graph-memory

收录理由

OpenClaw、DeepSeek Harness 这类智能体编码工具，普遍面临一个尴尬：每次新会话都从零开始，上一轮的经验完全归零；而对话一长，上下文窗口又被撑得臃肿。Graph Memory 把对话中的知识整理成带类型的图——任务、技能、事件各自成为节点，用 USED_SKILL、SOLVED_BY 这样的边把关系串起来。新问题进来时，它只调取相关的局部子图，而不是把整段历史重放一遍，项目方称这样能把上下文占用压缩约 75%。最近的用户发言仍按原样保留，记忆在重启后也不会丢，后续会话能自动想起之前学到的东西。对那些想让智能体拥有持久、可解释记忆，而不是让提示词无限膨胀的团队来说，这个插件值得认真掂量。