偷师ClaudeCode？“小龙虾”竟学会了做梦！硬核拆解OpenClaw类脑记忆算法

出品 | 网易智能

作者 | 小小

编辑 | 王凤枝

人类靠睡觉清理大脑垃圾，现在小龙虾（OpenClaw）也学会这招了。

为了彻底治好隔天就忘的通病，小龙虾跨界借鉴了人类，让智能体在挂机打呼噜的过程中，自己把干货提炼成永久的本事。

长期以来，大模型记忆始终像个装不满也理不顺的乱纸篓。由于缺乏有效的长短期记忆筛选机制，智能体在长时间交互后往往会陷入上下文臃肿的泥潭。它们记得住每一个字，却理不清谁才是重点，甚至在前后矛盾的信息中自我怀疑。

4月5日，OpenClaw在其最新版本中正式上线了实验性功能：梦境（Dreaming）。这不只是一个浪漫的命名，而是一套像素级复刻人类睡眠逻辑的后台记忆整理系统，让智能体醒来之后记住的东西更准。

01睡眠算法：复刻人脑的记忆炼金术

不同于老掉牙的传统数据库索引，梦境系统将智能体的运行状态精妙地划分为三个逻辑阶段，在代码层面复刻了人类大脑巩固记忆的生理过程：

浅睡阶段（Light Sleep）：系统首先像雷达一样扫描近期的日常对话和召回痕迹。这一阶段的核心任务是去重，将冗余废话剔除并生成候选清单。此时，系统仅在后台暂存数据，不会对核心记忆文件MEMORY.md进行任何改动。

深睡阶段（Deep Sleep）：这是决定智能体逻辑框架的关键时刻。系统采用了严格的加权评分机制，只有同时跨过最低评分、最低召回次数和最低独特查询次数这三道门槛的信息，才有资格通过筛选。在正式写入前，系统会再次对比最新日志以剔除过时内容，最终将高价值干货追加至MEMORY.md，并在DREAMS.md中生成一份深睡摘要。

快速眼动阶段（REM）：在记忆固化之后，系统开始像侦探一样寻找信息间的隐秘关联。它基于短期的行为痕迹构建底层逻辑模式和反思摘要。这些深度洞察会写入专门的REM区块，帮助智能体在处理复杂商业逻辑时表现得更具大局观，确保它醒来后记忆更精准且反应更敏锐。

为了让开发者清晰掌握AI的进化过程，OpenClaw将整个梦境过程设计得完全透明、可审查且可追溯。

它包括专门给机器核对的神经突触。在特定目录下，系统会像查账一样实时保存机器状态。这里包含召回存储、阶段信号、写入检查点以及确保数据绝对安全的锁文件（Lockfiles），这是智能体维持记忆一致性的底层物理基石。

当然，也包括专门给人类查阅的梦境日记。每当阶段素材积累达标，后台子智能体便会悄悄调用默认模型，在DREAMS.md中追加一段简洁的、完全说人话的阅读条目。

02评分机制：用精准KPI决定哪些废话该被遗忘

如果我们将梦境视为一座巨大的记忆加工厂，那么它内置的这套精准加权算法，就是一个严谨的质检员。

OpenClaw彻底抛弃了机械式的全盘接收，而是通过六个维度的深度切片扫描，来决定哪些记忆配得上进入永久存储区。为了榨出真正的商业干货，系统会对每一条信息进行严格的实时打分：

相关性权重（30%）：掌握生杀大权的核心指标，直接衡量该信息在被检索时的平均质量。越是能一针见血解决问题的知识点，赛博地位就越高。

频率权重（24%）：直接统计条目积累了多少短期信号。简单来说，老板高频提及的次数越多，它的KPI权重就越大。

查询多样性（15%）：检验有多少种不同的提问方式或上下文涉及过该条目。如果一个知识点在多个领域都能跨界救场，它就会被系统直接封为通用真理。

时效性权重（15%）：巧妙地引入了新鲜度衰减分数。昨天的核心指令往往比半年前的陈年废话更有商业价值，这保证了记忆的实时战斗力。

整合度权重（10%）：衡量跨多日重复出现的稳定程度。只有经得起时间冲刷、连续几天都被高频提及的信息，才能熬过这项残酷考核。

概念丰富度（6%）：直接提取片段路径中的概念标签密度。这决定了信息的含金量，越是具备丰富关联网络的高级知识，越容易被破格保留。

有硬核开发者指出，OpenClaw这次梦境升级的底层逻辑，极有可能是在对标Claude Code的泄露源码。过去粗暴的记忆管理就是反复读写整个MEMORY.md，越往后脑子越像一团乱麻。现在这套三阶段机制直接破解了难题：浅睡整合碎片，深睡固化逻辑，REM阶段扫清矛盾并提炼真相写入记忆库，写入过程也有着严格的纪律。这跟Claude内部泄露的KAIROS系统中的自动做梦设计逻辑简直如出一辙。

一位X平台的用户发现，OpenClaw根本不是在包装虚无缥缈的营销噱头，这套系统的运行逻辑严丝合缝地吻合了人类睡眠巩固记忆的神经科学模型。他在社交平台上评论道，梦境、浅睡、REM和深睡绝非程序员随便拍脑袋想出来的名字，它们精准地映射了人类大脑实际巩固记忆的生理轨迹，这是一次硬核的神经学复刻。

03实战体验：当赛博员工开始思考的第四十三天

再花哨的理论大饼，最终都得在实战交互中见真章。

开发者克里斯蒂安·萨拉维亚（Christian Saravia）正在打磨他的个人专属AI智能体Sara。在实验的第四十三天时，他像给人类助理安排工作一样，在对话框里下达了指令：Sara，开始做梦吧。

对于这位见过无数大厂套路的开发者来说，这绝对是OpenClaw迄今为止抛出的最实用的功能之一。

在他看来，在当下的商业应用场景中，开发者对AI的诉求早已发生了质变。OpenClaw的核心文件（如IDENTITY.md、USER.md和HEARTBEAT.md）赋予了智能体人设与连续性，而DREAMS.md则补齐了最后一块拼图：记忆的筛选能力。

梦境的本质并不是要把所有垃圾信息都当成宝贝永久封存，萨拉维亚总结道，它是在复盘短期记忆，寻找底层模式，然后剔除噪音。一个真正能帮老板搞钱的智能体，不该像低级移动硬盘一样死记硬背，它必须像优秀的助理一样，越来越精准地拿捏老板的偏好、反复出现的核心目标以及随时间推移沉淀下来的商业背景。

从工程视角来看，萨拉维亚最推崇这套系统的精确性。它不是一个忽悠人的黑盒，而是一个结构清晰、完全受人类掌控的后台进程。这种有规律、有反思且懂遗忘的机制，让AI第一次在记忆逻辑上向人类智慧靠拢。

如果想让这套机制发挥出更大的威力，开发者@jumperz在实操中给出了一套极具参考价值的性能配置单。他提醒新用户，想要让梦境功能彻底蜕变为搞钱的生产力工具，默认设置还需要一些微调。

他建议把默认的刷新频率从每天一次拉高到每6小时一次，同时开启30天半衰期，让远期的无用记忆自然淘汰。搜索层面必须开启会话内存，把搜索源头同时指向核心记忆和临时会话。算力配置上则建议启用嵌入缓存（Embedding Cache），并将最大条目数设置到50000。

这样调校后的收益是极其可观的，@jumperz分享道，这不仅让内存的干货质量大幅提升，更关键的是极大地减少了老板掏真金白银买单的算力浪费。如果再配合BRAID框架进行双剑合璧，由BRAID控制行为准则，由梦境主导记忆留存，就能得到一个行为一致、且能随时间自我进化的超级智能体。

04社区热议：是技术突破还是颠覆巨头的前奏？

OpenClaw 2026.4.5版本的发布，在极客圈和创投圈激起了今年以来最大的一场震动。这已经超出了普通的技术代码迭代，它直接被许多开发者视作一场被资本巨头断供后，凭借技术实力完成的绝地反击。

在各大科技社交平台上，OpenClaw官方一段战斗宣言被反复点赞：Anthropic抛弃了我们，GPT-5.4也确实变得更强了，但我们大步跨向了新纪元。网友们评论道，这简直是一场技术逆袭的剧本照进了现实。大家公认这是今年至今最重磅的一次底层更新，因为它根本不屑于做表面的修修补补，而是直接拉高了智能体的能力上限，拿出的全是解决用户痛点的硬干货。

从商业变现视角来看，这套会做梦的记忆系统，简直就是打破现有行业瓶颈的利器。针对目前市面上绝大多数AI客服聊过十句就陷入上下文混乱的现状，海外网友指出：只有彻底解决用户的记忆持久性，才能告别那种低效的交互体验，从而创造出真正的长期商业复利。这种让AI具备长记性的能力，正是它褪去玩具外衣、正式接管生产力核心的关键。

有趣的是，技术大拿们在研究代码后发现，OpenClaw的梦境设计与Claude内部泄露的自动做梦逻辑几乎如出一辙。这种底层逻辑上的碰撞，进一步在技术层面上印证了这套新架构的领先性。

但在技术热潮的背后，也有人发出了冷静的人文思考。一位网友的感慨引发了许多打工人的共鸣：这真是莫大的讽刺，我们正花费巨资教会机器如何做梦，而现实中数以百万计的劳动者，却因为担心被这些会梦游的机器取代，正焦虑得彻夜难眠。

05结语：把记忆的主权交还给开发者

如果说前几个版本的OpenClaw还在解决数据怎么存的难题，那么2026.4.5版本的梦境功能则是直接切中了存储质量的痛点。它解决了存什么和怎么记的难题，正式宣告了智能体记忆管理跨入一个结构化的新纪元。

从目前的反馈来看，OpenClaw确实提供了一套方案，有效缓解了AI间歇性失忆和底层逻辑打架的问题。它告别了垃圾数据的全盘接收，而是通过分阶段的筛选、评分与反思提炼，为人类建立起了一套可供审查的记忆主权。

这不仅仅是代码层面的突破，它正在重塑商业世界对智能体长期价值的认知。虽然这项功能目前仍处于实验阶段，但那种机器越用越懂你、甚至能在睡梦中完成复盘的通透感，或许正是所有开发者苦熬无数个日夜所追求的AI理想形态。