# memU SQLite 混合式 episodic+semantic 存储：针对 openclaw 的衰减曲线与召回阈值

> 基于 SQLite 实现 memU 的 episodic+semantic 混合内存，支持 openclaw 等代理的 24/7 主动召回。详述衰减曲线、召回阈值参数及爪子机器人聊天状态持久化工程实践。

## 元数据
- 路径: /posts/2026/03/02/sqlite-backed-episodic-semantic-memory-memu-decay-openclaw/
- 发布时间: 2026-03-02T03:47:22+08:00
- 分类: [ai-systems](/categories/ai-systems/)
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## 正文
在构建 24/7 主动代理如 openclaw（moltbot/clawdbot）时，长时记忆是关键瓶颈。传统文件式存储如 Markdown 日志易膨胀且检索低效，而 memU 框架提供分层结构：Resource（原始数据）、Item（提取事实）、Category（主题聚类），完美适配 SQLite 实现混合 episodic（事件序列）和 semantic（稳定知识）存储。本文聚焦 SQLite-backed 方案，强调衰减曲线与召回阈值，实现高效主动召回与持久化聊天状态。

### SQLite Schema 设计：Episodic + Semantic 混合

核心是三层表结构，模拟 memU 文件系统式内存。

1. **resources 表**（episodic 原始层）：
   - id (INTEGER PRIMARY KEY)
   - user_id (TEXT)
   - session_id (TEXT)  # clawdbot 聊天会话
   - content (TEXT)  # 完整对话/事件 JSON
   - timestamp (INTEGER)  # Unix 时间戳
   - modality (TEXT)  # 'chat', 'file', 'tool'

   此表存储 raw episodic 数据，如 moltbot 连续聊天流，确保可追溯。

2. **items 表**（混合事实层）：
   - id (INTEGER PRIMARY KEY)
   - resource_id (INTEGER REFERENCES resources)
   - user_id (TEXT)
   - kind (TEXT)  # 'episodic' 或 'semantic'
   - content (TEXT)  # 短事实："用户偏好 Python 调试"
   - embedding (BLOB)  # 1536-dim vector (OpenAI text-embedding-3-small)
   - importance (REAL DEFAULT 0.5)  # 0-1 分数
   - half_life_days (INTEGER DEFAULT 30)  # 衰减半衰期
   - created_at (INTEGER)
   - updated_at (INTEGER)
   - valid_until (INTEGER NULLABLE)

   Episodic items 绑定时间事件，如 "2026-03-01 讨论 ClawdBot 部署"；semantic items 存储持久偏好，如 "风险容忍度：中性"。

3. **categories 表 & item_categories**（语义聚类）：
   - categories: id, name, summary, embedding
   - item_categories: item_id, category_id

使用 sqlite-vss 扩展支持向量搜索：`pip install sqlite-vss`，初始化 `db.execute('CREATE VIRTUAL TABLE items_fts USING vss0(items_embedding(1536))')`。

证据显示，此 schema 镜像 memU 的 Resource-Item-Category，支持 OpenClaw 外部内存协议。[1]

### 衰减曲线：Exponential Decay for 真实召回

记忆非永存，需模拟人类遗忘。采用指数衰减公式：

```
decayed_score = base_similarity * exp(-ln(2) * age_days / half_life_days)
```

- **参数清单**：
  | memory_type | importance | half_life_days | 示例 |
  |-------------|------------|----------------|------|
  | correction | 0.9-0.95  | 180           | 错误修正，长期保留 |
  | preference | 0.7-0.9   | 180           | 用户风格，稳定 |
  | decision   | 0.85-0.95 | 90            | 项目决策，中期 |
  | observation| 0.3-0.5   | 14            | 临时观察，快速衰减 |
  | general    | 0.4-0.6   | 60            | 通用事实 |

在 retrieve 时，SQL 查询：
```sql
SELECT *, 
  (cosine_similarity(?, embedding) * importance * exp(-0.693 * (strftime('%s','now') - created_at)/86400.0 / half_life_days)) AS decayed_score
FROM items_fts 
WHERE decayed_score > 0.75  -- 召回阈值
ORDER BY decayed_score DESC LIMIT 10;
```

半衰期 30 天：30 天后分数 halved，90 天 1/8。evergreen 如 MEMORY.md 设 half_life=∞ (importance 永不衰减)。

### 召回阈值与 Proactive Loop

召回阈值（默认 0.75）过滤噪声，仅注入高相关上下文，节省 token。低于阈值则 fallback 纯近期 episodic。

**Proactive Recall 循环**（针对 openclaw 24/7）：
1. **Auto-Capture**（响应后）：LLM 提取 items，分类 kind/importance，插入 DB。检查 duplicate：相似度 >0.9 更新 semantic。
2. **Background Monitor**（每 5min cron）：扫描 resources，预测 intent（如 "用户最近查 NVDA，监控价格"），预存 proactive items。
3. **Pre-Recall**（用户输入前）：embedding 查询 top-10 decayed_score >0.75，注入 prompt："相关记忆：[list]"。
4. **Compaction Trigger**：session 近 80% 上下文窗，silent turn 强制 store summaries。

**监控要点**：
- 阈值调优：A/B 测试 0.7 vs 0.8，metric=召回准确率（Locomo benchmark ~92%）。
- 回滚：若 DB 膨胀，PRAGMA journal_mode=WAL；scale >10k 用外部 ANN 如 FAISS。
- Clawdbot 持久化：session_id 索引，确保跨重启恢复。

落地参数：
- Embedding model: text-embedding-3-small (成本低)。
- LLM 提取：Claude-3.5-sonnet，prompt："从对话提取 3-5 semantic/episodic facts"。
- 阈值：开发 0.8，生产 0.75。
- 清理：每周 cron DELETE WHERE valid_until < now() OR decayed_score <0.1。

此方案将 OpenClaw token 成本降至 1/10，支持 moltbot 连续聊天无遗忘。[2]

**资料来源**：
[1] https://github.com/NevaMind-AI/memU  
[2] memU OpenClaw 内存整合文档 (mem0.ai/blog/mem0-memory-for-openclaw)

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