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name: openclaw-memory-tencentdb-setup
version: 1.0.0
category: 生活与工具
trigger_words:
tags:
  - agent
platform: coze
source: DeepseekModel
source_url: https://deepseekmodel.com/skill?id=tencentcloud-tencentdb-agent-memory-memorycore-skill-md
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name openclaw-memory-tencentdb-setup description 用于在 OpenClaw 环境中安装、配置并验证 @tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb 插件。当用户提到"安装记忆插件""配置 memory-tencentdb""开启长期记忆/召回"或出现相关报错时应触发。 version 1.0.0 目的 在不依赖外部托管记忆服务的前提下，为 OpenClaw 提供可持续的本地长期记忆能力（L0→L1→L2→L3），并完成从安装、配置到验收的一次性闭环。 适用场景 用户要求在 OpenClaw 中安装或启用 memory-tencentdb 用户需要配置召回、提取、画像、清理等参数 用户反馈"插件已装但无记忆 / 无召回 / 无向量检索" 不适用场景 用户只需要解释 memory 理念，不要求实际落地 用户要接入非 OpenClaw 宿主（先确认目标框架） 标准工作流 1) 环境预检 先确认基础版本满足要求： OpenClaw: >= 2026.3.13 Node.js: >= 22.16.0 执行： openclaw --version node -v 若版本不满足，先升级再继续。 2) 安装插件 执行安装命令： openclaw plugins install @tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb 如已安装则执行更新： openclaw plugins update memory-tencentdb 3) 写入最小配置 编辑 ~/.openclaw/openclaw.json ，确保存在： { "memory-tencentdb" : { "enabled" : true } } 说明：该插件支持零配置启动；不补充其它字段也能运行基础能力。 4) 按需追加推荐配置（生产常用） 根据用户需求补充如下分组： capture : 对话捕获与保留策略 extraction : L1 提取与去重 pipeline : L1→L2→L3 调度 recall : 召回数量、阈值、策略 persona : 场景与画像触发参数 embedding : 向量检索配置（远端 OpenAI 兼容） 推荐模板： { "memory-tencentdb" : { "capture" : { "enabled" : true , "excludeAgents" : [ ] , "l0l1RetentionDays" : 90 , "cleanTime" : "03:00" } , "extraction" : { "enabled" : true , "enableDedup" : true , "maxMemoriesPerSession" : 10 , "model" : "provider/model" } , "pipeline" : { "everyNConversations" : 5 , "enableWarmup" : true , "l1IdleTimeoutSeconds" : 600 , "l2DelayAfterL1Seconds" : 10 , "l2MinIntervalSeconds" : 900 , "l2MaxIntervalSeconds" : 3600 , "sessionActiveWindowHours" : 24 } , "recall" : { "enabled" : true , "maxResults" : 5 , "scoreThreshold" : 0.3 , "strategy" : "hybrid" } , "persona" : { "triggerEveryN" : 50 , "maxScenes" : 15 , "backupCount" : 3 , "sceneBackupCount" : 10 , "model" : "provider/model" } , "embedding" : { "enabled" : true , "provider" : "openai" , "baseUrl" : "https://api.openai.com/v1" , "apiKey" : "${EMBEDDING_API_KEY}" , "model" : "text-embedding-3-small" , "dimensions" : 1536 , "conflictRecallTopK" : 5 } } } 5) 关键配置规则（避免隐性失败） embedding.provider = "none" 时，向量能力会禁用，仅保留关键词路径。 若配置远端 provider （如 openai / deepseek ），必须同时提供： apiKey baseUrl model dimensions 上述任一缺失时，插件会继续运行，但自动降级为非向量模式。 l0l1RetentionDays ： 0 表示不清理 非 0 时建议 >=3 若设为 1~2 ，需显式开启 allowAggressiveCleanup 6) 重启并验证生效 执行： openclaw gateway restart 检查项： Gateway 日志中出现 [memory-tdai] 前缀 数据目录已创建： ~/.openclaw/state/memory-tdai/ 至少包含： conversations/ 、 records/ 、 scene_blocks/ 、 vectors.db 7) 功能冒烟测试 执行一次最小对话回路并验证： 连续对话 2~3 轮，提供可记忆信息（偏好、约束、背景）。 发起新一轮对话，观察是否出现召回上下文注入。 在 Agent 中调用： tdai_memory_search tdai_conversation_search 确认能检索到刚刚产生的内容。 故障排查速查 插件无日志：检查 openclaw.json 中 memory-tencentdb.enabled 是否为 true ，并确认已重启 Gateway。 有记录无召回：检查 recall.enabled 、 scoreThreshold 是否过高。 无向量结果：检查 embedding 四元组（ apiKey/baseUrl/model/dimensions ）是否齐全。 清理过猛导致历史过少：检查 l0l1RetentionDays 与 allowAggressiveCleanup 。 配置已改但行为不变：确认修改的是 ~/.openclaw/openclaw.json ，并再次重启 Gateway。 安全与合规约束 将 apiKey 视为敏感信息；不在聊天、日志、截图中明文扩散。 优先使用环境变量注入密钥；配置示例中仅保留占位符。 仅修改 memory-tencentdb 对应配置段，避免覆盖用户其它插件配置。 完成定义（Definition of Done） 在结束任务前，必须同时满足： 插件安装/更新命令执行成功 openclaw.json 已存在有效 memory-tencentdb 配置 Gateway 已重启 [memory-tdai] 日志可见 数据目录与关键文件已生成 至少 1 次检索工具调用成功返回结果 交付话术模板 可在完成后向用户输出： 已完成 memory-tencentdb 安装与配置，并重启 Gateway。 已验证日志与数据目录生效，记忆链路可用。 如需下一步优化，可继续调优 recall.scoreThreshold 、 pipeline.everyNConversations 、 persona.triggerEveryN 与 embedding 模型参数。