高级功能解锁

掌握前九章的基础之后，这些高级功能能让你的 OpenClaw 更加强大。

1. 持久记忆系统

OpenClaw 支持两种记忆机制：

对话记忆（默认）——同一个上下文窗口内的自动历史记录。

持久向量记忆——基于嵌入向量的语义搜索，让 Agent 记住跨对话的持久信息。

启用持久记忆：

json

{
  "memory": {
    "enabled": true,
    "provider": "sqlite",
    "maxItems": 5000
  }
}

手动向记忆里写入信息

直接在对话里说：

bash

记住：我们公司的品牌色是 #1A73E8，主要面向 B2B 企业客户
记住：我的工作邮箱是 wang@company.com，个人邮箱是 me@gmail.com

Agent 会把这些写入 MEMORY.md，之后每次对话都能访问。

查看当前记忆内容

bash

cat ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md

清除特定记忆

bash

# 直接编辑 MEMORY.md 删除不需要的条目
nano ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md

当上下文过长时，/compact 命令将历史压缩并将重要信息存入持久记忆。

2. RAG 知识库

把你的私有文档（API 文档、公司知识库、个人笔记）喜入 OpenClaw，让 Agent 基于它们回答问题。

bash

# 导入本地目录
openclaw rag import ./docs/
 
# 导入单个文件
openclaw rag import ./wiki.md
 
# 查看已导入的知识库
openclaw rag list
 
# 手动测试检索
openclaw rag query "如何配置 Telegram Bot？"
 
# 删除知识库
openclaw rag clear

支持的文件格式： Markdown、TXT、PDF、JSON、HTML

配置 RAG 自动导入：

json

{
  "rag": {
    "enabled": true,
    "watchDir": "~/.openclaw/knowledge/",
    "autoImport": true
  }
}

3. 多 Agent 并行执行

一个实例内启动多个 Agent，同时处理不同任务：

json

{
  "agents": {
    "list": [
      { "id": "writer", "workspace": "~/.openclaw/workspace-writer", "model": "anthropic/claude-sonnet-4-5" },
      { "id": "analyst", "workspace": "~/.openclaw/workspace-analyst", "model": "anthropic/claude-sonnet-4-5" },
      { "id": "ops", "workspace": "~/.openclaw/workspace-ops", "model": "openai/gpt-5-mini" }
    ]
  }
}

切换 Agent：

bash

/agent writer    # 切到内容写手
/agent analyst   # 切到数据分析师
/agents          # 列出所有 Agent

4. Dashboard 控制台

访问 http://localhost:18789/dashboard：

实时查看所有 Agent 的运行状态
历史对话和任务执行日志
Cron 任务的调度状况和执行结果
Token 消耗统计，分 Agent 展示

默认关闭，启用方法：

json

{ "dashboard": { "enabled": true } }

5. REST API 接口

OpenClaw Gateway 提供 HTTP API，可与任何外部系统集成：

第一步：创建 API Key

bash

openclaw api-key create --name "n8n-integration"
# 输出：Bearer eyJhbGci...（保存好，只显示一次）
 
openclaw api-key list    # 查看所有 Key
openclaw api-key revoke <key-id>  # 撤销

第二步：向 Agent 发送任务

bash

curl -X POST http://localhost:18789/api/message \
  -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agentId": "writer",
    "message": "帮我把以下内容改写成正式邮件：${content}",
    "channel": "telegram",
    "target": "123456789"
  }'

异步任务：发送后查询结果

bash

# 发送任务，获取 taskId
TASK_ID=$(curl -s -X POST http://localhost:18789/api/message \
  -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"agentId": "analyst", "message": "分析这份数据"}' | jq -r '.taskId')
 
# 轮询结果
curl http://localhost:18789/api/task/$TASK_ID \
  -H "Authorization: Bearer <your-api-key>"

n8n 集成示例

在 n8n 里添加 HTTP Request 节点：

Method: POST
URL: http://你的服务器:18789/api/message
Headers: Authorization: Bearer <key>
Body: {"agentId": "ops", "message": "{{ $json.content }}"}

这样 n8n 的任意工作流（收到邮件、表单提交、定时触发）都能驱动 OpenClaw Agent 工作。

Webhook 接收外部触发

配置 OpenClaw 接收来自外部的 Webhook（如 GitHub、Stripe 事件）：

json

{
  "webhooks": {
    "enabled": true,
    "endpoints": [
      {
        "path": "/webhook/github",
        "secret": "${GITHUB_WEBHOOK_SECRET}",
        "agentId": "ops",
        "messageTemplate": "GitHub 事件：{{event}}，仓库：{{repository.full_name}}，详情：{{head_commit.message}}"
      }
    ]
  }
}

GitHub Webhook 地址设为 http://你的服务器:18789/webhook/github，每次 Push 都会自动通知 ops Agent。

6. /compact 的正确使用方式

当对话历史很长（上下文快满）时，运行：

bash

/compact

Agent 会：

把当前对话历史压缩成摘要
将关键信息写入 MEMORY.md 持久保存
清空上下文窗口，释放 Token 额度

什么时候用：对话进行了几十轮、响应变慢、费用明显上涨时。

7. RAG 常见问题

文档导入后 Agent 不引用

确认 RAG 已启用：openclaw rag list 看是否有内容
手动测试检索：openclaw rag query "你的问题"
如果检索无结果，检查文档编码是否为 UTF-8

PDF 导入失败

bash

# 先转成 Markdown 再导入
pip install markitdown
markitdown document.pdf > document.md
openclaw rag import document.md

知识库内容过期，需要更新

bash

# 删除旧内容，重新导入
openclaw rag clear
openclaw rag import ./docs/

配置自动监听目录变化

json

{
  "rag": {
    "enabled": true,
    "watchDir": "~/.openclaw/knowledge/",
    "autoImport": true,
    "autoUpdate": true
  }
}

把文件放到 ~/.openclaw/knowledge/ 目录，OpenClaw 会自动检测变化并重新索引。