偷師ClaudeCode？“小龍蝦”竟學會了做夢！硬核拆解OpenClaw類腦記憶算法

出品 | 網易智能

作者 | 小小

編輯 | 王鳳枝

人類靠睡覺清理大腦垃圾，現在小龍蝦（OpenClaw）也學會這招了。

為了徹底治好隔天就忘的通病，小龍蝦跨界借鑒了人類，讓智能體在掛機打呼嚕的過程中，自己把干貨提煉成永久的本事。

長期以來，大模型記憶始終像個裝不滿也理不順的亂紙簍。由于缺乏有效的長短期記憶篩選機制，智能體在長時間交互后往往會陷入上下文臃腫的泥潭。它們記得住每一個字，卻理不清誰才是重點，甚至在前后矛盾的信息中自我懷疑。

4月5日，OpenClaw在其最新版本中正式上線了實驗性功能：夢境（Dreaming）。這不只是一個浪漫的命名，而是一套像素級復刻人類睡眠邏輯的后臺記憶整理系統，讓智能體醒來之后記住的東西更準。

01睡眠算法：復刻人腦的記憶煉金術

不同于老掉牙的傳統數據庫索引，夢境系統將智能體的運行狀態精妙地劃分為三個邏輯階段，在代碼層面復刻了人類大腦鞏固記憶的生理過程：

淺睡階段（Light Sleep）：系統首先像雷達一樣掃描近期的日常對話和召回痕跡。這一階段的核心任務是去重，將冗余廢話剔除并生成候選清單。此時，系統僅在后臺暫存數據，不會對核心記憶文件MEMORY.md進行任何改動。

深睡階段（Deep Sleep）：這是決定智能體邏輯框架的關鍵時刻。系統采用了嚴格的加權評分機制，只有同時跨過最低評分、最低召回次數和最低獨特查詢次數這三道門檻的信息，才有資格通過篩選。在正式寫入前，系統會再次對比最新日志以剔除過時內容，最終將高價值干貨追加至MEMORY.md，并在DREAMS.md中生成一份深睡摘要。

快速眼動階段（REM）：在記憶固化之后，系統開始像偵探一樣尋找信息間的隱秘關聯。它基于短期的行為痕跡構建底層邏輯模式和反思摘要。這些深度洞察會寫入專門的REM區塊，幫助智能體在處理復雜商業邏輯時表現得更具大局觀，確保它醒來后記憶更精準且反應更敏銳。

為了讓開發者清晰掌握AI的進化過程，OpenClaw將整個夢境過程設計得完全透明、可審查且可追溯。

它包括專門給機器核對的神經突觸。在特定目錄下，系統會像查賬一樣實時保存機器狀態。這里包含召回存儲、階段信號、寫入檢查點以及確保數據絕對安全的鎖文件（Lockfiles），這是智能體維持記憶一致性的底層物理基石。

當然，也包括專門給人類查閱的夢境日記。每當階段素材積累達標，后臺子智能體便會悄悄調用默認模型，在DREAMS.md中追加一段簡潔的、完全說人話的閱讀條目。

02評分機制：用精準KPI決定哪些廢話該被遺忘

如果我們將夢境視為一座巨大的記憶加工廠，那么它內置的這套精準加權算法，就是一個嚴謹的質檢員。

OpenClaw徹底拋棄了機械式的全盤接收，而是通過六個維度的深度切片掃描，來決定哪些記憶配得上進入永久存儲區。為了榨出真正的商業干貨，系統會對每一條信息進行嚴格的實時打分：

相關性權重（30%）：掌握生殺大權的核心指標，直接衡量該信息在被檢索時的平均質量。越是能一針見血解決問題的知識點，賽博地位就越高。

頻率權重（24%）：直接統計條目積累了多少短期信號。簡單來說，老板高頻提及的次數越多，它的KPI權重就越大。

查詢多樣性（15%）：檢驗有多少種不同的提問方式或上下文涉及過該條目。如果一個知識點在多個領域都能跨界救場，它就會被系統直接封為通用真理。

時效性權重（15%）：巧妙地引入了新鮮度衰減分數。昨天的核心指令往往比半年前的陳年廢話更有商業價值，這保證了記憶的實時戰斗力。

整合度權重（10%）：衡量跨多日重復出現的穩定程度。只有經得起時間沖刷、連續幾天都被高頻提及的信息，才能熬過這項殘酷考核。

概念豐富度（6%）：直接提取片段路徑中的概念標簽密度。這決定了信息的含金量，越是具備豐富關聯網絡的高級知識，越容易被破格保留。

有硬核開發者指出，OpenClaw這次夢境升級的底層邏輯，極有可能是在對標Claude Code的泄露源碼。過去粗暴的記憶管理就是反復讀寫整個MEMORY.md，越往后腦子越像一團亂麻。現在這套三階段機制直接破解了難題：淺睡整合碎片，深睡固化邏輯，REM階段掃清矛盾并提煉真相寫入記憶庫，寫入過程也有著嚴格的紀律。這跟Claude內部泄露的KAIROS系統中的自動做夢設計邏輯簡直如出一轍。

一位X平臺的用戶發現，OpenClaw根本不是在包裝虛無縹緲的營銷噱頭，這套系統的運行邏輯嚴絲合縫地吻合了人類睡眠鞏固記憶的神經科學模型。他在社交平臺上評論道，夢境、淺睡、REM和深睡絕非程序員隨便拍腦袋想出來的名字，它們精準地映射了人類大腦實際鞏固記憶的生理軌跡，這是一次硬核的神經學復刻。

03實戰體驗：當賽博員工開始思考的第四十三天

再花哨的理論大餅，最終都得在實戰交互中見真章。

開發者克里斯蒂安·薩拉維亞（Christian Saravia）正在打磨他的個人專屬AI智能體Sara。在實驗的第四十三天時，他像給人類助理安排工作一樣，在對話框里下達了指令：Sara，開始做夢吧。

對于這位見過無數大廠套路的開發者來說，這絕對是OpenClaw迄今為止拋出的最實用的功能之一。

在他看來，在當下的商業應用場景中，開發者對AI的訴求早已發生了質變。OpenClaw的核心文件（如IDENTITY.md、USER.md和HEARTBEAT.md）賦予了智能體人設與連續性，而DREAMS.md則補齊了最后一塊拼圖：記憶的篩選能力。

夢境的本質并不是要把所有垃圾信息都當成寶貝永久封存，薩拉維亞總結道，它是在復盤短期記憶，尋找底層模式，然后剔除噪音。一個真正能幫老板搞錢的智能體，不該像低級移動硬盤一樣死記硬背，它必須像優秀的助理一樣，越來越精準地拿捏老板的偏好、反復出現的核心目標以及隨時間推移沉淀下來的商業背景。

從工程視角來看，薩拉維亞最推崇這套系統的精確性。它不是一個忽悠人的黑盒，而是一個結構清晰、完全受人類掌控的后臺進程。這種有規律、有反思且懂遺忘的機制，讓AI第一次在記憶邏輯上向人類智慧靠攏。

如果想讓這套機制發揮出更大的威力，開發者@jumperz在實操中給出了一套極具參考價值的性能配置單。他提醒新用戶，想要讓夢境功能徹底蛻變為搞錢的生產力工具，默認設置還需要一些微調。

他建議把默認的刷新頻率從每天一次拉高到每6小時一次，同時開啟30天半衰期，讓遠期的無用記憶自然淘汰。搜索層面必須開啟會話內存，把搜索源頭同時指向核心記憶和臨時會話。算力配置上則建議啟用嵌入緩存（Embedding Cache），并將最大條目數設置到50000。

這樣調校后的收益是極其可觀的，@jumperz分享道，這不僅讓內存的干貨質量大幅提升，更關鍵的是極大地減少了老板掏真金白銀買單的算力浪費。如果再配合BRAID框架進行雙劍合璧，由BRAID控制行為準則，由夢境主導記憶留存，就能得到一個行為一致、且能隨時間自我進化的超級智能體。

04社區熱議：是技術突破還是顛覆巨頭的前奏？

OpenClaw 2026.4.5版本的發布，在極客圈和創投圈激起了今年以來最大的一場震動。這已經超出了普通的技術代碼迭代，它直接被許多開發者視作一場被資本巨頭斷供后，憑借技術實力完成的絕地反擊。

在各大科技社交平臺上，OpenClaw官方一段戰斗宣言被反復點贊：Anthropic拋棄了我們，GPT-5.4也確實變得更強了，但我們大步跨向了新紀元。網友們評論道，這簡直是一場技術逆襲的劇本照進了現實。大家公認這是今年至今最重磅的一次底層更新，因為它根本不屑于做表面的修修補補，而是直接拉高了智能體的能力上限，拿出的全是解決用戶痛點的硬干貨。

從商業變現視角來看，這套會做夢的記憶系統，簡直就是打破現有行業瓶頸的利器。針對目前市面上絕大多數AI客服聊過十句就陷入上下文混亂的現狀，海外網友指出：只有徹底解決用戶的記憶持久性，才能告別那種低效的交互體驗，從而創造出真正的長期商業復利。這種讓AI具備長記性的能力，正是它褪去玩具外衣、正式接管生產力核心的關鍵。

有趣的是，技術大拿們在研究代碼后發現，OpenClaw的夢境設計與Claude內部泄露的自動做夢邏輯幾乎如出一轍。這種底層邏輯上的碰撞，進一步在技術層面上印證了這套新架構的領先性。

但在技術熱潮的背后，也有人發出了冷靜的人文思考。一位網友的感慨引發了許多打工人的共鳴：這真是莫大的諷刺，我們正花費巨資教會機器如何做夢，而現實中數以百萬計的勞動者，卻因為擔心被這些會夢游的機器取代，正焦慮得徹夜難眠。

05結語：把記憶的主權交還給開發者

如果說前幾個版本的OpenClaw還在解決數據怎么存的難題，那么2026.4.5版本的夢境功能則是直接切中了存儲質量的痛點。它解決了存什么和怎么記的難題，正式宣告了智能體記憶管理跨入一個結構化的新紀元。

從目前的反饋來看，OpenClaw確實提供了一套方案，有效緩解了AI間歇性失憶和底層邏輯打架的問題。它告別了垃圾數據的全盤接收，而是通過分階段的篩選、評分與反思提煉，為人類建立起了一套可供審查的記憶主權。

這不僅僅是代碼層面的突破，它正在重塑商業世界對智能體長期價值的認知。雖然這項功能目前仍處于實驗階段，但那種機器越用越懂你、甚至能在睡夢中完成復盤的通透感，或許正是所有開發者苦熬無數個日夜所追求的AI理想形態。