云插件 vs 本地插件

两款插件都能为 OpenClaw 提供持久记忆能力，但面向的场景截然不同。本文将帮你快速理解两者的核心差异，找到最适合自己的方案。

插件简介

云插件

将记忆托管于 MemOS Cloud，配置一个 API Key 即可使用，支持多 Agent 跨设备共享记忆，经基准测试可降低约 72% 的 Token 消耗，适合快速上手或团队协作场景。


本地插件

将记忆完整存储于本地机器（SQLite），零云依赖，支持混合检索（FTS5 + 向量）、Task 自动摘要与 Skill 自我进化，并附带本地 Memory Viewer 管理界面（7 个管理页面）。适合对隐私、安全或本地化运行有更高要求的开发者。


核心区别

对比维度☁️ MemOS 云插件🖥️ MemOS 本地插件
💾 数据存储与隐私云端存储：记忆数据存储在 MemOS 云端，便于跨设备、多实例共享。隐私与安全依赖于云服务提供商。本地存储：所有数据（SQLite + 向量）存储在用户本地，支持完全离线运行，数据 100% 自主控制，满足最高隐私与安全要求。
🔑 API KeyMemOS Cloud API Key（由 MemOS 提供）Embedding 模型 API Key（自备，可配置本地模型免 Key）
🔍 检索能力云端语义向量检索 + 图检索FTS5 全文 + 向量混合召回（RRF + MMR + 时间衰减）
🧠 记忆进化由云端服务自动完成：对写入记忆进行结构化处理、去冗余与自然语言纠错碎片对话自动归纳为结构化任务，任务完成后触发技能评估，自动生成或升级可复用 Skill
👥 多 Agent✅ 支持（multiAgentMode，数据隔离）✅ 支持（内存隔离 + 公共记忆 + 技能共享）
💡 额外能力• Token 成本降低 72%
• 自动记录所有对话
• 用户偏好专门分类
• 低时延，支持高并发生产环境		• 全量记忆可视化（Web 管理面板，7 个页面）
• 原生记忆一键导入
• 分级模型配置（为不同任务分配不同模型）
🛠️ 部署与配置极简：三步完成（安装插件、获取 API Key、配置环境变量），主要依赖云服务。中等：需准备本地编译环境，自行配置 Embedding、Summarizer 等多个模型（支持本地或云端模型），灵活性高但初始设置稍复杂。

安装速览

云插件（3 步完成）

  1. 安装插件
    openclaw plugins install @memtensor/memos-cloud-openclaw-plugin@latest
  2. 获取并配置 API Key
    获取 API Key：MemOS Cloud Dashboard
    mkdir -p ~/.openclaw && echo "MEMOS_API_KEY=mpg-..." > ~/.openclaw/.env
  3. 重启 gateway
    openclaw gateway restart

手动更新插件：

openclaw plugins update @memtensor/memos-cloud-openclaw-plugin@latest
openclaw gateway restart

更多信息请参考 Openclaw 云插件文档


本地插件（需先准备编译环境）

# macOS
xcode-select --install
# Linux
sudo apt install build-essential python3

# 安装插件
curl -fsSL https://cdn.memtensor.com.cn/memos-local-openclaw/install.sh | bash

构建完成后，将自动启动 openclaw gateway 以及 memos-local-openclaw-plugin 插件。接下来只需打开 http://127.0.0.1:18799 即可访问 Memory Viewer 并配置不同模型。

完整配置（Embedding、Summarizer、Skill Evolution 分级模型）请参考 OpenClaw 本地插件文档

更新日志