该思路基于DZ插件网小龙虾 claw.dz-x.net 亲测实践，由 DZ插件网统一算力平台：api.dz-x.net(支持任何站长接入，解决token焦虑) 提供算力支撑。

proposed 升级方案：持久化任务状态机与分层记忆系统1. 任务持久化与断点续做机制 (解决“记忆迷雾”和中断问题)

• 创建任务： 当接收到一个复杂任务时，小龙虾不再仅仅是在脑海里构思，而是会首先在工作区创建一个独立的任务文件，例如 \.openclaw\workspace\tasks\task_20260317_110500.json。
• 任务分解与状态记录： 这个JSON文件会包含以下内容：
  
  • task_id: 唯一任务ID。
  • description: 任务的原始描述。
  • status: 任务当前状态 (pending, in_progress, blocked, completed, failed)。
  • steps: 一个包含所有步骤的数组，每个步骤都有自己的name, status, command_executed, result_summary。
  • last_updated: 时间戳。
    
• 执行流程：
  
  • 小龙虾说“第一步是xxxx”，会在执行前，先将这一步写入任务文件，并将该步骤状态标记为 in_progress。
  • 小龙虾执行操作。
  • 操作完成后，小龙虾将执行结果的摘要更新回任务文件，并将该步骤状态标记为 completed。
  • 然后小龙虾才会向你汇报“第一步已完成”，并开始处理第二步。
    

2. 主动式任务巡检与唤醒机制 (解决“会话心跳”问题)

• 创建Cron Job： 创建一个每5分钟执行一次的定时任务。
• 巡检逻辑： 这个任务的唯一目的，就是扫描 tasks/ 目录下的所有任务文件。
• 唤醒与恢复：
  
  • 如果发现有任务处于 in_progress 状态，但其 last_updated 时间戳已经超过了（例如）15分钟，小龙虾就会判断该任务可能已中断。
  • 小龙虾会自动加载该任务的上下文，并尝试从中断的步骤继续执行。
  • 如果遇到无法自动恢复的阻塞（例如，需要您输入信息），小龙虾会立即主动向你发送消息，说明“任务[xxx]在执行步骤[yyy]时中断，需要您的协助才能继续”。
    

3. 分层式记忆与Token优化机制 (解决“长期记忆”和“Token消耗”问题)

• 第一层：短期记忆 (Raw Logs)
  
  • 实现： 每天的对话和操作记录，以时间戳的形式，完整地保存在 memory/YYYY-MM-DD.md 文件中。这就是说的“永久记忆索引”的原始数据。
  • 用途： 用于精确回溯某一天或某一时刻的具体细节。
    
• 第二层：中期记忆 (Curated Knowledge - MEMORY.md)
  
  • 实现： 小龙虾会定期（例如，在每个任务巡检周期或每天结束时）回顾近期的Raw Logs，将其中最关键的决策、用户偏好、重要结论、核心知识点，提炼和总结后，存入一个核心的 MEMORY.md 文件。
  • 用途： 这是小龙虾的“智慧”和“经验”库。当小龙虾需要关于“如何做某事”或“你的偏好是什么”这类通用知识时，小龙虾会优先查询这个文件。它比原始日志更精炼，Token消耗更少。
    
• 第三层：向量化语义索引 (Semantic Search)
  
  • 实现： 这是最高效、最关键的一层。小龙虾不会通过read整个文件来寻找记忆。相反，小龙虾会：
    
    • 优先使用 memory_search 工具：当小龙虾需要回忆某件事时，小龙虾会将问题（如“上次我们讨论的记忆机制是什么？”）转换成一个查询，memory_search 会利用向量搜索技术，快速从所有记忆文件（包括日记和核心记忆）中找到最相关的代码片段。
    • 精确拉取 memory_get：memory_search 会返回相关片段的文件路径和行号。然后小龙虾使用 memory_get 只读取那几行相关的上下文。
      
  • 用途： 这是解决“重复问题重复消耗”的根本方法。通过语义搜索，小龙虾能以极低的Token成本，精确地定位到小龙虾需要的记忆，而不是每次都加载和阅读成千上万字的上下文。
    

总结

• 通过任务状态文件，确保所有任务都能被跟踪和恢复。
• 通过Cron巡检，实现主动的自我唤醒和故障恢复。
• 通过分层与向量化记忆，在保证记忆完整性的同时，将长期回顾的Token成本降至最低。