云插件 vs 本地插件

云插件把记忆托管在 MemOS Cloud，适合快速接入和跨设备使用。本地插件在本机提供长期记忆和自进化能力，支持 OpenClaw、Hermes 与 DeepSeek Harness。本文将帮你理解两者差异，选择适合自己的方案。

插件简介

云插件

将记忆托管于 MemOS Cloud。安装云插件后，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、Hermes 与 DeepSeek Harness 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/，DeepSeek Harness 同样把 SQLite、Skill 包、日志和配置保留在本机。
🤖 Agent 支持当前支持 OpenClaw 与 DeepSeek Harness，依托 MemOS Cloud 提供统一记忆服务。同一套核心支持 OpenClaw、Hermes 与 DeepSeek Harness：OpenClaw 通过 TypeScript 插件进程内集成，Hermes 通过 Python Provider + JSON-RPC 桥接到 Node 核心，DeepSeek Harness 通过其原生插件机制接入。
🔑 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 与 DeepSeek Harness 可在各自面板中配置 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、Hermes 与 DeepSeek Harness 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：先获取一次 API Key，再按 OpenClaw 或 DeepSeek Harness 完成安装与配置，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 或 DeepSeek Harness，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

先获取一次 API Key，再按 Agent 完成安装。OpenClaw 与 DeepSeek Harness 共用同一把 Key，不必重复申请。

获取 API Key：MemOS Cloud Dashboard


OpenClaw

  1. 安装插件
    openclaw plugins install @memtensor/memos-cloud-openclaw-plugin@latest
  2. 写入 API Key
    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

DeepSeek Harness

使用上面已创建的 API Key。

  1. 将云插件安装到 DSH 默认的 web profile
    npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @memtensor/memos-cloud-dsh-plugin@latest
  2. 在 ~/.dsh/.credentials.yaml 中写入 API Key
    MEMOS_API_KEY: mpg-your-key
  3. 在 ~/.dsh/settings.yaml 中加入最小配置
    memos-cloud:
  apiKeyEnv: MEMOS_API_KEY
  4. 重新启动 DSH Web
    npx @deepseek-ai/dsh web

更多信息请参考 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 或 DeepSeek Harness。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
DeepSeek Harness由安装器部署到对应插件目录本机独立 memos-plugin 目录http://127.0.0.1:18801

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、Hermes 与 DeepSeek Harness 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，DeepSeek Harness 默认 http://127.0.0.1:18801。

更新日志