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Agent Skill · 研究检索

memorylayer(memorylayer 搜索)

memorylayer 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

memorylayer 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 2,498。

总安装 59,946周安装 2,575GitHub Stars 7下载 21,012核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:memorylayer(memorylayer 搜索)
来源仓库:https://github.com/khli01/memorylayer
安装命令:
openclaw skills install memorylayer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install memorylayer

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

memorylayer 使用矢量搜索实现 AI 代理的语义记忆,节省约 95% 令牌消耗。适用于 OpenClaw 中需要低成本高效检索大规模记忆库的场景。通过 clawhub 安装后,支持近似最近邻搜索与缓存优化。安装命令:openclaw skills install memorylayer;需预训练嵌入模型。

建议监控令牌节省效果与召回率平衡点。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install memorylayer;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

memorylayer 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install memorylayer。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

memorylayer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

memorylayer 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

memorylayer 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

memorylayer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 59,946 次,近一周安装 2,575 次,下载 21,012 次,GitHub 7 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

memorylayer 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
memorylayer

memorylayer 搜索 · 本页

59,9467接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

slug
memorylayer
name
MemoryLayer
description
Semantic memory for AI agents. 95% token savings with vector search.
homepage
https://memorylayer.clawbot.hk
metadata
clawdbot
emoji
🧠

MemoryLayer

Semantic memory infrastructure for AI agents that actually scales.

Features

  • 95% Token Savings - Retrieve only relevant memories
  • Semantic Search - Find memories by meaning, not keywords
  • Sub-200ms - Lightning-fast memory retrieval
  • Multi-tenant - Isolated memory per agent instance

Setup

1. Sign up for FREE account

Visit https://memorylayer.clawbot.hk and sign up with Google. You'll get:

  • 10,000 operations/month
  • 1GB storage
  • Community support

2. Configure credentials

# Option 1: Email/Password
export MEMORYLAYER_EMAIL=your@email.com
export MEMORYLAYER_PASSWORD=your_password

# Option 2: API Key (recommended for production)
export MEMORYLAYER_API_KEY=ml_your_api_key_here

3. Install Python SDK (if not using skill wrapper)

pip install memorylayer

Usage

Basic Example

// In your Clawdbot agent
const memory = require('memorylayer');

// Store a memory
await memory.remember(
  'User prefers dark mode UI',
  { type: 'semantic', importance: 0.8 }
);

// Search memories
const results = await memory.search('UI preferences');
console.log(results[0].content); // "User prefers dark mode UI"

Python Example

from plugins.memorylayer import memory

# Store
memory.remember(
    "Boss prefers direct reporting with zero bullshit",
    memory_type="semantic",
    importance=0.9
)

# Search
results = memory.recall("What are Boss's preferences?")
for r in results:
    print(f"{r.relevance_score:.2f}: {r.memory.content}")

Token Savings

Before MemoryLayer:

# Inject entire memory files
context = open('MEMORY.md').read()  # 10,500 tokens
prompt = f"{context}\
\
User: What are my preferences?"

After MemoryLayer:

# Inject only relevant memories
context = memory.get_context("user preferences", limit=5)  # ~500 tokens
prompt = f"{context}\
\
User: What are my preferences?"

Result: 95% token reduction, $900/month savings at scale

API Reference

memory.remember(content, options)

Store a new memory.

Parameters:

  • content (string): Memory content
  • options.type (string): 'episodic' | 'semantic' | 'procedural'
  • options.importance (number): 0.0 to 1.0
  • options.metadata (object): Additional tags/data

Returns: Memory object with id

memory.search(query, limit)

Search memories semantically.

Parameters:

  • query (string): Search query (natural language)
  • limit (number): Max results (default: 10)

Returns: Array of SearchResult objects

memory.get_context(query, limit)

Get formatted context for prompt injection.

Parameters:

  • query (string): What context do you need?
  • limit (number): Max memories (default: 5)

Returns: Formatted string ready for prompt

memory.stats()

Get usage statistics.

Returns: Object with total_memories, memory_types, operations_this_month

Advanced

Memory Types

Episodic - Events and experiences

memory.remember('Deployed MemoryLayer on 2026-02-03', { type: 'episodic' });

Semantic - Facts and knowledge

memory.remember('Boss prefers concise reports', { type: 'semantic' });

Procedural - How-to and processes

memory.remember('To restart server: ssh root@... && systemctl restart...', { type: 'procedural' });

Metadata Tagging

memory.remember('User likes blue', {
  type: 'semantic',
  metadata: {
    category: 'preferences',
    subcategory: 'colors',
    source: 'user_profile'
  }
});

Usage Tracking

const stats = await memory.stats();
console.log(`Total memories: ${stats.total_memories}`);
console.log(`Operations this month: ${stats.operations_this_month}`);
console.log(`Plan: ${stats.plan} (${stats.operations_limit}/month)`);

Pricing

FREE Plan (Current)

  • 10,000 operations/month
  • 1GB storage
  • Community support

Pro Plan ($99/mo)

  • 1M operations/month
  • 10GB storage
  • Email support
  • 99.9% SLA

Enterprise (Custom)

  • Unlimited operations
  • Unlimited storage
  • Dedicated support
  • Self-hosted option
  • Custom SLA

Support

  • Documentation: https://memorylayer.clawbot.hk/docs
  • API Reference: https://memorylayer.clawbot.hk/api
  • Community: Discord (link in docs)
  • Issues: GitHub (link in docs)

Links

  • Homepage: https://memorylayer.clawbot.hk
  • Dashboard: https://dashboard.memorylayer.clawbot.hk
  • API Docs: https://memorylayer.clawbot.hk/docs
  • Python SDK: https://pypi.org/project/memorylayer (when published)

平台分布

OpenClaw

83.02%
按下载量换算17,444

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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