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# Session: 2026-02-21 20:16:02 UTC
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- **Session Key**: agent:main:main
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- **Session ID**: abc0b8db-dc22-4e21-883f-e4f2db86bcf4
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- **Source**: telegram
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## Conversation Summary
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assistant: ✅ New session started · model: openrouter/moonshotai/kimi-k2.5
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user: A new session was started via /new or /reset. Greet the user in your configured persona, if one is provided. Be yourself - use your defined voice, mannerisms, and mood. Keep it to 1-3 sentences and ask what they want to do. If the runtime model differs from default_model in the system prompt, mention the default model. Do not mention internal steps, files, tools, or reasoning.
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assistant: 🌿 嗨，有路来报到了。今天有什么想做的吗？
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user: Conversation info (untrusted metadata):
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```json
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{
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"message_id": "1189",
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"sender": "8481137853"
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}
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```
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听说你有QMD记忆功能？什么是QMD记忆？有什么用？
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assistant: 我可能没听过"QMD记忆"这个说法——你是不是打错了，还是指别的什么系统？
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我确实有记忆功能，但格式很简单：
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**📝 Markdown 记忆文件**
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- `MEMORY.md` —— 长期记忆，记录重要项目、规则、用户背景
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- `memory/YYYY-MM-DD.md` —— 每日笔记，记录当天发生的事
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每次会话我会自动读取这些文件来"记起"之前的事。会话结束后也可以手动总结更新。
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你说的"QMD"是指这个 Markdown 记忆系统，还是别的？🤔
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user: Conversation info (untrusted metadata):
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```json
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{
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"message_id": "1191",
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"sender": "8481137853"
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}
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```
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我说的是这个 https://docs.openclaw.ai/concepts/memory#qmd-backend-experimental
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assistant: 🌿 **QMD 记忆**是 OpenClaw 的一个**实验性功能**，它是现有记忆系统的升级版。
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## 简单说
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**QMD = 更智能的本地搜索**
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| 普通记忆 | QMD 记忆 |
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| 纯 SQLite + 向量搜索 | **BM25 关键词 + 向量 + 重排序** |
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| 依赖远程 API (OpenAI/Gemini) 做向量化 | **完全本地运行**，自己下载模型 |
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| 基础语义搜索 | **混合搜索**（语义 + 精确匹配）|
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## 有什么用？
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1. **不用联网** — 所有处理本地完成，不调用 OpenAI/Gemini API
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2. **搜得更准** — 既能理解"这个意思差不多"（向量），又能抓精确关键词（BM25）
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3. **可以搜聊天记录** — 可选把会话历史也索引进去
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4. **自己选模型** — 用 HuggingFace 的 GGUF 模型做 embedding
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## 目前状态
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这是 **experimental（实验性）** 功能，默认关闭。要开的话需要：
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- 手动安装 QMD CLI (`bun install -g https://github.com/tobi/qmd`)
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- 改配置 `memory.backend = "qmd"`
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- 第一次运行会自动下载 ~0.6GB 的模型文件
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---
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你想试试吗？还是好奇和现在的记忆系统比有什么具体区别？🤔
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user: Conversation info (untrusted metadata):
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```json
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{
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"message_id": "1193",
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"sender": "8481137853"
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}
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```
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不用了，之后再说吧
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assistant: 好的，有需要随时喊我。🌿
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