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+# 向量记忆系统 - 核心模块详解
+
+## VectorMemorySystem 核心方法
+
+### add_memory(content, metadata, importance)
+同时写入向量库 + SQLite
+
+```python
+vm.add_memory(
+    content="用户喜欢喝不加糖的咖啡",
+    metadata={"category": "preference", "tags": ["咖啡", "口味"]},
+    importance=4  # >=4 核心记忆
+)
+```
+
+### search(query, top_k)
+语义搜索，返回相似记忆
+
+```python
+results = vm.search("股票预警")
+# 返回: [{id, content, distance, metadata}, ...]
+```
+
+### hybrid_search(query, keyword, top_k)
+混合搜索：语义 + 关键词过滤
+
+```python
+results = vm.hybrid_search("铜陵", keyword="有色")
+```
+
+## MemoryTierManager 分层规则
+
+| 重要性 | 层级 | 说明 |
+|--------|------|------|
+| >= 4 | core | 永久记忆，不删除 |
+| 2-3 | hot | 常用记忆，30天后可归档 |
+| < 2 | cold | 冷记忆，自动归档 |
+
+## 数据存储位置
+
+```
+~/openclaw-memory-vector/data/memory/
+├── memory.db         # SQLite（所有记忆的原始文本）
+└── chroma/          # Chroma（向量索引）
+    ├── *.bin        # 向量数据
+    └── *.sqlite     # Chroma 元数据
+```
+
+## 备份与恢复
+
+### 备份
+```bash
+tar -czvf openclaw-memory-vector.tar.gz ~/openclaw-memory-vector/data/memory/
+```
+
+### 恢复
+```bash
+tar -xzvf openclaw-memory-vector.tar.gz -C ~/
+```
+
+## 环境变量
+
+| 变量 | 说明 |
+|------|------|
+| SILICONFLOW_API_KEY | 硅基流动 API Key |
+
+## 成本估算
+
+- BGE-M3 向量模型：**免费无限**
+- 硅基流动大模型：2000万 Tokens/月
+- **总成本：≈ ¥0**