文章总结： OpenClaw最新版本引入模拟人类睡眠记忆机制的’梦境系统’，通过轻度相位过滤高频信息、深度相位加权评分晋升永久记忆、REM相位提取行为模式的三阶段处理，实现AI从被动存储到主动理解用户的进化。系统可根据对话频率、相关性等维度自动提炼用户偏好，并支持通过界面开通该实验性功能。 综合评分： 82 文章分类： AI安全,安全工具,安全建设,安全运营,技术标准
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一只岸上的鱼 一只岸上的鱼
一只岸上的鱼
2026年4月9日 10:22 江苏
openclaw 龙虾的版本更迭实在太频繁了，没想过好好写一下他更新功能，但是这次这个版本，更新确实眼前一亮，值得记录一下:
OpenClaw引入了名为 “Dreaming”（梦境） 的记忆系统，将人类睡眠中的记忆巩固机制，移植到了AI Agent的后台工作流中.
当前最新版本为 2026 4.8，现在的自动更新脚本已经足够完善了，使用官方推荐的更新办法，没有出问题：
# 更新主程序openclaw update # 更新插件openclaw plugins update --all 更新完可以看到新版本号（奇怪居然跑右下角了）：
现在界面已经具备足够强大的功能了，可以界面开通（因为这个是一个实验性的功能，目前默认是关闭的）：
左侧找到梦境菜单，右上角点击就可以开通（图中我已经开通了）
这不仅是一次功能升级，更是一场关于“什么是真正的智能”的哲学实验。
在传统AI系统中，记忆的本质是“存储+召回”。你聊过什么、提过什么需求，系统会把它们塞进一个长长的对话历史里，等待你下一次提问时“翻出来”。
但这种“记忆”是脆弱的、被动的，甚至容易造成信息过载。而OpenClaw 的Dreaming系统，彻底改变了这一逻辑。
它将记忆处理划分为三个阶段，模拟人类睡眠中的轻度相位（Light Phase）→ 深度相位（Deep Phase）→ REM相位（REM Phase），形成一个闭环的“记忆提炼流水线”：
系统会自动扫描近期对话中的高频信息，比如你反复强调的偏好、重复提及的任务目标、关键时间节点。这些“高信号”内容被优先暂存，而无关紧要的闲聊则被剔除。
就像你睡前快速回顾一天的要点，只留下最重要的几件事。
这是Dreaming的核心环节。系统基于六大维度对记忆进行评分：
- 频率：出现次数越多，越重要
- 相关性：与当前任务或长期目标的关联度
- 多样性：是否来自不同场景或话题
- 情感强度：是否带有强烈情绪或决策意味
- 时间新鲜度：是否近期发生
- 用户显式标记：你是否手动“置顶”或“标记重要”
只有通过阈值考核的信息，才能晋升为“永久记忆”，进入长期知识库。
这不再是“全盘接收”，而是“有选择地记住”。
这是最惊艳的一环。在REM阶段，系统不再只是整理信息，而是开始反思与归纳。
它会分析跨对话的长期模式，比如：
- 你是否长期关注“可持续能源”？
- 你是否偏好“极简设计风格”？
- 你对“技术方案”的评价标准是否偏向“可落地性”而非“前沿性”？
这些抽象规律被提炼成“行为准则”，成为AI未来决策的底层参考。换句话说，它开始理解你，而不仅仅是“模仿你”。
PS：以上内容总结于Openclaw官方文档
梦境会将数据存在workspace目录的memory下：
用自己的认知解释一下：
之前你得自己告诉ai你的想法和规则：记住：我爱神仙姐姐！
现在，ai会比你更了解你自己： 你最近三天提了神仙姐姐88次，应该是爱神仙姐姐！
梦境功能的出现，让ai开始学着自己进化，让ai开始学着向人一样思考，期待他的实际效果！
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一只岸上的鱼《AI开始做梦了：OpenClaw 的“梦境系统”如何重塑数字生命》
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