<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Memory on Tony老师的博客</title><link>https://blog.tanteng.space/tags/memory/</link><description>Recent content in Memory on Tony老师的博客</description><generator>Hugo</generator><language>zh</language><lastBuildDate>Tue, 31 Mar 2026 19:30:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.tanteng.space/tags/memory/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>OpenClaw 内置引擎 + 硅基流动免费模型开启向量搜索</title><link>https://blog.tanteng.space/posts/openclaw-builtin-memory-siliconflow/</link><pubDate>Tue, 31 Mar 2026 19:30:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.tanteng.space/posts/openclaw-builtin-memory-siliconflow/</guid><description>&lt;p>上一篇&lt;a href="https://blog.tanteng.space/posts/openclaw-qmd-memory-engine/">《OpenClaw 的 QMD 记忆引擎：从尝鲜到放弃》&lt;/a>里，我因为 2 核 4G 服务器跑不动 QMD 的 3 个本地 LLM 模型，切回了内置引擎。当时以为内置引擎只有关键词搜索——其实不是。&lt;/p></description></item><item><title>OpenClaw 的 QMD 记忆引擎：从尝鲜到放弃</title><link>https://blog.tanteng.space/posts/openclaw-qmd-memory-engine/</link><pubDate>Mon, 30 Mar 2026 15:30:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.tanteng.space/posts/openclaw-qmd-memory-engine/</guid><description>&lt;p>OpenClaw 有一套内置的 Memory 系统，基于 SQLite 实现，开箱即用。但对于需要更高搜索质量、更广索引范围的场景，OpenClaw 提供了一个更强大的选项——&lt;strong>QMD Memory Engine&lt;/strong>。&lt;/p>
&lt;p>本文梳理 QMD 的核心概念、架构原理、配置方法，以及它在 OpenClaw 记忆体系中的实际角色，最后与 OpenViking 方案做对比。&lt;/p></description></item><item><title>OpenViking × OpenClaw：给 AI Agent 装上长期记忆</title><link>https://blog.tanteng.space/posts/openviking-openclaw-memory-dual-write/</link><pubDate>Thu, 26 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.tanteng.space/posts/openviking-openclaw-memory-dual-write/</guid><description>&lt;p>最近给 OpenClaw 装上了 OpenViking，顺手配了套记忆&amp;quot;双写&amp;quot;机制。折腾了一阵，记录下过程和使用心得，也深入梳理一下 OpenViking 插件的运行原理——它到底是怎么接管 OpenClaw 的记忆系统的。&lt;/p></description></item></channel></rss>