4月3日，腾讯云发布 Agent Memory 服务
（TencentDB Agent Memory ，以下简称Agent Memory ）
，为 OpenClaw 等 AI 应用补充长期记忆能力，使智能体在跨会话、长任务中持续记录用户偏好与任务进度，减少重复确认。评测显示，接入后整体准确率较原生 OpenClaw 提升
59%
目前，该服务以插件的形式
无缝集成至腾讯云 Lighthouse 、 ClawPro 等龙虾产品，支持
。用户也可通过复制配置命令，在自己的“龙虾”中快速激活这项记忆增强能力。
随着 AI 助理从简单的“你问我答”深入到复杂的长线任务，记忆力已成为决定智能体验的分水岭。在处理跨越多天的项目时，系统不仅要听懂当下的指令，更要记得过去定下的代码规范、约束条件和推进节点。若没有一个稳定的记忆库，用户在新开对话时往往需要把前置条件重新“喂”给 AI 一遍，极大消耗了协作效率。
尽管 OpenClaw 自带基础的上下文跟随机制，但在信息量爆炸的长周期场景下，早期的关键设定很容易被后期汹涌的对话内容“冲刷”殆尽。此外，一旦用户切换聊天窗口或更换终端渠道，AI 就仿佛“失忆”般从零开始，任务频繁断线，使得多端体验难以保持统一。
针对这些痛点，腾讯云数据库团队
的 Agent Memory
引入结构化与分层机制，对记忆进行统一管理。其核心为四层渐进式架构，从原始对话记录出发，逐步提取结构化事实、场景化任务信息，并进一步形成用户画像。借助这一机制，系统在执行过程中能够调用更稳定的关键信息，而不再依赖单一上下文，从而提升连续任务中的一致性与准确性。
根据腾讯云披露的 PersonaMem 评测结果显示，接入 Agent Memory 后，OpenClaw
总体准确率达到 76.10%
。其中，在
用户事实召回等关键指标上
，表现由原生不足 30% 提升至
79% 以上
，显示出记忆稳定性在复杂场景下的提升。
在落地应用方面，Agent Memory 采取了轻量化的解耦设计，一方面免费开放能力，集成至 Lighthouse 与 ClawPro，用户可在控制台中直接开启，无需额外部署，支持基础记忆管理与检索能力。同时，可通过配置接入外部 Embedding 服务，实现“语义+关键词”的双路检索，以提升召回准确性。
面向多用户和企业级场景，
腾讯云
Agent Memory Pro 版服务
Pro 版基于腾讯云向量数据库构建，在记忆规模持续增长后依然保持稳定的检索性能，同时支持备份、回档、权限控制等数据治理能力，用于支撑
企业级
长期记忆资产的沉淀与管理。
今年 OpenClaw 在全球掀起热潮，腾讯云围绕用户需求逐步构建起完整的产品与服务体系。其中，Agent Memory 作为 Agent Runtime 能力体系中的组成部分，与执行引擎、云沙箱、可观测等能力共同构成 Agent 基础设施，用于支撑智能体的安全与稳高效运行。
TencentDB
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