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title: "OpenClaw Memory-LanceDB-Pro 插件實測：搜尋引擎級的記憶系統" author: "@engineer.rp" date: 2026-02-27 source: "https://www.threads.com/@engineer.rp/post/DVPtjD4EiY6" views: 7200 category:

• OpenClaw
• AI Agent
• 記憶系統
• 插件 tags:
• OpenClaw
• LanceDB
• 向量搜尋
• BM25
• CrossEncoder
• 記憶管理
• 插件
• AI工具 status: published

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OpenClaw Memory-LanceDB-Pro 插件實測：搜尋引擎級的記憶系統

作者: @engineer.rp
發布日期: 2026-02-27
觀看數: 7.2K
分類: OpenClaw、AI Agent、記憶系統、插件

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📝 主題

最近在玩 OpenClaw 的插件，結果被這個 memory-lancedb-pro 嚇到。

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🚀 核心功能

1. 混合搜尋引擎

向量搜尋 + BM25 混合使用

「它把向量搜尋 + BM25 混在一起用，然後還加了 Cross-Encoder 重新排序... 這不就等於是給記憶上了搜尋引擎嗎」

技術組合：

• 🔍 向量搜尋：語義理解
• 📊 BM25：關鍵字匹配（經典資訊檢索算法）
• 🎯 Cross-Encoder 重新排序：精準度提升

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2. Time-Aware（時間感知）⏰

新舊記憶自動獲得不同權重

「重點是還有 Time-Aware！新舊記憶會自動獲得不同權重，不再被考古級舊資料洗版」

解決的問題：

• ❌ 舊資料淹沒新資訊
• ✅ 時間衰減機制
• ✅ 最新記憶權重較高

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3. Multi-Scope（多範圍隔離）🔒

記憶隔離做得好好的

「最後是 Multi-Scope，記憶隔離做得好好的，不用擔心不同專案的 context 互相污染」

優勢：

• ✅ 不同專案獨立記憶空間
• ✅ Context 不互相污染
• ✅ 清晰的邊界

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💬 作者體驗

問題：預設 Memory 搜尋不夠力

「老實說，之前用預設的 memory 搜尋，常常找不到我要的東西。現在裝了這個插件，終於有那種『Google 搜尋』的感覺了...」

解決方案：memory-lancedb-pro

效果：

• ✅ 搜尋精準度大幅提升
• ✅ 有「Google 搜尋」的感覺
• ✅ 記憶力暴增

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📦 安裝資訊

GitHub 專案

win4r/memory-lancedb-pro

完整連結：https://github.com/win4r/memory-lancedb-pro

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💬 社群反應

正面回饋

orangepei.yo (14h):

「我也正在試用中」

作者回應:

「期待分享！」

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安裝問題

kimblelin1214 (10h):

「可是我把 GitHub 網址給他都安裝失敗，gateway 重啟就死了，config 裡面有個 plugins memory-lancedb-pro 路徑有問題」

問題分析：

• ❌ Gateway 重啟失敗
• ❌ Config 路徑配置問題
• ⏳ 可能需要手動配置或等待修復

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補充資源

ailazytech (20h) 分享 YouTube 教學影片：

標題：

🚀OpenClaw進階玩法：自研LanceDB記憶插件讓小龍虾記憶力暴增，效果遠超內置記憶系統！多scope隔離+噪聲攔截+熱插拔，一鍵安裝！再也不會忘記之前的操作！讓AI真正越用越懂你！保姆級教程

連結：youtube.com/watch…

內容涵蓋：

• ✅ 多 scope 隔離
• ✅ 噪聲攔截
• ✅ 熱插拔
• ✅ 一鍵安裝
• ✅ 保姆級教程

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與 qmd 的差異

allen.tzeng (22h) 提問：

「跟 qmd 有什麼不同」

問題分析：

• 🤔 qmd 可能是另一個記憶插件或系統
• ⏳ 作者未直接回應差異
• 💡 可能需要進一步比較測試

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🔍 技術深度分析

1. 向量搜尋 (Vector Search)

原理：

• 將文字轉換為高維向量
• 計算向量間的相似度
• 找出語義相近的內容

優勢：

• ✅ 理解語義
• ✅ 不依賴精確關鍵字

劣勢：

• ❌ 可能遺漏精確匹配

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2. BM25 (Best Matching 25)

原理：

• 經典資訊檢索算法
• 基於詞頻（TF）和逆文檔頻率（IDF）
• 關鍵字精準匹配

優勢：

• ✅ 精確關鍵字匹配
• ✅ 經過數十年驗證

劣勢：

• ❌ 不理解語義

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3. Cross-Encoder 重新排序

原理：

• 對候選結果進行二次評分
• 使用更複雜的模型判斷相關性
• 提升最終排序精準度

優勢：

• ✅ 精準度最高
• ✅ 結合上下文判斷

劣勢：

• ❌ 運算成本較高
• ❌ 只能對候選集重排（不能擴大搜尋範圍）

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4. Time-Aware（時間感知）

可能實現方式：

A. 時間衰減函數

score = base_score * exp(-λ * time_delta)

• time_delta：記憶的時間距離
• λ：衰減率
• 越舊的記憶，分數越低

B. 時間分段權重

if age < 1_day:
    weight = 1.0
elif age < 1_week:
    weight = 0.8
elif age < 1_month:
    weight = 0.5
else:
    weight = 0.2

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5. Multi-Scope（多範圍隔離）

可能實現方式：

A. 獨立向量空間

• 每個 Scope 有自己的向量資料庫
• 完全隔離，無污染

B. 命名空間過濾

• 共用資料庫，但加上 scope 欄位
• 搜尋時自動過濾

C. 分層索引

• 先按 Scope 分組
• 再在組內搜尋

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🎯 適用場景

✅ 適合使用的情境

1. 多專案管理

   • 不同客戶的 Context 需要隔離
   • 避免跨專案資訊洩漏

2. 長期記憶需求

   • 需要保留大量歷史資料
   • 但不希望舊資料干擾新工作

3. 精準搜尋需求

   • 對搜尋精準度要求高
   • 預設 Memory 搜尋常找不到想要的

4. 複雜查詢

   • 需要語義理解（向量搜尋）
   • 也需要關鍵字精準匹配（BM25）

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❌ 可能不適合的情境

1. 資源受限環境

   • Cross-Encoder 需要較多運算資源
   • 向量資料庫需要儲存空間

2. 簡單記憶需求

   • 記憶量少，預設系統已夠用
   • 不需要複雜的搜尋功能

3. 單一專案

   • 不需要 Multi-Scope 隔離
   • 預設系統已滿足需求

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💡 關鍵洞察

1. 記憶系統 = 搜尋引擎

「這不就等於是給記憶上了搜尋引擎嗎」

重要性：

• AI Agent 的記憶系統本質上就是資訊檢索問題
• 借鑒搜尋引擎的成熟技術是正確方向

2. 混合搜尋的威力

向量搜尋 + BM25 + Cross-Encoder

• 向量搜尋：語義理解（召回）
• BM25：關鍵字匹配（召回）
• Cross-Encoder：精準排序（排序）

效果：

• 召回率 ↑（不漏）
• 精準率 ↑（不錯）

3. 時間維度的重要性

Time-Aware 解決的核心問題：

• 不是所有記憶都同等重要
• 新資訊通常比舊資訊更相關
• 避免「考古級舊資料洗版」

4. Context 隔離是剛需

Multi-Scope 的價值：

• 不同專案的 Context 污染是真實痛點
• 隔離機制讓 AI Agent 可以服務多個場景
• 避免「張冠李戴」

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📊 與預設 Memory 的差異

特性	預設 Memory	memory-lancedb-pro
搜尋方式	基礎向量搜尋	向量 + BM25 + Cross-Encoder
時間感知	❌ 無	✅ Time-Aware 權重
Scope 隔離	❌ 無或有限	✅ Multi-Scope
搜尋體驗	「常常找不到」	「Google 搜尋的感覺」
精準度	一般	高
資源消耗	低	中等

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🔗 相關討論

多 Agent 協作架構

engineer.rp 在另一篇討論中提到：

三種架構：

1. Supervisor / 指揮官模式

   • 一個中央 agent 分配任務給下線
   • 適合任務可以拆清楚的情境
   • 缺點：指揮官容易成為瓶頸

2. P2P / Swarm

   • 所有 agent 平等溝通
   • 自由探索
   • 缺點：容易發散到外太空

3. Hierarchical

   • 一層又一層的層級結構
   • 適合大型專案
   • 缺點：協調開銷大

核心原則：

「sub-agent 的存在是為了隔離 context，不是讓你去模擬什麼組織角色。」

關鍵洞察：

「說白了就是別把現實世界的那套管理學硬套上去，乾淨的 context 切割比什麼都重要。」

參考：GitHub - muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering

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🛠️ 安裝與使用

安裝方式

1. GitHub 專案：win4r/memory-lancedb-pro
2. 可能需要手動配置（根據 kimblelin1214 的回報）
3. 參考 YouTube 教學：保姆級教程（ailazytech 分享）

已知問題

• ⚠️ Config 路徑配置問題
• ⚠️ Gateway 重啟可能失敗
• 💡 可能需要手動調整配置文件

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📚 延伸閱讀

相關技術

1. 向量搜尋：Embedding、Similarity Search
2. BM25：Okapi BM25、TF-IDF
3. Cross-Encoder：BERT、Sentence Transformers
4. LanceDB：向量資料庫、Columnar Storage

相關專案

1. qmd：（與 memory-lancedb-pro 的差異待確認）
2. Agent Skills for Context Engineering：Multi-Agent 架構
3. OpenClaw 預設 Memory：基礎記憶系統

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🔖 標籤

#OpenClaw #LanceDB #向量搜尋 #BM25 #CrossEncoder #記憶管理 #插件 #AI工具 #Time-Aware #Multi-Scope #搜尋引擎

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📝 總結

memory-lancedb-pro 是 OpenClaw 生態系統中的一個重要插件，將記憶系統提升到「搜尋引擎級」：

核心價值：

1. ✅ 混合搜尋：向量 + BM25 + Cross-Encoder
2. ✅ 時間感知：新舊記憶自動加權
3. ✅ Multi-Scope：完美隔離不同專案
4. ✅ 精準度：「Google 搜尋的感覺」

適合：

• 多專案管理
• 長期記憶需求
• 對搜尋精準度要求高

挑戰：

• 安裝配置可能需要手動調整
• 資源消耗較預設系統高

結論：

如果你在用 OpenClaw，且對記憶搜尋有較高要求，memory-lancedb-pro 值得一試。

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最後更新: 2026-02-27
整理者: 多多