为 AstrBot 提供简易的长期记忆能力，基于内置知识库实现用户偏好、历史交互和重要事实的记忆存储与召回。
- 自动记忆提取：每隔 N 轮对话自动调用 LLM 从对话中提取值得记忆的信息
- 记忆注入：在每次 LLM 请求前，自动召回相关记忆并注入到对话上下文
- 用户隔离：通过
user_id实现用户级记忆隔离，互不干扰 - 全局/会话记忆：支持跨会话的全局记忆模式和仅当前会话的记忆模式
- LLM 工具：提供
memory_recall、memory_store、memory_forget工具供 AI 主动操作 - 用户命令：通过
/memory指令组管理记忆
- 在 AstrBot 插件市场安装本插件
- 在知识库管理中创建一个用于存储记忆的知识库（需配置嵌入模型）
- 在插件设置中配置：
- 记忆知识库：选择创建的知识库
| 配置项 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| kb_name | 记忆知识库（必填） | — |
| extraction_provider_id | 记忆提取 LLM 模型 | 留空使用会话主 LLM |
| summarization_provider_id | 记忆总结 LLM 模型（预留） | 留空使用会话主 LLM |
| auto_memorize | 自动记忆模式开关 | true |
| extraction_interval | 每 N 轮对话触发一次记忆提取 | 20 |
| extraction_min_content_length | 对话总长度低于此值时跳过提取 | 500 |
| global_memory | 全局记忆模式（跨会话召回） | true |
| max_memories_per_inject | 每次 LLM 请求注入的最大记忆条数 | 5 |
| memory_domains | 记忆分类域 | ["user_profile", "preferences", "facts", "events", "context"] |
| memory_ttl_days | 记忆生命周期（天） | 30 |
| install_skill | 安装 AI 记忆指南 Skill | false |
| use_reranker | 记忆召回时启用重排序（需知识库已配置重排序模型） | true |
| optimize_recall_query | 启用检索优化（LLM 提炼关键词） | false |
/memory list [--all] [页码] - 列出记忆（支持翻页）
/memory search [--all] <关键词> - 搜索记忆
/memory stats [--all] - 查看记忆统计
/memory test - 测试记忆读写功能（管理员）
/memory forget <uri> [--user <用户ID>] - 删除指定记忆（管理员）
/memory clear [--all] [--user <用户ID>]- 清空记忆（管理员）
/memory rebuild [--to <知识库名>] - 重建或迁移记忆（管理员）
/memory rebuild --clear-cache - 清理重建缓存（管理员）
test、forget、clear、rebuild需要管理员权限--all：管理员可查看/搜索/统计/清空所有用户的记忆--user <用户ID>：管理员可删除/清空指定用户的记忆（--all与--user不可同时使用）- 无标志时行为不变，仅操作当前用户数据
/memory rebuild 提供两个能力：
- 原地重建：将所有记忆重新嵌入写入当前知识库，适用于修复损坏的向量数据
- 迁移：将所有记忆迁移到目标知识库，适用于切换知识库或更换嵌入模型（目标知识库需配置好新的嵌入模型）
/memory rebuild # 原地重建（重新嵌入）
/memory rebuild --to <知识库名> # 迁移到目标知识库
/memory rebuild --clear-cache # 清理重建缓存
工作流程：
- 拉取所有记忆到本地并持久化到 KV 数据库（防崩溃丢失）
- 原地重建：清空当前 KB → 重新嵌入写入；迁移：写入目标 KB → 清空源 KB
- 重建期间新产生的记忆会被缓冲，完成后批量语义去重写入
- 自动进行完整性校验，对比预期与实际记忆数量
- 确认数据无误后，手动执行
--clear-cache清理缓存
安全机制：
- 本地优先：先拉全量数据再执行破坏性操作
- 进程崩溃恢复：中间状态通过 KV 持久化，重启后自动恢复
- 迁移安全保护：写入失败时不清空源知识库，防止数据丢失
- 手动缓存清理：需用户确认数据无误后才清理缓存
AI 可以通过以下工具主动操作记忆：
memory_recall(query)— 搜索长期记忆memory_store(content, memory_type, disclosure)— 存储记忆memory_forget(uri)— 删除记忆
| memory_type | 说明 |
|---|---|
fact |
用户主动告知的客观信息 |
preference |
用户表达的喜好、习惯、风格 |
event |
计划、纪念日、里程碑等事件 |
context |
正在进行的项目或当前状况 |
- 记忆注入：在每次 LLM 请求前，根据用户输入通过 embedding 检索召回相关记忆，以
user角色注入到对话上下文顶部（不占用 system prompt） - 自动提取：每隔
extraction_interval轮对话，将累积的对话内容发送给 LLM 提取值得记忆的信息并自动存储 - 用户隔离：所有记忆操作通过 metadata 中的
user_id字段过滤，确保用户间记忆完全隔离 - 记忆存储：记忆以向量形式存储在知识库中，支持语义检索
- 请确保先创建知识库并配置嵌入模型
- 记忆数据存储在知识库中，删除知识库将丢失所有记忆
- 请勿将记忆知识库挂载到 AstrBot 全局知识库配置中。本插件通过
user_id实现用户级记忆隔离，而 AstrBot 原生知识库检索不支持用户隔离，挂载后会导致所有用户共享彼此的记忆。仅个人独占使用时可忽略此限制
本插件内置了一个 Skill 文件，可引导 AI 主动使用记忆工具（而非被动等待调用）。
- 在「使用电脑能力」中将运行环境设置为
local或sandbox - 在本插件配置中开启 安装记忆 Skill
- 重启或重载插件，Skill 将自动安装到 AstrBot 的 skills 目录并激活
如果这个插件对你有帮助，请给个 Star 支持一下！