeed": {
  "enabled": true,
  "channel": "telegram",
  "to": "123456789"
}

"observationFeed": {
  "enabled": true,
  "channel": "discord",
  "to": "1234567890123456789"
}

目标 ID： Slack 频道 ID（不是频道名称）。查找方法： 1. 在 Slack 中打开该频道 2. 点击顶部的频道名称 3. 滚动到频道详情底部——ID 类似于 C01ABC2DEFG

```json
"observationFeed": {
  "enabled": true,
  "channel": "slack",
  "to": "C01ABC2DEFG"
}
```

"observationFeed": {
  "enabled": true,
  "channel": "signal",
  "to": "+1234567890"
}

"observationFeed": {
  "enabled": true,
  "channel": "whatsapp",
  "to": "+1234567890"
}

"observationFeed": {
  "enabled": true,
  "channel": "line",
  "to": "U1234567890abcdef"
}

第 2 步：将配置添加到你的网关¶

将 observationFeed 配置块添加到你的 OpenClaw 网关配置中的 claude-mem 插件配置里：

{
  "plugins": {
    "claude-mem": {
      "enabled": true,
      "config": {
        "project": "my-project",
        "observationFeed": {
          "enabled": true,
          "channel": "telegram",
          "to": "123456789"
        }
      }
    }
  }
}

第 3 步：验证连接¶

启动网关后，检查信息推送是否已连接：

1. 检查日志——你应该会看到：

   [claude-mem] Observation feed starting — channel: telegram, target: 123456789
   [claude-mem] Connecting to SSE stream at http://localhost:37777/stream
   [claude-mem] Connected to SSE stream
   

2. 使用状态命令——在任何 OpenClaw 聊天中运行 /claude_mem_feed，查看：

   Claude-Mem Observation Feed
   Enabled: yes
   Channel: telegram
   Target: 123456789
   Connection: connected
   

3. 触发测试——让一个智能体执行一些操作。当 worker 服务将工具使用记录处理为一条观察记录后，你会在配置的频道中收到一条消息。

排查信息推送问题¶

安装¶

运行下面这一行命令即可自动安装所有内容：

curl -fsSL https://install.cmem.ai/openclaw.sh | bash

该安装程序会处理依赖检查（Bun、uv）、插件安装、记忆槽位配置、AI 提供商设置、worker 服务启动，以及可选的信息推送配置。

你也可以预先选择选项：

# With a specific AI provider
curl -fsSL https://install.cmem.ai/openclaw.sh | bash -s -- --provider=gemini --api-key=YOUR_KEY

# Fully unattended (defaults to Claude Max Plan)
curl -fsSL https://install.cmem.ai/openclaw.sh | bash -s -- --non-interactive

# Upgrade existing installation
curl -fsSL https://install.cmem.ai/openclaw.sh | bash -s -- --upgrade

手动配置¶

将 claude-mem 添加到你的 OpenClaw 网关的插件配置中：

{
  "plugins": {
    "claude-mem": {
      "enabled": true,
      "config": {
        "project": "my-project",
        "syncMemoryFile": true,
        "workerPort": 37777,
        "observationFeed": {
          "enabled": true,
          "channel": "telegram",
          "to": "your-chat-id"
        }
      }
    }
  }
}

配置¶

project string (body) 默认值：openclaw

用于在记忆数据库中将观察记录按项目划分的项目名称。来自此网关的所有观察记录都将存储在该项目名称下。

syncMemoryFile boolean (body)

通过 before_prompt_build hook 将观察上下文注入到智能体的系统提示词中。当为 true 时，智能体会自动获得跨会话上下文。设置为 false 可完全禁用上下文注入（观察记录仍会被保存）。

syncMemoryFileExclude string[] (body) 默认值：[]

被排除在自动上下文注入之外的智能体 ID。适用于自行管理记忆且不需要观察时间线的智能体（例如 ["snarf", "debugger"]）。被排除的智能体仍会记录观察记录——只是跳过上下文注入。

workerPort number (body) 默认值：37777

claude-mem Worker Service 的端口。如果你的 worker 运行在非默认端口上，请覆盖此设置。

observationFeed.enabled boolean (body) 默认值：false

启用向消息频道实时推送观察记录。

observationFeed.channel string（body）

频道类型：telegram, discord, signal, slack, whatsapp, line

observationFeed.to string（body）

要将观察反馈发送到的目标聊天/用户/频道 ID。

命令¶

/claude_mem_feed¶

显示或切换观察反馈状态。

/claude_mem_feed        # 显示当前状态
/claude_mem_feed on     # 请求启用
/claude_mem_feed off    # 请求禁用

/claude_mem_status¶

检查 worker 健康状态和会话状态。

/claude_mem_status

返回 worker 状态、端口、活动会话数以及观察反馈连接状态。

架构¶

该插件通过 HTTP 调用已运行的 claude-mem worker 服务，而不是生成子进程。这意味着：

• 网关无需 bun 依赖
• 每个事件没有进程生成开销
• 使用与 Claude Code 钩子相同的 worker API
• 所有操作均为非阻塞（尽可能即发即弃）

会话跟踪¶

每个 OpenClaw agent 会话都会获得一个唯一的 contentSessionId（格式：openclaw-<sessionKey>-<timestamp>），它映射到 worker 中的 claude-mem 会话。该插件跟踪：

• sessionIds — 将 OpenClaw 会话键映射到内容会话 ID
• contextCache — 用于上下文注入响应的 TTL 缓存（60 秒），按项目作为键

两者均在 gateway_start 时清除。

要求¶

• 在 localhost:37777（或配置的端口）上运行的 Claude-mem worker 服务
• 支持插件的 OpenClaw 网关
• 网关与 worker 之间的网络访问（仅限 localhost）