OpenClaw新增Dreaming(梦境) 可自动增强记忆形成长期记忆文件
OpenClaw AI 机器人项目日前推出 v2026.04.05 版，此次更新该项目带来自动化记忆增强功能：Dreaming (梦境)，该功能属于后台记忆整合系统，灵感来源于人类睡眠中的记忆巩固过程。
梦境系统能够自动在固定时间检查当天的运行记录和交流内容，然后将短期记忆中的重要信号转化为长期记忆，同时保持整个过程的可解释和可审查，该功能现阶段为可选启用，默认情况下不会被启用。
梦境系统的主要做什么：
梦境系统主要在后台处理短期记忆信号并从中自动筛选出有价值的内容，这些有价值的内容会被自动写入到长期记忆文件中，让 OpenClaw 可以通过长期记忆文件快速回忆内容。
该系统同时生成人类可读的输出，便于用户查看和审查整个过程：人类可读输出主要写入到 DREAMS.md 文件中，以及提供可选的阶段性报告文件。
适用于机器阅读的状态则保存在 /memory/.dreams/ 目录下，包括 recall store、phase signals 等内部数据，这些数据可以帮助 OpenClaw 找到用户曾经提到的有价值的内容。
梦境系统并不是简单地将所有内容全部记忆下来，而是像人类做梦一样：回顾当天的内容，决定有什么有价值的内容可以长期保存、没有价值的内容可以被精简掉。
梦境系统的内部阶段运行 (用户不能直接调整顺序)：
- 浅睡阶段：该阶段目的是整理和暂存最近的短期记忆内容，然后提取每日记忆信号并去重和记录强化信号，该阶段不会直接将内容写入到长期记忆文件 MEMORY.md 中，可能会在 DREAMS.md 中添加浅睡区块。
- 深睡阶段：评分并将高质量内容提升为长期记忆，使用加权评分模型对候选内容打分 (需要达到最低分数、回忆次数、查询多样性等阈值)，从实时文件重新提取内容，然后追加到长期记忆文件 MEMORY.md 中。
- 梦境阶段：即快速眼动睡眠 (REM)，该阶段主要是反思主题和反复出现的想法并生成更高层次的洞见，但该阶段也不会直接写入长期记忆文件，不过可能会在 DREAMS.md 中增加梦境阶段区块，记录强化信号和深睡阶段使用。
深睡阶段的内容评分决策机制：
深睡阶段会使用加权评分模型 (总权重为 1.0)，基于以下核心信号 + 阶段强化信号来决定是否强化内容，具体信号对应的权重分数如下表：
- 相关性：权重 0.30
- 频率：权重 0.24
- 查询多样性：权重 0.15
- 时效性：权重 0.15
- 多日巩固强度：权重 0.10
- 概念丰富度：权重 0.06
与之前记忆系统的区别：
梦境系统与此前 OpenClaw 使用的记忆管理系统完全不同，后者可能依赖于手动干预或比较简单的启发式规则，而梦境系统则引入自动化、异步、多阶段、带强化信号的评分机制，让记忆巩固过程智能、可追踪、少出错。
同时梦境系统还保留完整的审查能力，包括提供日志、解释工具、UI、日记，用户可以随时干预或理解为什么某个内容会被自动写入到长期记忆中。
总得来说新的梦境系统让 OpenClaw 的记忆系统更接近自我完善状态，白天积累短期信号，夜间自动整合、反思、提炼，让智能体的长期上下文更加精准和高效，同时让用户始终能看到智能体在想什么。
如何启用梦境系统：
现阶段梦境系统以实验性功能提供，默认情况下并未启用，有兴趣的用户可以手动修改配置文件启用梦境系统并设置必要的定时任务让智能体实现自动化整理。
具体可以查看 OpenClaw 梦境系统的帮助文档：https://docs.openclaw.ai/concepts/dreaming (可以直接将链接发给 OpenClaw 让智能体自己启用)
