训龙虾——打造你的 AI 分身
训龙虾——打造你的 AI 分身
上一篇聊完养龙虾。
身份录入了，技能装好了。
你的龙虾已经能干活了。
但还有一个问题——
每次对话，它都像第一次见面。
你说过的话，它不记得。
你交代过的偏好，它下次还问。
明明用一个 AI 用了 40 天，它还是那个刚出厂的样子。
智能体不会因为你用得更久而变聪明，但它周围的文件会变得更丰富、更精准。
今天这篇，解决的就是这个问题。
为什么你的 AI 总是”失忆”
先问一个问题：
第1天和第40天，用同一个模型，区别在哪？
答案是：区别在于一堆每周都在变丰富的 Markdown 文件。
模型还是那个模型。
但你给它读的文件，变厚了。
变精准了。
更贴合你的需求了。
这就是 OpenClaw 的核心设计——
文件系统本身就是集成层。
AI 不需要”记住”一切。
它只需要在你开口时，读到正确的文件。
三层文件架构
OpenClaw 的文件架构分三层：
1 | ┌─────────────────────────────────────────┐ |
上一篇，我们填了身份层。
今天，重点聊聊操作层和知识层。
第一层：身份层（回顾）
上一篇已经讲过，简单复习一下：
| 文件 | 定义什么 |
|---|---|
| SOUL.md | AI 的灵魂——价值观、行为准则 |
| IDENTITY.md | AI 的身份证——名字、emoji、头像 |
| USER.md | 用户档案——你是谁、偏好什么 |
这三个文件，决定了 AI 的”人设”。
但光有人设不够。
你还需要告诉它：每天醒来先干什么。
第二层：操作层
这是让 AI “会干活”的关键。
AGENTS.md：工作指南
AGENTS.md 是 AI 每次启动时首先读取的文件。
它定义了：
- 每天要做哪些检查
- 工作流程是什么
- 有什么必须遵守的规则
一个简单的示例：
1 | # AGENTS.md |
这个文件决定了 AI 的”工作习惯”。
认真写。
HEARTBEAT.md：自愈机制
HEARTBEAT.md 是一个定时检查清单。
OpenClaw 会定期读取这个文件，执行里面的检查项。
比如：
1 | # HEARTBEAT.md |
这就像给 AI 装了一个”心跳检测”。
出了问题，它能自己发现、自己处理。
角色专属指南：一人一岗
如果你有多个智能体，每个都可以有自己的专属指南。
比如：
research-agent.md— 研究智能体的工作流程gzh-agent.md— 公众号智能体的发布规范xhs-agent.md— 小红书智能体的内容风格
这些文件定义了不同角色的”岗位说明书”。
怎么让 Agent 加载专属指南？
OpenClaw 用 Skill 机制来加载角色专属指南。
每个智能体启动时，会自动扫描 skills/ 目录下的 .md 文件。
只要文件的 description 写对了，就会被识别并加载。
一个示例：
1 | --- |
加载逻辑：
- Agent 启动时扫描
skills/目录 - 读取所有
.md文件的 YAML 元数据 - 根据
description判断是否相关 - 相关则加载正文，不相关则跳过
多 Agent 场景：
你有三个 Agent：研究、公众号、小红书。
1 | workspace/ |
每个 Agent 启动时，只加载和自己相关的 Skill。
怎么判断相关？
方法一：关键词匹配
在 description 里写清楚触发词：
1 | description: 公众号智能体。触发词：公众号、文章、发布、排版。 |
方法二：工作区隔离
给不同 Agent 配置不同的工作区：
1 | /workspace-research/ → 研究智能体的工作区 |
每个工作区只放自己需要的 Skill 文件。
Agent 只会读到属于它的指南。
第三层：知识层
这是让 AI “有记忆”的核心。
MEMORY.md：精华记忆
MEMORY.md 存的是值得长期记住的事。
不是流水账。
是经过提炼的重要信息：
- 关键决策和原因
- 用户的核心偏好
- 项目的重要背景
- 学到的教训
一个示例：
1 | # MEMORY.md |
写作原则：
- 只写值得记住的事
- 定期清理过期内容
- 保持精简，不要变成流水账
每日日志：原始记录
每日日志存在 memory/ 目录下，按日期命名：
1 | memory/ |
它记录的是当天发生了什么：
- 和 AI 讨论了什么
- 做了哪些决定
- 有什么临时想法
这些原始记录，供日后回溯。
不需要精雕细琢，记录下来就行。
自动化记忆系统：让 Agent 自己记账
你不需要每天手动写日志。
Agent 可以自动帮你记。
配置方式：
在 AGENTS.md 里加入这段：
1 | # AGENTS.md |
Agent 在每次对话结束时会读取这段指令，自动执行。
定期提炼到 MEMORY.md：
在 HEARTBEAT.md 里配置定时任务：
1 | # HEARTBEAT.md |
触发词方式：
也可以在 AGENTS.md 里定义触发词：
1 | ## 记忆提炼 |
什么值得写进 MEMORY.md：
建议定义一个标准：
| 写入 | 不写入 |
|---|---|
| 用户明确说”记住这个” | 临时任务（已完成） |
| 同一事项出现 3 次以上 | 日常琐事 |
| 重大决策及原因 | 还不确定的想法 |
| 用户偏好、项目背景 |
这样配置后，整个流程是：
1 | 每天对话 → Agent 自动追加日志 |
你只负责最后一步：确认要不要记。
shared-context/：跨智能体共享
如果你有多个智能体协同工作，需要一个共享知识库。
shared-context/ 目录就是干这个的。
里面可以放：
THESIS.md— 共同的世界观、品牌调性FEEDBACK-LOG.md— 跨智能体的纠正记录DAILY-INTEL.md— 每日情报汇总STYLE-GUIDE.md— 统一的写作风格指南
多 Agent 读取机制
共享知识库的关键问题：多个 Agent 同时读，会不会打架？
答案是：读不会打架，写才会。
读取是并行的——多个 Agent 可以同时读同一个文件，互不影响。
1 | Agent A ──┐ |
防污染设计：单写者原则
写入是串行的——同一时间，只能有一个 Agent 写入。
这就是单写者原则：
每个共享文件，只有一个”拥有者”负责写入，其他 Agent 只读。
一个具体设计：
1 | shared-context/ |
每个文件旁边标注”谁是写者”。
Agent 启动时，知道自己对哪些文件有写权限。
冲突怎么办？
如果两个 Agent 都想写同一个文件？
加锁。
OpenClaw 支持 .lock 文件机制：
1 | DAILY-INTEL.md |
其他 Agent 看到 .lock 文件，就知道有人在写，等待或跳过。
推荐实践
- 共享文件尽量只读，由人工定期更新
- 需要自动写入的，明确标注写者
- 高频写入的场景，用队列文件（每个 Agent 写自己的队列文件）
1 |
|
记忆系统的设计原则
原则一：分级存储
不同类型的信息，放不同的地方：
| 信息类型 | 存放位置 | 特点 |
|---|---|---|
| 长期精华 | MEMORY.md | 人工整理，长期有效 |
| 原始记录 | 每日日志 | 自动记录，供回溯 |
| 团队共享 | shared-context/ | 跨 Agent 协作 |
原则二：单写者原则
共享文件，一个写者，多个读者。
为什么？
避免冲突。
如果两个智能体同时写同一个文件，会出问题。
一个写，多个读，简单清晰。
Heartbeat：让 Agent 自愈
再聊聊 Heartbeat，这是个被低估的功能。
什么是 Heartbeat
Heartbeat 是一个定时触发的机制。
OpenClaw 会定期读取 HEARTBEAT.md，执行里面的检查项。
就像人的心跳——
定期检查，发现问题，及时处理。
怎么配置
在 HEARTBEAT.md 里写入检查项：
1 | # HEARTBEAT.md |
OpenClaw 会按照配置的频率，自动执行这些检查。
为什么重要
AI Agent 最大的问题之一：它不会主动”想起”事情。
你不说，它不做。
Heartbeat 解决的就是这个问题。
让 AI 定期主动检查，而不是等你说。
实战案例：智能体协作
说个真实场景。
你是一个内容创作者，有三个智能体帮你干活：
- 研究员 — 每天抓取行业资讯，整理情报
- 公众号运营 — 负责公众号的排版、发布、数据追踪
- 小红书运营 — 负责小红书的图文内容、话题蹭热点
它们怎么协作？
先看流程图：
1 | 研究员 |
研究员每天整理情报，写入 DAILY-INTEL.md。
公众号运营和小红书运营各自读取这个文件，生成适合自己平台的内容。
关键设计：单写者原则
DAILY-INTEL.md 的写者只有一个：研究员。
公众号运营和小红书运营只读，不写。
这样就不会出现”两个人同时改一个文件”的冲突。
内容适配
同一个情报源，不同平台要适配不同风格：
| 平台 | 内容特点 | 研究员的输出 |
|---|---|---|
| 公众号 | 深度、结构化、有观点 | 研究员提供完整背景、数据、分析框架 |
| 小红书 | 轻快、有图、有话题 | 研究员提炼金句、关键词、适合做图的要点 |
研究员在 DAILY-INTEL.md 里同时提供两种格式的素材：
1 | # 每日情报 2026-03-06 |
公众号运营和小红书运营各取所需。
实际收益
这单一改变节省的时间，比我做过的任何 prompt 优化都多。
以前：每个平台都要从头写。
现在：研究员产出一次，两个平台各取所需。
进阶：加一个主理人
如果你想更省心，可以加一个”主理人”智能体：
- 协调研究员和各平台运营
- 审核内容质量
- 统一风格把控
1 | 主理人 |
主理人读取 FEEDBACK-LOG.md，了解之前的纠正记录，确保风格一致。
总结：三层架构一览
| 层级 | 文件 | 作用 |
|---|---|---|
| 身份层 | SOUL.md / IDENTITY.md / USER.md | 定义”我是谁” |
| 操作层 | AGENTS.md / HEARTBEAT.md | 定义”怎么干活” |
| 知识层 | MEMORY.md / 每日日志 / shared-context | 定义”记住什么” |
三层协同，形成一个完整的”AI 分身”：
- 身份层让它有个性
- 操作层让它有习惯
- 知识层让它有记忆
龙虾训好了，下一步？
你的 AI 已经有了长期记忆。
能记住你说过的话。
能主动检查任务。
能和其他智能体协作。
但还有一个问题——
单打独斗有上限。
想要更强，得建军团。
下一篇文章：建军团——从单兵到 Swarm
让你的 AI 从一个，变成一支队伍。
OpenClaw 进阶之路系列第二篇
上一篇：养龙虾——让 AI 真正认识你
wechat
alipay