OpenClaw 2.0保姆级教程:接入MemOS插件,Token消耗降72%,跨会话记忆不再忘!

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上次写了 OpenClaw 保姆级部署教程,很多朋友按着跑起来了。但用了一段时间之后,大家纷纷反馈了同一个问题——Token 烧太快了,而且记忆经常不靠谱。

今天这篇 2.0 版本,咱们在原有部署基础上,直接接入 MemOS 记忆插件,彻底解决这两个痛点。

上次教程跑通之后,我自己也一直在用。用久了发现了几个硬伤:

Token 滚雪球效应

 
  

这还只是普通对话。如果你让它监督屏幕、执行长任务、配合飞书跑自动化,这个数字增长得更猛。Kimi K2.5 虽然有免费额度,但这么烧下去,额度很快就没了。

记忆想起来就头疼

  • 明明跟它强调过项目配置,第二天开新会话,它完全忘了,得重新说一遍
  • 无关痛痒的闲聊倒是记得清清楚楚,关键偏好却不记得
  • 每日记忆召回困难,想回溯昨天做了什么,还要单独走一次召回流程

根本原因:OpenClaw 原生是 Prompt 驱动型 Agent,记忆 = 上下文,状态 = Token,越用越重,越用越贵。

看到这我想起前两天的留言了,又可笑又无奈呢!

我先放测评数据,直观感受一下:

公开数据集测试(LOCOMO 基准)

指标 原生 OpenClaw OpenClaw + MemOS 变化 长期记忆准确率 0.2373 0.3168 +33.5% 模型调用次数 基准 减少 59.5% ↓ 59.5% Token 消耗 基准 减少 72%+ ↓ 72%+

真实工程场景测试

指标 原生 OpenClaw OpenClaw + MemOS 跨会话任务对话轮次 基准 减少约 53% 跨会话 Token 消耗 基准 减少约 49% 偏好丢失/任务漂移 频繁出现 基本消除

结论很简单:同样的事情,MemOS 版本花的钱不到原来的三分之一,还更记得住你。

数据来自:https://mp.weixin..com/s/RFP1UjVR3vcvnO3Z08xMtw?scene=1

核心逻辑是架构转变:

  • 原生 OpenClaw:每次执行固定读取今天 + 昨天全量记忆 + 长期记忆,全部塞进 prompt,无论相不相关都带上
  • OpenClaw + MemOS:根据当前任务意图,只检索 3~5 条相关记忆注入上下文,其余的不动

这就像从"每次出门把全部家当背上"变成"按需带对应的东西"。

另外,MemOS 会对记忆做结构化处理和去冗余——工具调用的长输出、配置文件的 schema 等,不会原样反复写入 prompt 造成污染。

上一次是通过Ollama来配置Openclaw的模型服务的,这次我们安装官方的教程从头来一遍,安装也比较简单,主要是想看下怎么配置和安装组件

官方安装教程的连接:macos安装命令如下:

 
  

这里使用Qwen模型作为底座模型服务,弹窗之后我们点击确认即可:下面已经显示好:安装飞书插件配置飞书的App Id和App Secret

为了省去配置时间,接下来的操作我们可以一路跳过,执行完毕之后,可以打开OpenClaw Webui了

http://127.0.0.1:18789/

另外我们可以通过命令查看gateway状态

 
  

我在飞书了和mac上的OpenClaw进行对话,发现是可以互联了

同时在OpenClaw也可以看到对应信息:

我看了下Token使用情况,确实有点吓人,这几条信息一共使用了个token(接近200百万呀!),感觉是大材小用了!

前提:你已经按上一篇教程跑通了 OpenClaw + Kimi K2.5 的基础部署。没有的话,先去看那篇,10 分钟搞定,再回来。

第一步:获取 MemOS API Key

登录/注册 MemOS Cloud,获取你的 API Key:

🔗 memos-dashboard.openmem.net/cn/apikeys/

免费注册,新用户有入门额度,够先玩起来。

下面是免费赠送的额度:

第二步:配置 API Key

在终端执行一行命令,把 Key 写进 OpenClaw 的配置目录:

 
  

把 替换成你刚获取的真实 Key。

第三步:安装 MemOS 插件

 
  

如果报错可以使用下面命令安装

 
  

下图信息代表MemOS插件安装成功:

两行命令,重启 Gateway,完成。

第四步:验证一下

开两个独立会话,测试记忆有没有生效:

第一次会话:

 
  

我们可以在MemOS后台,看到调用日志

重新启动,第二次会话:

我们可以重新开一个对话:

 
  

默认配置 ,两个实例用同一个 user_id 就自动共享记忆。

实测效果

我让 A OpenClaw 记录了我家有一只英短猫,然后在 B OpenClaw 的新会话直接问“帮我推荐合适的猫罐头”——它直接知道是英短,给出了针对性建议,全程没有任何人工传递信息。

适合需要分工协作的场景:设计/文案 OpenClaw 和执行/运营 OpenClaw 搭档使用,上下文自动流转。

接入之后,你可以在 MemOS Dashboard 看到 OpenClaw 记住了什么:

 memos-dashboard.openmem.net/quickstart/

可以做的事情:

  • 查看/删除 具体记忆条目
  • 查看记忆的分类结构,看 Agent 是怎么理解你的偏好的
  • 导出历史记录

能力 原版 OpenClaw OpenClaw + MemOS Token 消耗趋势 随对话线性甚至指数增长 稳定在 2,000~3,000 跨会话记忆 基本无法保持 稳定传递,不丢偏好 记忆质量 记无关紧要的,忘关键偏好 结构化分类,精准召回 多 Agent 协作 需手动传递上下文 同 user_id 自动共享 部署难度 原有部署基础 额外 3 行命令

3 行命令,Token 降 72%,记忆真正有用——我觉得这个性价比还是挺高的。

如果你之前已经跑通了基础版,花 5 分钟把 MemOS 插件装上,体验差距会比较明显。

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