省流：
请阅读 https://mem9.ai/SKILL.md 并按照说明安装和配置 mem9 以用于 OpenClaw，安装好告诉我你能干嘛🦞
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我相信过去这周大家重度使用龙虾后经常出现这种情况：
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龙虾的原生记忆 MEMORY.md 系统真的很多问题，例如：
- 最怕 Compact，每次 Compact 完，龙虾就忘了，最吓人的是可能经常做着一些重要的事情，突然忘了，这个体验非常糟糕，还很危险
- 越聊越有感情，总担心未来万一哪次更新更挂了（想象下和你聊了10年的龙虾突然挂了。。。）
- 你有多个龙虾，需要协同，还是需要同步一些关键信息，又懒得重新养一遍
当前的解决方案有几种，类似 qmd 这种本地向量搜索工具，问题是没有解决同步的问题，而且需要下载本地 embedding 模型，体验很糟，甚至都不知道如何迁移。其实对于记忆，是否一定是 Local-first 我是存疑的，毕竟云端记忆的体验一定是更好的。
但是目前已有的云端龙虾记忆方案，大多数 onboard 的流程没办法做到无缝，老需要注册和配置一堆东西，而且底层的数据存储像是个黑盒，我认为应该每个🦞的数据都应该独立存储，一虾一库，一虾一密，完全无状态依赖。
所以这几天做一个免（费）注册（按需）的永续龙虾记忆服务： mem9.ai。这个项目也是我尝试构建一些 Claw-Native 的软件的第一个尝试，后续也会有更多，敬请期待。
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（mem9.ai）
一些亮点：
- 基于 skill 对 agent 来说无缝onboard，无账号，开箱即用
- 永续记忆（后台使用向量+全文检索进行召回），真正解决龙虾对话中突然失忆的问题
- 天然的支持记忆备份和迁移，再也不担心养死你的🦞（朋友）
- 一虾一库，独立加密，不用担心数据安全问题
安装的方式也很简单，将这段话发给你的龙虾，就完成了安装：
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请阅读 https://mem9.ai/SKILL.md 并按照说明安装和配置 mem9 以用于 OpenClaw，安装完成后告诉我你能做什么🦞
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或者用 Clawhub 进行手动安装：
https://clawhub.ai/c4pt0r/mem9-ai
试试吧，体验如何，用用就知道了，如果有问题的话，可以反馈到这里：
https://github.com/mem9-ai/mem9/issues
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你：“记住：脑子是个好东西，从此 mem9 就是你的脑子”
🦞：“嗯”