【高效管理token成本】OpenClaw精细化分库管理memory以减少token成本的方案的可行性研究

一、研究背景：

总所周知，当我们在给我们的小龙虾下指令的时候我们的小龙虾会调用相应的skills进行分析学习，最后会把记住的东西全都放在memory.md这个markdown文件里。每当执行相关任务的时候，我们的小龙虾会在memory.md里进行翻找直到找到相应的提示词为止，然后再根据提示做出相应的行动。那么这样就会出现一个非常明显的问题，虽然说OpenClaw有“上下文压缩”“记忆热插拔”等管理记忆的方法，但是当时间一长我们输入的指令一多，我们的小龙虾的memory文本就会越来越多，越来越杂，就会直接导致小龙虾正在查找相关信息上花费不少没必要的token，而接下来的精细化分库管理memory的方案将会直接解决这个问题，而且不管文本有多少都有显著效果。

二、原理分析：

其实我们的小龙虾在处理memory.md的时候会用到分库处理这个流程，比如说我们在2026年3月30日下达一个指令，小龙虾会默认将这个指令的相关内容放到/home/admin/.openclaw/workspace/memory/2026-03-30.md这个路径下的库里，到时候我们在指定这个路径去寻找相关信息的时候我们的小龙虾就会乖乖的去执行寻找并行动。这就是简易分库的底层逻辑与使用方法。

那我们不妨在这个基础上进行进一步的发展，我们可以充分利用小龙虾路径敏感特性，构建我们自己想要的库，倒时候我们就可以按照自己分的库指定小龙虾寻找信息关键词的流程，避免类似早期的OpenClaw地毯式搜寻信息关键词的高成本行为。举个例子：我们可以把自己的数学笔记交给小龙虾保管，但是在上传的时候我们得提醒一下我们的小龙虾——在对话末尾加入这句话：”记入/home/admin/.openclaw/workspace/memory/bank/notes.md“，这样我们的小龙虾就会为我们的数学笔记单独建立库，并且在阅读笔记相关内容后总结出内容关键词。到时候我们在向小龙虾要数学笔记时可以这么说：”参考/home/admin/.openclaw/workspace/memory/bank/notes.md，给我某某相关的数学笔记。“这样小龙虾就会很快给我们想要的笔记了。我们的小龙虾可以避免之前杂乱无条理的记忆文本书写与低效的关键词寻找，做到真正的精细化办公，并且达到节省token的目标。

以上是精细化分库和原始默认记忆模式的区别流程图

三、效果演示：

接下来我会展示我做的两个实验，来验证我的说法

实验一：

样本：波利亚计数公式、爱因斯坦场方程、大学课表

对比顺序：先原始库，后精细化分库

步骤一：数据入库

这是原始库的数据入库与提取

接下来这张图片是在庞大的文本中寻找课表信息

接下来是精细化分库的数据入库

接下来这张图片是在分库情况下的文本中寻找课表信息

步骤二：前后token消耗对比

由上面这张图可以十分清楚的看到精细化分库的情况下节省了很多不必要的token消耗（后为精细化分库数据

实验二：

样本：长恨歌波利亚计数公式、爱因斯坦场方程、大学课表

对比顺序：先精细化分库，后原始库

步骤一：数据入库（由于篇幅原因，我就展示和实验一有区别的地方，其他没展示的实验内容均与实验一一致）

步骤二：前后token消耗对比

由上面这张图可以十分清楚的看到精细化分库的情况下节省了很多不必要的token消耗（前为精细化分库数据）

以上两个实验表明现象：

不管是多少指令，当小龙虾在之前已拥有较多记忆的形况下，精细化分库的方案都是比直接让小龙虾在以往记忆文本中寻找关键词还要节省token的。

四、结论：

本研究通过分析OpenClaw的默认记忆机制（单一memory.md文本形式），发现小龙虾在长记忆文本的情况下查找信息会产生大量冗余检索，从而导致显著的token浪费。为解决这个问题本研究提出并验证了一种精细化分库管理方案：利用OpenClaw的路径敏感特性，将不同类型信息存入自定义路径（如/home/admin/.openclaw/workspace/memory/bank/notes.md），使小龙虾能够按照我们的需求指定检索而非全库扫描。两个对比实验（分别以原始库和分库为先后顺序）均表明，精细化分库管理方案在不同知识类型上均能显著节省token消耗。总而言之，精细化分库管理是一种操作简便、效果显著且成本低廉的记忆优化方法，有效解决了长记忆文本下OpenClaw记忆杂乱与检索低效的问题，为我们的小龙虾的长期记忆管理与高效token管理提供了可行性的实践参考。