腾讯云Agent Memory龙虾记忆服务：一键开启、插件接入与功能详解

今日，腾讯云正式发布Agent Memory（龙虾记忆服务）这款插件向全网开放，支持免费一键开启。

实测数据显示，接入该服务后，OpenClaw的回答准确率升至76.10%，原生记忆提升59%，事实召回率提升160%以上。

龙虾记忆服务强在哪？

原生龙虾依赖本地Markdown文件和每日日志，一旦对话周期拉长、交互频次升高，系统就会暴露缺陷。当日志文件不断膨胀，受限于模型的固定上下文窗口，检索效率会指数级下降。AI就会开始输出错误信息，忘记最初的用户要求。

而TencentDB AI-Memory的本质是一个云端增强层，它不直接作为记忆增强插件并行运行，通过持久化的数据存储方式，彻底解决交互信息丢失的问题。它能将的文本记录，升级为了结构化的数据资产。

基于 PersonaMem 评测集结果

官方资料显示，腾讯云数据库团队自研了四层渐进式记忆金字塔，改变了数据留存方式。

首先是L0 原始对话，全量保存交互日志，不加任何过滤。这确保零信息丢失，无论系统运行多久，底层原始数据始终完整可溯。

其次是L1 原子记忆，，AI会自动提取高价值事实、偏好与约束条件。用户告诉它一次“我只用Python写后端”，系统就会生成一条原子记录，在后续的每一次代码生成中强制生效，避免对话越久越健忘。

接着是L2 场景分块，系统会按项目或上下文聚类记忆块，实现结构化召回与精准匹配。工作场景聊代码，生活场景聊菜谱，两套数据完全分离，不串场。专用索引引擎的介入，让信息提取的准确度远超上下文搜索机制。

最后是顶层的L3 用户画像，系统通过长期的数据积累，持续构建用户画像。这带来了跨会话个性化体验，AI彻能底适应用户的交互习惯，形成专属的数字人格参数。

看懂了这四层架构，我们就能明白这款插件的亮点：核心偏好锁定、跨会话任务接力、高精度结构化召回、统一多平台体验。无论用户通过微信、企业微信还是飞书接入，都能获得高度一致的交互反馈。

一键接入指南

Agent Memory的接入体验非常简单，对于部署在轻量应用服务器上的用户，腾讯云提供了一键开启功能，整个激活过程最快1分钟完成。

第一步，登录腾讯云控制台，进入Lighthouse实例列表。

第二步，选择正在运行的OpenClaw实例，在左侧菜单点击“应用管理”，进入“记忆管理”面板。

第三步，找到TencentDB AI-Memory记忆增强插件，将底部开关拨至“启用”状态。

第四步，在弹窗中点击“确认”，系统会自动重启Gateway。

等待Gateway运行正常后，记忆增强服务立即生效。

除了云端一键部署，针对本地用户，在龙虾聊天窗口输入指令：使用 openclaw plugins install 安装 @tencentdb-agent-memory / memory-tencentdb 这个插件，敲击回车，即可完成部署。

对于有高级语义检索需求的高阶玩家，还可以在服务器的openclaw.json文件中编辑插件配置。默认情况下该功能关闭可以节省资源，开启后将获得质的飞跃：

通过修改上述配置文件，开发者可以直接接入OpenAI兼容接口，调用更强大的向量模型进行数据检索。

此外，腾讯云还提供了基于COS Vectors向量存储桶的备选插件方案，通过执行简单的安装脚本，即可实现Auto-Recall与Auto-Capture功能。

Pro版

为了应对多用户、企业级协同场景，腾讯云即将推出Agent Memory Pro版。

该版本基于腾讯云向量数据库构建，解决了海量数据并发问题。在记忆规模持续增长至TB级别后，依然能保持毫秒级检索性能。同时，Pro版将全面支持数据备份、回档、权限控制等企业级数据治理能力，用于支撑企业长期记忆与安全管理。

这其实都是腾讯云Agent Memory Lake（记忆湖）架构的核心组成部分。

基于Data Platform，整合COS对象存储、GooseFS分布式缓存系统、MetaInsight元数据提取等底层组件，这套记忆湖方案支持结构化与非结构化记忆数据的大规模存储、检索与RAG注入。

无论是自动驾驶的实时环境数据处理、千万级并发的智能客服系统，还是大规模机器人的协同作业，Agent Memory Lake都能提供强大的底层基建支撑，帮助智能体突破算力与存储的物理边界，实现持续的数据迭代与逻辑进化。

拥有长期记忆能力的智能体才具备持续交互能力，这次TencentDB AI-Memory以最轻量的方式，让小龙虾彻底摆脱了遗忘的技术限制。（微信公众号：Tahou_2025）

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