我的灵犀claw经过两个周的更新迭代。将以前的多为表作为L2改成了本地数据库。提升了记忆检索能力。

多为表作为L2记忆造成了一些麻烦事儿。API操作时间长、增加很多不必要的脚本来弥补多为表的不足。本次除了修改存储方式还增加了情景记忆、向量检索等一些 其他有助于提高准确性和减少token的方法。。由于sqlite的时常发生锁的情况，又增加了部分措施来放置这种事情发生。哎所以有增加了很多的防御加固的行为。兜兜转转终于弄好了新的记忆框架系统。当前记忆系统因灵犀claw底层问题，还没有解决情景记忆能把每个会话都能记得到，还在摸索办法。

下面我附一份新的记忆系统的说明书，文字太多只能在线文档了

【金山文档 | WPS云文档】 贾维斯记忆系统部署说明书

https://www.kdocs.cn/l/ceKLzJPnNvJz

然后附一个打包的记忆框架系统：

通过网盘分享的文件：灵犀claw记忆系统打包

链接: https://pan.baidu.com/s/1KZbHwD1KAxWjIdkn4j6fvw?pwd=xf86 提取码: xf86

备注：整个过程都是AI编写和执行，我不会编程，全靠动嘴。

现在测试来看效果非常好，能记住、记忆检索准确、记忆的维护也基本自动化。想要复用的小伙伴有两种方法复用。第一种将说明书发给claw，然后慢慢调试达到自己想要的状态。第二种方法直接下载我打包的文件进行一键部署。

部署很简单