OpenClaw 2026.4.9 更新：记忆系统强化，视频图像生成进核心

OpenClaw 2026.4.9 最新主要强化 Dreaming/记忆系统，视频图像生成能力在 4.5 正式进核心。

📌 v2026.4.9（2026-04-09 最新版）— 记忆系统强化

1. REM 回填能力（Dreaming 强化）
   新增 rem-harness 工具，可将旧的日记或历史笔记重新导入模型记忆体系
   历史内容能够参与"Dreams"与长期记忆构建
   旧数据不再沉睡，可以被 AI “回忆"起来
2. 短期记忆自动提升机制
   系统自动识别重要信息，无需手动干预即可提升到长期记忆
   历史数据在统一记忆中持续被利用
3. Control UI 结构化日记视图
   新增时间线浏览历史记录功能
   支持回填（reminiscence）和重置（reset）记忆数据
   系统生成可追踪的 Dreaming 摘要
   提供提示，帮助判断哪些信息将被提升为长期记忆
4. character-vibes 评测报告（新功能）
   在 QA 测试中并行运行多个模型并对比行为表现
   提升模型调试效率

📌 v2026.4.5（2026-04-06）— 多媒体 + Dreaming 正式可用

🎬 视频 / 图像 / 音乐生成正式进核心
内置视频、音乐、图片生成能力，不再需要第三方插件
直接调用 Runway、Google Lyria 等 11 家平台模型
支持异步任务追踪，生成完成后自动推送结果
用户只需自然语言指令，OpenClaw 完成从脚本构思到视频渲染的全流程创作

🌙 Dreaming 梦境记忆机制（正式可用）

模仿人类睡眠三个阶段：Light → REM → Deep

Deep 阶段的评分机制

六个加权信号：

三项硬门槛（必须全部满足）：

• minScore ≥ 0.8
• minRecallCount ≥ 3（至少被召回 3 次）
• minUniqueQueries ≥ 3（来自至少 3 个不同查询）
  设计哲学：宁可少晋升，不要乱晋升。
  v2026.4.9 新增的增强
  相比 v2026.4.5 的初版，4.9 版本做了重大改进：
• REM 后填充通道（REM backfill）：可以把历史旧笔记重放进 Dreams 和持久记忆，不再只处理当天数据
• 日记提交/重置流程：更干净的持久事实提取（durable-fact extraction）
• Live 短期促进：旧的 daily notes 可以重放进入 Dreams
• 结构化日记视图：时间线导航、后填充/重置控制、可追溯的 dreaming 摘要
• Grounded Scene 通道：带促进提示和安全清除操作
• Memory/Wiki 恢复：捆绑的 memory-wiki 堆栈回归，支持 claim-health linting、矛盾聚类、stale 度仪表板、freshness 加权搜索
  输出位置

开启方式

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// openclaw.json
{
  "plugins": {
    "entries": {
      "memory-core": {
        "config": {
          "dreaming": {
            "enabled": true,
            "frequency": "0 3 * * *"  // 默认凌晨3点
          }
        }
      }
    }
  }
}

或直接在对话中输入 /dreaming on。