1句话给你的 OpenClaw 装上"长期记忆" — 基于 PolarDB-X 的 mem0 记忆方案

本文涉及的产品
云数据库 PolarDB MySQL 版,列存表分析加速 4核8GB
PolarDB Agent Express,2核4GB
简介: PolarDB Mem0是一款为AI Agent构建专属长效记忆的托管服务,100%兼容开源的Mem0系统。通过在多次交互中高效地抽取、存储与调用记忆,赋予Agent持续学习与积累认知的能力,帮助您打造真正智能和个性化的AI应用。

龙虾的记忆问题相信大家都遇到过 — 对话经常从零开始,记不住你说过什么。

polardbx-mem0 是一个开箱即用的解决方案 — 只需一句话,你的龙虾就能自己完成全部安装和配置。

一句话安装

在 OpenClaw 对话中发送:

阅读 https://playbook.polardbx.com/mem0.md 并按照步骤安装和配置 polardbx-mem0

Agent 会自动完成所有操作:

创建 PolarDB-X 免费实例 → 配置 DashScope API key → 安装插件 → 写入配置 → 重启 Gateway

你只需在必要时确认或提供信息,全程无需手动编辑任何文件,中途龙虾会重启一次,请不要着急。

它解决什么问题

OpenClaw 的 Agent 默认没有跨会话记忆。上一轮告诉它"我喜欢用 Rust",下一轮它就忘了。

polardbx-mem0 提供两个核心能力:

  • autoCapture — 每轮对话结束后,自动从上下文中提取值得记住的信息(偏好、事实、决策等),存入向量数据库
  • autoRecall — 每轮对话开始前,自动检索与当前话题相关的历史记忆,注入 LLM 上下文

整个过程对用户透明,不需要手动触发。

为什么选 PolarDB-X

mem0 开源版支持多种向量存储后端(QdrantRedis、pgvector 等)。我们选择 PolarDB-X 作为默认后端,原因很简单:


原生向量能力:PolarDB-X 内置 VECTOR 列类型和 HNSW 索引,支持 VEC_DISTANCE 函数做近似最近邻搜索,不需要额外部署向量数据库。

MySQL 兼容:用熟悉的 MySQL 客户端就能查看、备份、管理记忆数据。SELECT * FROM mem0_vectors 就能看到 Agent 记住了什么。

数据自主:所有记忆存在你自己的数据库里,不经过任何第三方服务。

实际效果

第一轮对话:

用户:我是一个后端工程师,主要用 Go 和 Rust,最近在研究分布式数据库。

配图121新.png

第二轮对话(可能隔了几天):

用户:帮我推荐一本技术书。

配图122新.png

相关链接

官方交流群

“PolarDB-X mem0 交流群”群的钉钉群号: 165600021657

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