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⭐⭐⭐ Spring Boot 项目实战	⭐⭐⭐ Spring Cloud 项目实战
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• 核心能力
• 架构设计
• 适用场景

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OpenClaw 有个致命缺陷：每次会话结束，它就把你的一切全忘了。 上次帮你做的架构决策、踩过的坑、达成的共识——归零重来。

mem9 就是来解决这个问题的开源项目，目前 GitHub Star 已经到了 850+。

GitHub：https://github.com/mem9-ai/mem9
官网：https://mem9.ai/

核心能力

持久化记忆，跨会话保留。 关掉终端、重启电脑、换一台机器，Agent 的记忆依然在云端等着你。不再靠本地 Markdown 文件”假装有记忆”。

混合搜索，关键词 + 向量双引擎。 开箱即用关键词检索，接入 embedding 后自动升级为混合搜索。不需要你单独搞一套向量数据库，也不需要重建索引。

多 Agent 共享记忆池。 OpenClaw、Claude Code、OpenCode 指向同一个 mem9 服务端，记忆互通。一个 Agent 学到的东西，另一个直接用——这才是多 Agent 协作该有的样子。

插件无状态，服务端扛一切。 Agent 插件不存任何状态，所有数据都在 mem9-server（Go 实现，后端用 TiDB Cloud）。部署多少个 Agent 实例都无所谓，它们共享同一个记忆库。

架构设计

mem9 的设计思路非常干净：

• 服务端：Go 实现的 REST API，负责存储、检索、租户管理
• 插件层：支持 OpenClaw / Claude Code / OpenCode，5 个标准工具接口（store / search / get / update / delete）
• 存储层：TiDB Cloud Starter，原生 VECTOR 类型，自带 embedding 能力，免费额度够个人和小团队用

整个架构遵循一个原则：Agent 端零状态，记忆全部交给服务端。 换机器、换 Agent、换设备，记忆一直在。

适用场景

• 你希望 OpenClaw 记住项目的技术架构和约定，而不是每次都从头教它
• 多个 Agent 协同工作时，需要共享上下文
• 你经常在不同机器上切换开发环境

说白了，如果你认真用 OpenClaw 做项目，这东西迟早得装上。不然你每天花在”教 Agent 做人”上的时间，可能比写代码还多。