Context & Memory Manager

综合性的上下文与记忆管理工具

结合 CLI 会话监控和智能记忆优化，解决：

• AI CLI 工具无回复问题
• 上下文膨胀导致的性能下降
• 记忆读取效率低下
• 信息遗忘和重复

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核心功能

1. 会话上下文管理

自动检测问题

• 监控 replies=0 无回复情况
• 检测会话文件大小（阈值：500KB）
• 检测消息数量（阈值：300行）

智能压缩

• 保留最近 N 条消息（默认100条）
• 保留系统配置信息
• 自动创建备份
• 失败时自动恢复

支持工具

2. 分层记忆存储

┌─────────────────────────────────────────┐ │ Context & Memory Manager │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ │ 会话层 │ │ 工作层 │ │ │ │ (短期) │ │ (中期) │ │ │ │ 4000 tokens│ │ 20000 tokens│ │ │ └─────────────┘ └─────────────┘ │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ │ 知识层 │ │ 索引缓存 │ │ │ │ (长期) │ │ (快速查询) │ │ │ │ 100000 tokens│ │ │ │ │ └─────────────┘ └─────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────┘

三层记忆

• 会话层 (Session) - 当前对话上下文，关闭后清除
• 工作层 (Working) - 项目/任务相关记忆，长期保存
• 知识层 (Knowledge) - 通用知识、用户偏好，永久保存

3. 按需加载策略

// 只加载需要的部分
const context = await cmm.load({
  layer: 'working',
  type: 'task',
  relevance: 'high',
  limit: 10
})

加载优先级

1. 会话层（当前对话）
2. 工作层（相关任务）
3. 知识层（用户偏好）

4. 摘要压缩

自动触发条件

• 消息超过 2000 tokens
• 会话超过 100 条消息
• 手动触发压缩

压缩策略

• 提取关键信息（what, who, when, result）
• 保留重要决策和结论
• 删除冗余对话

5. 主动记录机制

三问法（对话结束前自动触发）

1. 用户有什么重要信息需要记住？
2. 有什么任务还没完成？
3. 下次见面需要先读什么？

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使用方法

快速检查

# 检查所有会话健康状态
cmm check

# 检查特定工具
cmm check --tool openclaw

智能压缩

# 压缩所有过大的会话和记忆
cmm compress

# 压缩特定会话
cmm compress --file /path/to/session.jsonl

# 自定义保留消息数
cmm compress --keep-messages 50

记忆管理

# 查看记忆统计
cmm memory stats

# 清理过期记忆
cmm memory cleanup

# 导出记忆
cmm memory export --format json

自动监控

# 添加到 cron，每30分钟检查一次
*/30 * * * * /usr/local/bin/cmm check --auto-compress

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配置文件

CONFIG.json

{
  "context": {
    "thresholds": {
      "maxSizeKB": 500,
      "maxLines": 300,
      "maxTokens": 4000
    },
    "compression": {
      "keepMessages": 100,
      "keepSystemLines": 5,
      "createBackup": true
    },
    "tools": {
      "openclaw": {
        "sessionDir": "~/.openclaw/agents/main/sessions",
        "enabled": true
      },
      "claude-code": {
        "sessionDir": "~/.claude/sessions",
        "enabled": true
      }
    }
  },
  "memory": {
    "layers": {
      "session": { "maxTokens": 4000, "ttl": "session" },
      "working": { "maxTokens": 20000, "ttl": "30d" },
      "knowledge": { "maxTokens": 100000, "ttl": "forever" }
    },
    "autoCompress": true,
    "compressThreshold": 2000,
    "lazyLoad": true,
    "activeRecord": true
  },
  "integration": {
    "autoCompressBeforeSave": true,
    "syncSessionToWorking": true,
    "pruneOldMemories": true
  }
}

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工作流程

场景 1: 会话无回复

用户: AI 没有回复了 Agent: 1. 检测 replies=0 2. 检查会话文件大小: 2MB (>500KB) 3. 执行智能压缩 - 保留最近100条消息 - 创建备份 4. 验证压缩结果 5. 返回: "已压缩会话，从 2MB 降至 200KB"

场景 2: 记忆读取优化

用户: 之前说的那个项目怎么样了 Agent: 1. 按需加载工作层记忆 2. 匹配关键词 "项目" 3. 返回相关记忆 4. 更新访问时间

场景 3: 主动记录

对话结束前: Agent: 1. 三问法检查 2. 提取重要信息 3. 自动分类存储 - 任务 → 工作层 - 偏好 → 知识层 4. 生成摘要

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触发词

• "检查会话健康"
• "压缩上下文"
• "清理记忆"
• "管理上下文"
• "优化记忆"
• "cmm"

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故障排除

会话压缩后仍然无回复

1. 检查工具日志
2. 验证会话格式
3. 尝试重启工具

记忆读取失败

1. 检查记忆层配置
2. 验证索引缓存
3. 手动重建索引

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相关技能

• memory-optimizer - 记忆读取优化（已合并）
• cli-context-manager - CLI 上下文管理（已合并）
• dataclaw-tools - 数据导出工具

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版本: 2.0.0
更新日期: 2026-02-28
合并来源: memory-optimizer + cli-context-manager