知识图谱结构化记忆

本案例基于 ClawHub 官方技能 ontology，可直接安装。

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一句话介绍

给 OpenClaw 一个结构化的大脑：谁是谁、谁负责什么项目、什么任务到期了——不是散乱的文本笔记，而是有类型、有关系的知识图谱。

解决什么问题

OpenClaw 默认的记忆是纯文本文件（MEMORY.md），信息一多就乱了。知识图谱让信息结构化存储：

• 谁会用到：管理多个项目/客户的自由职业者、需要跨 Agent 共享信息的多 Agent 用户、团队协作场景
• 省了什么：在散乱笔记里找信息的时间，以及跨 Agent 重复解释上下文的麻烦
• 效果是什么：问李总相关的所有项目→ 立刻列出，不用翻文件

前置条件

• OpenClaw 正常运行
• 了解你想管理什么类型的信息（人物、项目、任务、事件等）

用到的工具

工具	用途	获取方式
ontology	类型化知识图谱，结构化存储和查询	clawhub install ontology

预期结果

安装后你可以这样和 OpenClaw 交互：

• 记住：张三是ABC公司的产品经理，负责项目X→ 存入图谱
• 张三参与了哪些项目？→ 从图谱查询，返回项目X
• 项目X有哪些待办事项？→ 返回关联的任务列表
• 把项目X的信息同步给002→ 跨 Agent 共享图谱数据

一键安装

帮我安装知识图谱技能：clawhub install ontology

安装完后，帮我初始化以下类型：
- Person（人物）：姓名、公司、职位、联系方式
- Project（项目）：名称、状态、负责人、截止日期
- Task（任务）：标题、所属项目、负责人、状态
- Event（事件）：时间、地点、参与人

然后把我现在告诉你的信息录入图谱。

怎么验证成功了

1. 录入几条测试数据：张三是ABC公司产品经理，负责项目Alpha
2. 查询：张三的信息→ 应该返回完整的结构化数据
3. 关系查询：项目Alpha有哪些参与人？→ 应该返回张三

踩坑记录

录入的信息没有建立关联

症状：录了人物和项目，但问张三参与了哪些项目没有结果。

解法：录入时要明确关系：张三 负责 项目Alpha。只说张三，项目Alpha没有建立连接。

图谱数据和 MEMORY.md 重复了

症状：同一条信息在图谱和 MEMORY.md 里各存了一份。

解法：约定分工——结构化的实体关系（人物、项目、任务）存图谱，主观判断和日志笔记存 MEMORY.md。

数据量大了查询变慢

症状：录入了几百条实体后，查询响应变慢。

解法：定期让 OpenClaw 清理过时数据：删除所有状态为’已完成’且超过3个月的任务。

不满意怎么调

• 想加新类型 → 在图谱里新增一个类型：Client（客户），字段：公司名、联系人、合同金额
• 想批量导入 → 把现有数据整理成 CSV，让 OpenClaw 批量录入图谱
• 想可视化 → 让 OpenClaw 把图谱导出为 Mermaid 图或 JSON，用外部工具可视化
• 想多 Agent 共享 → 把图谱文件放在共享目录，其他 Agent 配置读取路径即可