# 让AI不再“失忆”：优刻得MemoryDB为Agent打造“长期记忆底座”

> 作者/来源: UCloud官方/历史归档
> 发布时间: 2026-03-28T02:00:00.000Z
> 分类: AI专区
> 标签: AI Agent, MemoryDB, 长期记忆
> 原文链接: http://117.50.162.249:3000/yun/articles/2656

---

在大模型能力持续提升的当下，企业级AI落地正面临一个关键分水岭：决定AI价值上限的，不再是模型能力，而是“是否具备长期记忆”。

当前多数Agent系统仍停留在“会执行任务”的阶段——依赖上下文窗口完成推理，但在任务结束后即“归零”。每一次调用都需要重复注入大量历史信息，不仅效率低下，也进一步放大了Token消耗。

优刻得正式推出MemoryDB——专为AI Agent打造的智能记忆系统，为企业构建可持续进化的“AI记忆底座”。

**AI记忆能力的三大核心痛点**

1. 短期上下文依赖，缺乏长期记忆沉淀

在当前大模型架构下，AI对话主要依赖有限的上下文窗口。即使已明确设定任务目标或业务规则，在多轮交互过程中，模型仍可能反复“重新理解需求”，难以形成稳定、一致的执行逻辑。

上下文再长，也只是“临时记住”，而非“真正记住”。

2. 记忆注入机制问题，Token成本攀升

在现有的Agent实践中，通常采用将完整记忆文件（如MEMORY.md）持续注入system prompt的方式来“模拟记忆”。

这一方式存在明显问题：

- 缺乏动态筛选机制：大量历史信息与当前任务无关

- 上下文持续膨胀：记忆内容随使用时间线性增长

- Token消耗失控：长对话与复杂任务场景下，成本显著上升

最终导致记忆越多，成本越高，但有效信息占比却不断下降。

3. 记忆系统复杂度高，难以规模化落地

从“增加记忆能力”到“构建可用的记忆系统”，中间存在显著工程鸿沟：

- 不同业务场景对记忆类型（短期/长期/结构化）需求差异明显

- 记忆的存储、检索、更新、遗忘策略需要精细设计

- 随着逻辑叠加，系统复杂度快速上升

在实际落地过程中，企业往往面临：系统能够搭建，但难以稳定运行与持续优化的问题。这使得“AI记忆”从一个功能问题，演变为一个系统工程问题。

**优刻得推出MemoryDB：AI的"数字海马体"**

### **1. 企业级云服务保障**

数据完整留存在用户自有环境中，不经过任何第三方。支持备份恢复、高可用架构、全链路监控，记忆数据与业务数据一样稳定可靠，真正适合生产环境长期运行。

### **2. 兼容mem0生态**

UCloud MemoryDB完全兼容mem0的API接口。已接入mem0生态的项目，只需替换host地址，接口行为保持一致，迁移成本接近零，数据主权回归自身。

### **3. 为OpenClaw提供开箱即用的记忆服务**

深度集成OpenClaw插件体系，autoCapture自动从每轮对话中提取关键事实，autoRecall在生成回复前精准注入相关记忆。重启Gateway即可生效，用户无感知，对话从此具备真正的"长期记忆"。

**OpenClaw MemoryDB接入指南**

Step 1：创建MemoryDB

登录优刻得控制台，创建MemoryDB实例，等待初始化完成。

https://console.ucloud.cn/postgresql/memorydb

![](https://ucloud-blog.cn-bj.ufileos.com/articles/wechat/images/368ea6aa0baf863e.png)

Step 2：获取API Key

在控制台点击"获取API Key"，并妥善保存。

![](https://ucloud-blog.cn-bj.ufileos.com/articles/wechat/images/dcf9279d06f077df.png)

Step 3：安装OpenClaw-mem0插件

-

```
`openclaw plugins install @mem0/openclaw-mem0`
```

**Step 4：配置OpenClaw**

在 `~/.openclaw/openclaw.json` 中添加配置，使用MemoryDB的Supabase地址作为向量存储后端：

-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

```
`{``  "openclaw-mem0": {``    "enabled": true,``    "config": {``      "mode": "open-source",``      "userId": "openclaw-user",``      "autoRecall": true,``      "autoCapture": true,``      "oss": {``        "llm": {``          "provider": "openai",``          "config": {``            "model": "$LLM_MODEL",``            "apiKey": "$MODELVERSE_KEY",``            "baseURL": "https://api.modelverse.cn/v1"``          }``        },``        "embedder": {``          "provider": "openai",``          "config": {``            "model": "$EMBED_MODEL",``            "apiKey": "$MODELVERSE_KEY",``            "baseURL": "https://api.modelverse.cn/v1"``          }``        },``        "vectorStore": {``          "provider": "supabase",``          "config": {``            "supabaseUrl": "$SUPABASE_URL",``            "supabaseKey": "$SUPABASE_KEY",``            "tableName": "memories"``          }``        }``      }``    }``  }``}`
```

Step 5：重启生效

-

```
`openclaw gateway restart`
```

完成配置后，OpenClaw将自动进行记忆捕获与跨会话召回。

**接入效果：数据与场景对比**

接入MemoryDB后，我们对比了同一批用户在典型场景下的表现，实现Token用量显著降低。

**场景A：涉及历史偏好的日常任务**

![](https://ucloud-blog.cn-bj.ufileos.com/articles/wechat/images/4b24dec44e63b719.png)

*接入MemoryDB前后Token消耗对比——三个典型场景全面断崖式下降*

*场景B：跨会话的连续性任务*

*![](https://ucloud-blog.cn-bj.ufileos.com/articles/wechat/images/34eeb4067814c14d.jpg)

*

*场景 C：它记得你是谁*

*![](https://ucloud-blog.cn-bj.ufileos.com/articles/wechat/images/d0d6560c1022c34f.jpg)

*

**引入记忆层后整体Token消耗可降低约80%以上**。使用周期越长，积累越多，召回越准，省得越多。从"全量输入上下文"转变为"按需加载记忆"，UCloud MemoryDB不仅优化体验，也从根本上降低了模型调用成本。

过去，AI的核心是“模型”；现在，AI的核心正在转向“系统”。没有记忆的Agent，只是一次性工具；具备长效记忆的Agent，才是可积累的生产力。优刻得MemoryDB让Agent记住你、理解你、越用越懂你。

👉 欢迎体验：https://docs.ucloud.cn/upgsql/memorydb/introduce