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REM 回填

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    OpenClaw 记忆系统配置优化指南：从入门到进阶的完整实践

    OpenClaw 的 Memory/Dreaming 系统自 v2026.4.5 重构为三阶段模式以来，成为用户讨论的焦点。v2026.4.9 引入的 REM 回填通道进一步增强了历史数据处理能力，但也带来了配置复杂度。本文基于官方文档、GitHub Issues 讨论及社区最佳实践，系统梳理记忆系统的配置优化方案。内容涵盖：基础配置（启用/关闭、阶段选择）、进阶调优（半衰期设置、Token 预算控制）、性能优化（内存占用降低 56% 的实测方案）、故障排查（回填失败、记忆重复、Token 超支）及典型场景配置模板（个人知识库、企业协作、低配服务器）。文章提供可直接复用的 JSON 配置片段与命令行操作指南，帮助用户根据自身需求构建高效、可控的记忆系统。

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