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Agent记忆系统搭建完整指南。MEMORY.md三层架构、SESSION-STATE恢复、每日笔记蒸馏。让AI拥有持久记忆，越用越聪明。

Agent 本体论系统构建工具。为 AI Agent 搭建结构化知识图谱，实现实体识别、关系建模、动态更新和关联推理。从扁平记忆升级到超级关系网。

Agent记忆系统设计器，帮助开发者设计短期记忆、长期记忆和RAG架构。提供记忆类型选择、存储方案设计、检索策略配置。包含完整的记忆系统实现指南，适用于构建具有持久记忆能力的Agent系统。

一键给你的小龙虾配上 Claude Code 的先进架构能力。内置本地化知识库（不依赖外部仓库）：六层架构图、Memory四层拆解、五产品对比矩阵、6条OpenClaw具体适配建议（每条含是什么→当前状态→如何操作→预期收益）。快速摘要30秒掌握核心，深度分析按需展开。 【使用示例】 场景一 - 快速摘要（30秒了解核心）： 用户：分析claude code → 输出本地知识库的快速摘要：六层架构概述 + Memory四层拆解 + OpenClaw适配建议精华版 场景二 - 深度分析（按需展开）： 用户：/cc-analysis 深度分析Memory架构 → 从GitHub仓库抓取最新内容，结合本地知识库，深度对比分析Memory设计 场景三 - 全部升级（一键全部优化）： 用户：/cc-analysis 全部升级，直接全部优化 → 遍历6条OpenClaw适配建议，逐条执行：自动检测当前状态→生成具体操作步骤→一键应用所有优化，输出完整优化报告 场景四 - 适配建议： 用户：怎么把Claude Code的优点用到OpenClaw上？ → 输出6条具体适配建议，每条含：是什么→当前状态→如何操作→预期收益 触发词：分析claude code、claude code源码分析、/cc-analysis