你做的梦，现在可以让AI帮忙记录了。

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和AI对话时，你是否有过这样的经历——聊了很多重要的事，约定了某个方案，或者交代了关键的背景信息，结果下次再问，AI一脸茫然？

这不能怪AI。传统的AI记忆系统大多数只是被动地存储信息，不会主动去整理、筛选和提炼。时间一长，重要的信息和过时的碎片混在一起，真正有价值的内容反而被淹没。

OpenClaw最新引入的 Dreaming（做梦）机制，就是来解决这个问题的。它模仿人类睡眠时大脑的整理活动，在后台自动对记忆进行分类、评分和晋升，把真正重要的内容沉淀为长期记忆，同时生成可读的梦境日记供人类审查。

什么是做梦？

Dreaming（做梦）是OpenClaw内置的后台记忆整合系统，由 memory-core 插件驱动。它不像传统cron任务那样机械地执行命令，而是模拟人类睡眠时大脑的工作方式——在后台安静地运行，对一天中积累的短期记忆信号进行系统化处理。

默认情况下，Dreaming在每天凌晨3点（UTC+8）自动启动，对过去24小时内积累的记忆碎片进行三个阶段的处理。只有Deep阶段会将内容真正写入 MEMORY.md，其他阶段只做分析和铺垫工作。

整个系统的设计哲学是：宁可少晋升，不要乱晋升。所以Deep阶段设置了较高的门槛，确保只有真正经过反复验证的记忆才会进入长期存储。

三个阶段详解

Light→REM→Deep

Light Phase（浅睡阶段）

Light阶段相当于人类睡眠中的浅睡期。系统此时做的事比较简单：

· 读取当天（以及最近几天）的 daily memory 文件（memory/YYYY-MM-DD.md）

· 读取召回记录（recall store），了解哪些记忆在对话中被多次唤醒

· 对重复出现的记忆碎片进行去重

· 给每个候选记忆打上初步的信号标签，为后续阶段做准备

这个阶段完全不会写入任何持久内容。它只是"把桌面整理干净"，让后续阶段能更高效地处理。如果启用了 inline output，Light阶段还会在 DREAMS.md 中写入一个 ## Light Sleep 区块，记录本次轻睡的处理概况。

Deep Phase（深睡阶段）

Deep阶段是整个做梦过程中最核心的部分，对应人类睡眠中的深睡期。这个阶段真正决定哪些内容值得成为长期记忆。

系统用六个加权信号对候选记忆进行综合评分：

信号	权重	含义
Frequency（频率）	24%	这条记忆在短期记忆中被召回过多少次。次数越多，说明越重要。
Relevance（相关性）	30%	平均检索质量。每次被召回时，语义相关性得分如何。
Query diversity（查询多样性）	15%	有多少个不同的问题上下文触发了这条记忆。多样性越高，说明它越通用。
Recency（新鲜度）	15%	距离最后被访问过去了多久。越近期的记忆权重越高，但会随时间衰减。
Consolidation（巩固度）	10%	这条记忆是否连续多天出现。连续出现说明它是稳定的长期知识。
Conceptual richness（概念丰富度）	6%	从记忆片段的路径和标签中提取的概念密度。概念越丰富，越可能是结构化知识。

三个硬性门槛（必须同时满足才会晋升）：

· minScore ≥ 0.8（综合分数必须超过0.8）

· minRecallCount ≥ 3（被召回至少3次）

· minUniqueQueries ≥ 3（来自至少3个不同的查询上下文）

只有同时通过三项门槛的候选记忆，才会被写入 MEMORY.md。如果某条记忆分数很高但召回次数不足，就不会晋升——宁缺毋滥。

另外值得注意的是：晋升写入之前，系统会重新从当天的日常记忆文件读取最新的内容快照。这意味着，如果你在文件中编辑或删除了某条信息，系统不会从过期的召回记录里错误地晋升一个已经被删除的内容。

REM Phase（REM阶段）

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REM阶段提取近期记忆中的主题模式和规律，生成反思摘要。它对应人类睡眠中的REM（快速眼动）期——这个阶段大脑会做梦、整合情绪和长时记忆。

REM阶段的工作包括：

·分析近期记忆中的高频主题

·识别反复出现的概念和关联

·生成简短的反思性摘要

·将REM的信号作为加成反馈给Deep阶段的评分系统

REM阶段本身不写 MEMORY.md，但它的输出会影响未来Deep阶段的评分——被REM识别为"主题性强的记忆"会在Deep阶段获得额外的加权加成。同样，如果启用了inline output，REM阶段会在 DREAMS.md 中写入 ## REM Sleep 区块。

梦境日记

让AI的思考过程可审计

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每次完整的睡眠周期（Light → REM → Deep）结束后，memory-core 还会启动一个后台子agent，用默认模型生成一段人类可读的"梦境日记"，追加到 DREAMS.md（或已存在的 dreams.md）中。

日记内容包括：

· 各阶段的执行概况（处理了多少候选、晋升了多少条）

· 识别出的主要主题和规律

· 成功晋升的记忆条目摘要

· 系统对当前记忆状态的总体评估

日记的目的是让人类可以追踪AI的记忆整理逻辑——它为什么晋升了这条记忆而没有晋升那条？为什么某个概念被标记为重要？这些都可以在梦境日记中找到线索。Gateway还提供了 Dreams 面板，可以直观看到做梦功能的运行状态、各阶段进度、以及Dream Diary的阅读界面。

做梦的输出位置

路径	内容
MEMORY.md	长期记忆存储。Deep阶段晋升的内容写到这里。
DREAMS.md / dreams.md	人类可读的梦境日记。按时间顺序记录每次做梦的结果。
memory/.dreams/	机器可读的内部状态（信号数据、召回记录、锁文件）。

可选的阶段报告目录：memory/dreaming/<phase>/YYYY-MM-DD.md，其中 <phase> 可以是 light、rem 或 deep。

如何开启做梦功能

方式一：配置文件

在 openclaw.json 中添加以下配置：

{   "plugins": {     "entries": {       "memory-core": {         "config": {           "dreaming": {             "enabled": true           }         }       }     }   } }

自定义运行频率。例如改为每6小时运行一次：

{   "plugins": {     "entries": {       "memory-core": {         "config": {           "dreaming": {             "enabled": true,             "frequency": "0 */6 * * *"           }         }       }     }   } }

方式二：聊天命令

在对话中直接输入（不需要手动添加cron任务，系统会自动创建托管任务）：

/dreaming on      # 开启做梦 /dreaming off     # 关闭做梦 /dreaming status  # 查看当前状态 /dreaming help     # 获取帮助

手动操作命令

如果你不想等凌晨三点的自动运行，可以手动触发记忆晋升流程：

# 预览哪些记忆符合晋升条件（不实际写入） openclaw memory promote # 手动晋升符合条件的记忆到 MEMORY.md openclaw memory promote --apply # 只显示前 N 条候选 openclaw memory promote --limit 5 # 调整晋升阈值（一次性覆盖） openclaw memory promote --min-score 0.75 --min-recall-count 2 # 查看某条候选的详细评分 openclaw memory promote-explain "记忆关键词" # 预览REM阶段的反思内容（不写入任何文件） openclaw memory rem-harness # 查看记忆系统整体状态 openclaw memory status --deep # 强制重新索引记忆 openclaw memory index --force

完整工作流程

一个完整的做梦周期如下：

1. 时间触发：到达 cron 时间（默认每天3点），memory-core 自动启动

2. Light 阶段：读取日常记忆文件 → 去重整理 → 打信号标签 → 写 Light Sleep 日志

3. REM 阶段：分析主题模式 → 生成反思摘要 → 写 REM Sleep 日志 → 反馈信号给 Deep

4. Deep 阶段：对候选评分 → 检查三项门槛 → 重新读取原文 → 写入 MEMORY.md

5. Dream Diary：后台子agent生成梦境日记 → 追加到 DREAMS.md

6. Dreams 面板：Gateway面板更新状态、下次运行时间、今日晋升统计

几个关键细节

晋升前重新读取：写入 MEMORY.md 之前，系统从原始文件读取最新快照。如果你在文件中删除了某条内容，不会从旧召回记录里错误晋升。

三阶段顺序执行：Light → REM → Deep，严格按顺序，不会跳阶段也不会并行。只有Deep写 MEMORY.md。

REM信号影响Deep评分：REM阶段识别的主题信号会作为加成反馈给Deep阶段，使主题性强的记忆在Deep阶段获得额外分数。

跨多工作区执行：如果配置了多个memory workspace，自动运行时会分发给所有配置的工作区。

Gateway版本要求：做梦功能需要Gateway支持 secrets.resolve，旧版本会返回 unknown-method 错误。

适合谁用？

如果你有下面这些场景，做梦功能会明显提升AI的记忆质量：

长期项目跟进：需要AI记住项目背景、技术选型、关键决策。开启做梦后，重要决策会被自动提炼到 MEMORY.md。

个人知识管理：每天和AI讨论很多知识点，希望AI能主动整理出可以随时调用的长期知识库。

减少重复说明：不想每次都重新交代工作环境、配置偏好、团队约定。做梦会自动把这些沉淀下来。

可审计的记忆管理：希望了解AI为什么记住了某些内容、通过什么逻辑晋升。DREAMS.md提供完全透明的日记。

配置参考

配置项	默认值	说明
enabled	false	是否开启做梦功能
frequency	0 3 * * *	Cron表达式，默认每天凌晨3点
timezone	UTC+8	时区设置
minScore	0.8	Deep阶段晋升的最低分数门槛
minRecallCount	3	晋升所需的最少召回次数

项目	说明
功能名称	Dreaming（做梦）
核心作用	自动整理和晋升短时记忆为长期记忆
三个阶段	Light（整理）→ REM（反思）→ Deep（晋升）
晋升门槛	分数≥0.8、召回≥3次、查询来源≥3
默认时间	每天凌晨 3:00（UTC+8）
开启方式	配置文件或 /dreaming on

Dreaming 目前标记为实验性（experimental）功能，但核心机制已经稳定。如果你在使用中对AI的记忆质量有更高要求，开启做梦后长期记忆的质量会明显提升。建议先从默认配置开始，观察梦境日记一段时间，再根据自己的需求调整阈值和频率。

怎么样，学会了吗，现在就来算家云试试吧！