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。
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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)
真实工程场景测试
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。
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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。

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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
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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!

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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

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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人才缺口巨大
人力资源社会保障部有关报告显示,据测算,当前,*我国人工智能人才缺口超过500万,*供求比例达1∶10。脉脉最新数据也显示:AI新发岗位量较去年初暴增29倍,超1000家AI企业释放7.2万+岗位……
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就业薪资超高
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他们的就业难题解决问题的关键在于:不仅要选对赛道,更要跟对老师!
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