云插件 vs 本地插件
云插件面向快速接入 MemOS Cloud,本地插件面向 OpenClaw 与 Hermes 的本机长期记忆和自进化能力。本文将帮你快速理解两者差异,选择最适合自己的方案。
插件简介
云插件
将记忆托管于 MemOS Cloud。安装 OpenClaw 云插件后,只需配置一个 MemOS Cloud 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、跨设备协作和生产环境接入。
本地插件
新版本地插件为 @memtensor/memos-local-plugin,是一套 OpenClaw 与 Hermes 共用的本地优先记忆核心。它把数据写入本机 SQLite,并沉淀为 L1 Trace、L2 Policy、L3 World Model 与可调用 Skill 四层记忆;同时通过反馈驱动自进化、三层检索和决策修复,让 Agent 在本机逐步积累可复用经验。适合对隐私、安全、本地化运行或可观测性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 Cloud,便于跨设备、多实例共享。 | 本地存储:每个 Agent 拥有独立运行目录,OpenClaw 默认在 ~/.openclaw/memos-plugin/,Hermes 默认在 ~/.hermes/memos-plugin/。SQLite、Skill 包、日志和配置都保留在本机。 |
| 🤖 Agent 支持 | 面向 OpenClaw 云插件,依托 MemOS Cloud 提供统一记忆服务。 | 同一套核心支持 OpenClaw 与 Hermes:OpenClaw 通过 TypeScript 插件进程内集成,Hermes 通过 Python Provider + JSON-RPC 桥接到 Node 核心。 |
| 🔑 API 与模型配置 | 使用 MemOS Cloud API Key,由云端承担记忆处理、检索和演进。 | 通过 Memory Viewer 的 Settings 面板配置模型与团队共享。Embedding 默认可使用本地 provider,也可配置 OpenAI-compatible、Gemini、Cohere、Voyage、Mistral;OpenClaw 可继承宿主模型,Hermes 可在面板中配置 LLM provider 与 API Key。 |
| 🔍 检索能力 | 云端语义向量检索 + 图检索,由服务端统一优化。 | 三层检索:Tier 1 Skill、Tier 2 Trace/Episode、Tier 3 World Model;同时融合向量、FTS5、关键词 pattern 与错误特征等通道,并通过 RRF + MMR 控制相关性和多样性。 |
| 🧠 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。 | Reflect2Evolve 本地流水线:对话与工具调用沉淀为 L1 Trace,跨任务归纳为 L2 Policy,再抽象为 L3 World Model;高价值策略会结晶为可调用 Skill,并根据反馈进入 active / retired 等生命周期。 |
| 🛠️ 决策修复 | 主要依赖云端召回更相关的历史记忆,降低重复上下文和无效 Token。 | 工具失败、负反馈和任务结果会进入反馈通道;失败模式可触发 decision repair,在下一轮注入纠偏上下文,帮助 Agent 避免重复踩坑。 |
| 👥 多 Agent 与共享 | 支持多 Agent 场景和跨设备共享,适合团队协作。 | 默认按 Agent 隔离:OpenClaw 与 Hermes 拥有各自数据库和 Viewer。可选开启 Hub,在局域网 / VPN 内共享本地结晶的 Skill 和可选 Trace 摘要;共享不在算法关键路径上,失败会自动退化为本地模式。 |
| 👀 可视化与可观测性 | 通过 MemOS Cloud Dashboard 管理 API Key 和云端记忆能力。 | 内置本地 Viewer:Overview、Memories、Tasks、Policies、World Models、Skills、Analytics、Logs、Import、Settings、Help 等页面;HTTP + SSE 实时展示事件、日志、检索、Skill 和健康状态。 |
| 🛠️ 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。 | 极简:安装与升级都是一行命令。安装器会自动检测系统中已安装的 OpenClaw / Hermes,安装 @memtensor/memos-local-plugin、创建运行目录并重启对应运行时。 |
安装速览
云插件(3 步完成)
- 安装插件
openclaw plugins install @memtensor/memos-cloud-openclaw-plugin@latest - 获取并配置 API Key
获取 API Key:MemOS Cloud Dashboardmkdir -p ~/.openclaw && echo "MEMOS_API_KEY=mpg-..." > ~/.openclaw/.env - 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(一行命令)
# 安装插件
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/MemTensor/MemOS/main/apps/memos-local-plugin/install.sh | bash
安装与升级使用同一条命令。安装器会自动检测本机是否安装 OpenClaw / Hermes。交互式终端会询问安装到哪个 Agent,非交互环境会自动安装到检测到的 Agent。
| Agent | 代码目录 | 数据与配置目录 | Viewer |
|---|---|---|---|
| OpenClaw | ~/.openclaw/plugins/memos-local-plugin/ | ~/.openclaw/memos-plugin/ | http://127.0.0.1:18799 |
| Hermes | ~/.hermes/plugins/memos-local-plugin/ | ~/.hermes/memos-plugin/ | http://127.0.0.1:18800 |
升级或卸载插件代码不会删除已有本地数据、技能包或日志。OpenClaw 与 Hermes 各自运行独立 Viewer,没有共享端口或只读 peer 视图。
模型、团队共享和常规选项都在对应 Agent 的 Memory Viewer 里配置:OpenClaw 默认
http://127.0.0.1:18799,Hermes 默认http://127.0.0.1:18800。