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V2EX

我用 AI 写代码,但终端管理反而成了累赘——于是我做了 codux [调研] 各位在公司都用什么 ide 和 agent 写代码? 老运维 share 一个运维平台 看到有公司考核 token 指标,很好奇大家上个月的 AI 账单是多少 GLM-Coding 调用持续报错: z.ai 的 Lite 套餐几乎无法使用,官方 Pro/Max 是否稳定? 现在还有什么渠道可以稳定安全地使用 Claude 吗? 上海漕河泾内推,本组有 2 个 hc,一个后端,一个前端,预算都是 20k 左右,不打卡,氛围好 如果 V2EX 上有一组不永久保存聊天记录(比如只保存 7 天或者 24 小时)的聊天室,那么会开启哪些有用或者有趣的可能? gemini cli 貌似挂了,一直返回 403 第一次在自媒体上赚到钱 收集了最近在使用的低价 GPT, Gemini,邮箱等 AI 会员的小店合集 讨论个大实话:现在企业还在说 AI 编程提效 20%, 30%的,真的太落后,没用懂 AI。因为包括很多前沿公司,已经狂奔到提效 200%-500%的情况 [招聘][远程][币安] 前端/后端/QA/iOS/Android 至少 3 年以上经验 目前有大量 HC 欢迎投递 Chatgpt Pro 用量用不完的可以开这些设置 面试的时候好像遇到钓鱼了,给各位避个坑 cursor 年续费 22 号到期, 自动续费是否还是老的计次套餐呢 被两件破事毁掉的一下午,琐碎的内耗消磨人的精力 使用 Planet 存储 Codex 的会话或者重要信息 如果业务部门领导不要你开发功能,而是要求你教会它用 claude code 开发功能,你会怎么做? 分享一个 MacOS 接绿联 CM818 USB 转 DP 转接器使用感受 我的 HR 朋友 10 年老 Java ,非全大专,大家帮忙看看简历 开源了一个 AI 口语练习工具,音素级发音评分,完全免费可自部署 V2EX 上有哪些你觉得很有趣、印象深刻的妹纸? 字节为啥不出个国内版 Vercel? 有在大马的朋友吗? 问个运营商问题 你们在有领导的公司大群发过的最大胆的消息是什么 公司裁员,目前没有工作。想试试摆摊,做一个移动鲜啤打酒车 我的硬盘 Memblaze Pblaze 5 Linux 下不识别,给 Linux 内核提交了补丁, AI 说有望被合并 只有我一个人觉得 codex 不好用?
🚀 用 MemOS 实现线上+线下双 OpenClaw Agent 跨机器共享记忆
ghostsf · 2026-03-22 · via V2EX

玩 OpenClaw 这么久,一直有个痛点:想搞个线上实例 + 本地实例,线上负责 24h 待命、跑定时任务、消息推送;本地负责管理电脑、开发调试、浏览器自动化,但两边记忆怎么共享?

之前想过 Git 同步文件、飞书 Wiki 同步……试下来要么麻烦要么有安全问题。

今天终于搞定了全套方案,分享给大家:自建 MemOS Server + Cloud Plugin ,两个 OpenClaw 实例共享同一个记忆层,零 Git ,零文件同步,各实例管各的配置,MemOS 管共享记忆。

🎯 最终架构 [线上实例] (服务器, 24h) ←→ [自建 MemOS Server] (FastAPI + Neo4j + Qdrant) ←→ [本地实例] (Win 开机在线) 各自独立配置 共享记忆层 各自独立配置 优势:

✅ 数据完全自有,存自己服务器,不依赖第三方云服务 ✅ Token 节省 70%+,传统全量对话记忆 → 只塞相关记忆,prompt 小很多 ✅ 跨机器共享,线上线下随时能搜到对方存的记忆 ✅ 配置独立,两边 AGENTS.md 可以不同,适配不同场景 ✅ 几乎零额外开发,官方有现成 Cloud Plugin 直接用 🛠️ 核心思路

  1. 服务器部署 MemOS Server MemOS 官方项目自带完整的 FastAPI Server ,直接 Docker Compose 跑:

三件套:MemOS API + Neo4j 图数据库 + Qdrant 向量库 数据目录全部 bind 挂载到宿主机持久化(重启不丢) 公网暴露 API 一定要加简单 Token 鉴权 2. Nginx 反向代理托管前端 Viewer 用子域名反代到本地 MemOS API ,然后把纯前端的 MemOS 记忆可视化 Viewer ( Vue 单文件)放在子路径,浏览器打开就能管理所有记忆,很方便。

  1. 两边 OpenClaw 安装 Cloud Plugin 安装官方插件,配置环境变量指向你自建的 MemOS API 地址和 Token ,两边用同一个 MEMOS_USER_ID ,就是同一个记忆池。

开启 MEMOS_MULTI_AGENT_MODE=true ,两边不同 agentId ,MemOS 自动做数据隔离,互不干扰。

📊 成果 一天时间从 0 到 1 跑通全链路:

✅ 线上实例正常检索 + 存储 ✅ 本地实例正常连接,能搜到线上存的记忆 ✅ 浏览器可视化管理,随时查看搜索删除 ✅ 公网访问有 Token 鉴权,安全可控 💡 经验总结 为什么不直接用 MemOS Cloud ?

当然可以!官方 Cloud 更省心,直接填 API Key 就能用。我只是想数据完全自己掌握,所以选了自建。 Token 真的能省这么多?

传统全量对话,每轮都把整个历史塞进 prompt ,对话 100 轮就是 10k+ token ; MemOS 只召回 3-10 条相关记忆,一般也就 1-2k token ,省 70% 很正常。 两边记忆会覆盖吗?

不会。MemOS 是只增不覆盖,两边 add 都是新增,搜索时都能搜到对方的,完美共享。 配置文件需要同步吗?

不需要。AGENTS.md 这些本来就应该两边不同:线上侧重推送、定时;本地侧重开发、文件管理,各管各的就好,改动通过记忆传递。 👏 感谢 MemTensor 做了这么棒的设计,正好解决了我这个多实例共享记忆的痛点,官方文档也很清晰,照着来基本没什么大坑,今天一天就搞定了。推荐大家也试试!