Memory Orchestrator - 全栈智能记忆系统

让 AI 拥有长期记忆、情感感知和自我进化能力的终极技能

🍬 一句话介绍：这不是一个简单的记忆插件，而是一个会思考、有温度、能进化的完整记忆生态。从语义搜索到多模态理解，从知识图谱到情感分析，再到自进化引擎，一键部署，全自动维护。

🚀 核心功能

📦 安装指南

方式一：通过 iflow 一键安装 (推荐)

iflow skill install memory-orchestrator

方式二：手动安装

# 1. 克隆技能目录
git clone https://github.com/openclaw/clawhub.git
cd clawhub/skills/memory-orchestrator

# 2. 运行安装脚本
bash install.sh

# 3. 启动服务
systemctl start syncthing@claw
ollama serve  # 确保 qwen2.5:7b 已安装

依赖检查

安装脚本会自动检查并安装以下依赖：

• Python 3.9+ (pip3 install -r requirements.txt)
• Ollama (qwen2.5:7b, all-MiniLM-L6-v2)
• Syncthing
• Git + git-crypt
• FAISS, NetworkX, PyVis, CLIP, Whisper

🛠️ 使用示例

1. 语义搜索

# 搜索特定主题
memory_search "上次解决 Git 冲突的方法"

# 按情感过滤
memory_search --emotion "#启发" --min-score 4

# 按价值排序
memory_search --sort-by score

2. 多模态处理

# 处理图片
memory_multimodal process screenshot.png
# 输出：自动提取特征、生成描述、加入索引

# 处理音频
memory_multimodal process meeting_recording.mp3
# 输出：Whisper 转录、生成嵌入、加入索引

3. 知识图谱

# 生成图谱
memory_knowledge_graph generate

# 打开交互式 HTML
xdg-open docs/output/knowledge_graph.html

4. 情感分析 & 自进化

# 批量标注情感
memory_evolve tag-emotions

# 运行自进化优化
memory_evolve run

# 查看优化报告
cat docs/output/evolution_optimization_report.md

5. 主动推荐

# 手动触发推荐
memory_recommend --context "新项目启动"

# 自动推荐 (由 iflow 钩子自动触发)
# 会话启动时自动推送相关记忆

🏗️ 架构设计

graph TD
    A[用户输入] --> B{iflow 工作流}
    B --> C[Pre-session Hook]
    C --> D[拉取最新记忆 + 重建索引]
    D --> E[主动推荐引擎]
    E --> F[AI 对话]
    F --> G[Post-session Hook]
    G --> H[提取新记忆 + 情感标注]
    H --> I[知识图谱更新]
    I --> J[自进化优化]
    J --> K[FAISS 索引更新]
    K --> L[Syncthing/Git 同步]
    L --> M[跨设备备份]
    
    N[多模态输入] --> O[CLIP/Whisper]
    O --> P[文本描述 + 嵌入]
    P --> K
    
    Q[手动命令] --> R[memory_search / memory_knowledge_graph / memory_evolve]
    R --> K

📂 文件结构