举个例子

比如你今天跟 OpenClaw 说了三件事：

1. 你叫 Wade，在做 OpenClaw Skill 开发
2. 你喜欢用 GLM-5.1 做视觉+键鼠自动化
3. 你今天随便聊了句“今天天气不错”

当然这里也只是举个例子，现实中跟龙虾玩嗨的大佬们，哪个不都是每日一亿token俱乐部的么。

为了让龙虾了解你，不可能每次都把这成亿的信息都塞过去，于是龙虾需要做梦了。

然后半夜三点了，龙虾触发了一次梦境，我们来分析下memory.md和dream.md两个文件的内容，来看看龙虾到底做的是什么梦。

memory.md长期记忆，做梦的最终产出

这个梦最终会写点东西到memory.md里，并且只有重要、高频、和任务强相关、会反复用到的信息才会进来。
以下是一个示例：

## Memory (OpenClaw 长期记忆) ### 用户信息 - 用户名：Wade - 主要工作：开发 OpenClaw Skill - 偏好模型：GLM-5.1（擅长工程、长程任务、视觉+键鼠自动化） ### 工作偏好 - 专注方向：AI Agent 自动化、GUI 键鼠控制、视觉执行 - 技术栈：Python + FastAPI + Vue3 + OpenClaw MCP

等一下，这个内容是不是跟用户画像很像？确实，能进入 memory.md 的内容，本质就是 LLM 自动构建的「用户画像」。只是它更智能、更自动、更工程化、更适合 Agent 干活。
那么它为什么要叫 “梦境” 不叫 “用户画像”？因为它不止记你，还会记很多东西比如：

• 任务
• 项目
• 执行历史
• 踩过的坑
• 技能配置
• 自动化规则
• 多次对话里的模式

它是 **“用户画像 + 任务记忆 + 技能记忆” 的混合体 **，所以叫梦境更形象。

dreams.md梦境日志，梦里都干了些啥

按照大家的说法，这是做梦过程记录，不会变成长期记忆，只用来给你看它反思，回顾了什么。
比如以下内容：

# Dream Log 2026-04-21 ## Light Sleep 浅睡阶段 - 读取短期记忆：3 条 - 去重：无重复内容 - 过滤低价值信息：1 条（“今天天气不错”） - 候选记忆：2 条有效 ## REM Sleep 快速眼动反思 - 识别主题：用户身份、AI 开发、OpenClaw、模型偏好 - 发现高频关键词：Wade、Skill、GLM-5.1、视觉键鼠自动化 - 反思摘要：用户专注于 OpenClaw 自动化开发，偏好强工程模型。 ## Deep Sleep 深睡评分 - 用户名 Wade → 得分 0.92 → 进入长期记忆 - 开发 OpenClaw Skill → 得分 0.90 → 进入长期记忆 - 偏好 GLM-5.1 → 得分 0.88 → 进入长期记忆 - 天气不错 → 得分 0.15 → 丢弃 - 最终晋升 3 条记忆到 memory.md

这些内容不会被 AI 当成记忆加载，只是日志，只是过程，不参与对话上下文，不影响 AI 行为。

我个人理解，这更像是龙虾记忆的一次ETL。类似把数据提炼，精炼的一个过程。大家有什么不同的看法欢迎来讨论。

总结

• memory.md = AI 的大脑（真正记住的）
• dreams.md = AI 的做梦日记（做梦过程，醒了就不记得）

咱们可以这样理解：

• 你说：“我叫Wade，做OpenClaw开发，用GLM-5.1”
  → 进memory.md

• 你说：“今天吃了米饭、天气很好、刚才卡了一下”
  → 只在 dreams.md 里被标记为“低价值 → 丢弃”
  →不会进 memory.md

吐槽

最后我也想吐槽一点，关于OpenClaw把这个起名为dream。我不知道大家做的梦是什么样的，我记得我做的