🎯 做完你会得到
记忆召回更稳；误召回更少；适合长期使用型 Agent。
👤 适合谁
- 长期运行 Agent 的用户
- 对记忆质量敏感的团队
- 使用本地检索模型的人
⚡ 效果预览
同样问“上次定价讨论怎么定的”，调优后 OpenClaw 更容易召回真正相关的会议和笔记，而不是一堆相似噪音。
这个场景解决什么问题
记忆系统不好用，很多时候不是没记住，而是检索配置不对。
配置步骤
调整 embedding 输入类型
→ 优化检索前缀
→ 评估召回质量预期结果
- 相关信息更容易找回
- 长期使用体验更稳
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