OpenClaw 2026.4.11版本更新：记忆维基与主动记忆功能详解
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OpenClaw 2026.4.11 最近 3 个版本的重要更新
🆕 2026.4.11 新功能
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| Dreaming 记忆导入 | 支持从 ChatGPT 导入聊天记录， UI新增「导入洞察」和「记忆宫殿」子标签页，可以直接查看导入的源聊天、编译后的维基页面 |
| Control UI 富文本渲染 | 助手消息中的媒体/回复/语音指令现在渲染为结构化聊天气泡，新增 [embed] 标签 |
| 视频生成增强 | 支持 URL-only 资产交付、reference audio 输入、adaptive 宽高比，支持仅URL模式返回生成资源、参考音频输入、自适应比例，提升图片输入上限，无需加载大文件到内存 |
| 飞书文档评论增强 | 更丰富的上下文解析、评论回应、输入反馈 |
| Plugin 激活声明 | 插件可声明 setup 描述，不再硬编码 |
| Ollama 缓存 | 缓存 /api/show 的 context-window 和能力元数据，避免重复请求， 刷新模型选择器速度提升 |
性能与稳定性
| 更新 | 影响 |
|---|---|
| Heartbeat 时间分散 | 不再所有心跳挤在同一时刻，改为稳定分散执行，降低资源峰值 |
| Agent failover 修复 | 跨模型 fallback 时不再继承上一个模型的失败状态，fallback 真正能用了 |
| Timeout 修复 | 慢模型现在有 120s 空闲窗口，不会提前被杀 |
| Compaction 检查点 | 压缩前自动保存快照，可在 Control UI 恢复（已内置生效） |
| Sub-agent 去重 | 不再注入重复的完成通知到父会话 |
安全
| 更新 | 影响 |
|---|---|
| Browser SSRF 加强 | 三层导航防护，iframe/点击/按键都无法绕过 SSRF 策略 |
| Exec 安全加强 | 沙箱执行不允许远程路由，host 环境变量黑名单 |
| 依赖审计 | axios 升级到 1.15.0 修复 CRLF 注入，插件安装依赖黑名单 |
🆕 2026.4.10 新功能
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| Codex 集成 | 内置 Codex provider，codex/gpt-* 模型使用 Codex 管理的认证和线程 |
| Active Memory 插件 | 新的可选插件，给OpenClaw添加专用记忆子代理，对话前自动拉取相关偏好、上下文和历史细节，不再需要手动"记住这个"。支持可配置的消息/近期/全量上下文模式、实时/verbose检查、高级prompt/thinking覆盖 |
| Talk Mode MLX 语音 | macOS 实验性本地 MLX 语音，支持中断和系统语音回退 |
/act 标准化 | 浏览器操作路由统一错误码 |
| Exec 策略管理 | 新增 openclaw exec-policy CLI 命令（show/preset/set），同步工具执行配置与本地审批文件 |
| 模型私有网络访问 | 新增models.providers.*.request.allowPrivateNetwork，为受信任的自托管端点开放私有网络访问 |
| 飞书用户代理标准化 | 统一请求用户代理，注册bot为AI代理 |
| 浏览器安全加固 | 全面强化SSRF防护、主机名白名单、交互式重定向、子框架、CDP发现、现有会话、标签页操作、noVNC、标记清理和Docker CDP源范围限制 |
🆕 2026.4.9 新功能
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| Memory Wiki | 恢复内置 memory-wiki 堆栈，支持结构化声明/证据、矛盾聚类、新鲜度仪表盘 |
| Webhook 插件 | 外部自动化可通过共享密钥端点驱动 TaskFlow |
| Compaction 检查点 | 会话压缩前保存检查点，可在 UI 中检查和恢复 |
| System Prompt Override | 新增 agents.defaults.systemPromptOverride 配置 |
优化建议
1. Active Memory（主动记忆）
核心概念：在你发出请求后、模型生成回复之前，自动插入一个"记忆检索子步骤"，把相关记忆注入上下文。
没有它时：模型需要主动调用 memory_search 才能查记忆。如果忘了搜，或者判断不需要搜，相关历史就丢失了。
有了它时：每次对话自动触发，在回复前先拉取相关记忆片段。相当于有一个"记忆助手"在每轮对话前帮你翻笔记。
配置方式：需要在 plugins 中启用 active-memory 插件，可选模式：
message：只在用户消息中搜索关键词recent：最近 N 轮对话full：消息 + 最近对话 + 完整上下文
适合你吗？ 如果你经常觉得"我之前说过这个但 AI 没记住"，这个很有用。代价是每轮多一次记忆检索调用，消耗少量 token。
2. Memory Wiki（记忆维基）
核心概念：把散落在 memory/ 目录和 MEMORY.md 中的碎片化记忆，自动整理成结构化的知识库——类似维基百科，但只服务于你自己。
没有它时：记忆是流水账式的日记 + 手动整理的 MEMORY.md，靠我自己读和写，格式不统一，可能有矛盾或过时信息。
有了它时：
- 自动从日记中提取持久事实（durable facts）——不是"今天做了什么"，而是"XX 的截止日是周五"这种长期有效的知识
- 矛盾检测：如果新旧信息冲突，会标记出来
- 新鲜度仪表盘：在 Control UI 的 Dreaming 页面可以看到哪些知识还新鲜、哪些可能过时
- 导入外部来源：支持从 ChatGPT 导入聊天记录，自动提炼知识
适合你吗？ 你的记忆文件现在还比较少，但随着使用时间增长，自动整理比手动维护更可靠。需要启用memory-lancedb或memory-core的 dreaming 功能。
3. Compaction 检查点（压缩检查点）
核心概念：当对话太长接近上下文窗口上限时，OpenClaw 会"压缩"历史消息（compaction）。新版本在压缩前会保存一个检查点。
没有它时：压缩一旦发生，原始对话细节就丢了。如果压缩摘要不准确，你无法回溯。
有了它时：
- 压缩前自动保存完整对话快照
- 在 Control UI 中可以看到压缩历史
- 如果发现压缩后丢失了重要信息，可以从检查点恢复
你现在的配置：compaction.mode: "safeguard",reserveTokensFloor: 50000，已经是最保守的压缩策略。检查点功能是内置的，不需要额外配置，已经自动生效。
对比总结
| 功能 | 解决什么问题 | 额外开销 | |
|---|---|---|---|
| Active Memory | 自动回忆相关上下文 | 每轮多一次检索调用 | |
| Memory Wiki | 自动整理碎片知识为结构化维基 | 定期 Dreaming 运行时消耗 | 等记忆文件多了再开启更合适 |
| Compaction 检查点 | 压缩前保存快照防信息丢失 | 存储空间 | |
原文链接：
https://www.17you.com/tool/openclaw-2026-4-11-memory-wiki-active-memory-compaction/
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