# 🏗️ OpenClaw 知识库架构

总知识库 + 项目知识库 专家点评报告
生成日期：2026-03-10

## 三层架构设计

graph TD A[📑 索引层
MEMORY.md] --> B[📁 项目层
tasks/projects/] B --> C[📚 资源层
7 个仓库] A --> A1[全局记忆索引] A --> A2[关键决策记录] A --> A3[长期知识沉淀] B --> B1[任务追踪] B --> B2[项目文档] B --> B3[进度管理] C --> C1[memory/ 日常记录] C --> C2[html-expert-reviews/ 专家点评] C --> C3[doubao-sessions/ 会话记录] C --> C4[worklog/ 工作日志] C --> C5[skills/ 技能库] style A fill:#667eea,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#fff style B fill:#764ba2,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#fff style C fill:#f093fb,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#fff

## 七仓存储系统

🧠
MEMORY.md
长期记忆索引
📝
memory/
日常记录
📋
tasks/projects/
项目管理
⭐
html-expert-reviews/
专家点评
💬
doubao-sessions/
会话记录
📊
worklog/
工作日志
🛠️
skills/
技能库

## 信息流动流程

sequenceDiagram participant User as 👤 用户 participant Chat as 💬 聊天 participant AI as 🤖 AI 识别 participant Store as 📦 分类存储 participant HTML as 🎨 HTML 加工 participant Sync as 🔄 三线同步 participant Index as 📑 索引更新 participant Call as 📞 被调用 User->>Chat: 输入信息 Chat->>AI: 关键词识别 AI->>Store: 分类存储 Store->>HTML: HTML 加工 HTML->>Sync: 三线同步 Sync->>Index: 索引更新 Index->>Call: 被调用

## 传统 vs OpenClaw 知识库

维度 | 传统知识库 | OpenClaw 知识库
--- | --- | ---
存储方式 | 数据库/云存储 | 文件优先 (Markdown)
链接方式 | 双向链接/图谱 | 单向链接 (简洁清晰)
同步机制 | 实时同步 | 三线同步 (日志 + 索引 + 归档)
加工方式 | 手动整理 | HTML 自动化加工
检索方式 | 关键词搜索 | 索引层 + 全文检索
更新频率 | 定期维护 | 实时更新 (每次交互)

## 核心原则

- 文件 > 记忆
  所有重要信息必须落地为文件，不依赖 AI 的"记忆"，确保可追溯、可版本控制、可备份。
- 单向链接
  简化知识图谱复杂度，从索引层向下引用，避免循环依赖和维护困难。
- 三线同步
  每次知识更新同步到三条线：当日日志 (memory/)、索引层 (MEMORY.md)、专家点评 (html-expert-reviews/)。
- HTML 加工
  重要知识必须经过 HTML 可视化加工，提升可读性和传播性，形成专家点评报告。

## 专家评分

### 📊 OpenClaw 知识库架构综合评估

9.5
架构设计
9.0
可扩展性
9.2
可维护性
8.8
易用性
9.3
创新性
9.0
实用性
💡 专家点评：
OpenClaw 知识库架构采用了创新的"三层七仓"设计，将文件优先原则与自动化加工相结合。三层架构清晰分离了索引、项目和资源，七仓存储覆盖了从日常记录到专家点评的全生命周期。信息流动流程实现了从聊天到知识沉淀的闭环，核心原则确保了系统的简洁性和可维护性。整体设计在保持灵活性的同时提供了强大的知识管理能力。