OpenClaw 梦境功能：让 AI 助手自动沉淀长期记忆

OpenClaw 在 2026.4.5 版本正式推出了 Dreaming（梦境） 功能。概念来自人类睡眠时大脑整理记忆的过程：趁夜深人静，把白天零散的经历提炼成真正值得记住的东西。

它解决什么问题

在没有 Dreaming 之前，OpenClaw 的记忆是这样工作的：对话过程中产生的短期信号（用户的偏好、习惯、反复提到的事情）存在每日日志文件里，但并不会自动升级为长期记忆。时间一长，这些信号就沉在文件堆里，AI 不会主动去回顾，等于白积累。

Dreaming 的作用就是在后台默默做这件事：把高质量的短期信号自动提炼、写入长期记忆（MEMORY.md），让 AI 下次一开口就能想起来，而不需要每次重新交代背景。

三个阶段，像人类睡眠一样

Dreaming 内部分三个阶段运行：

Light Sleep（浅睡）：扫描近期的短期记忆和对话记录，去重、暂存候选项，记录哪些内容被反复强化。这个阶段不写入长期记忆，只是整理候选。

Deep Sleep（深睡）：对候选项打分，用六个维度加权评估（相关性 0.30、频率 0.24、查询多样性 0.15、时效性 0.15、整合度 0.10、概念丰富度 0.06）。只有通过阈值的内容才会被追加到 MEMORY.md，门槛相当严格：最低分 0.8、最少被回忆 3 次、最少来自 3 个不同查询。

REM：从短期轨迹中提取模式和反思信号，生成主题摘要，写入 DREAMS.md（一份人类可读的"梦境日记"）。不直接写长期记忆，但会影响下次 Deep Sleep 的判断。

这三个阶段各自独立调度，合起来就是一次完整的"睡眠"。

token 消耗情况

Dreaming 每天自动运行，必然会产生额外的 token 开销。系统内置了一个跳过机制：每次运行前先检查是否有未整合的新内容，7 天内没有新内容就直接退出，仅消耗约 2K token；有内容可处理时才完整跑三个阶段，完整跑一次大约消耗 150K token。

实际累积下来的额外消耗取决于对话频率和内容密度，具体情况有待观察。

如何启用

在 openclaw.json 中加入以下配置，重启服务即可：

"plugins": {
  "entries": {
    "memory-core": {
      "config": {
        "dreaming": {
          "enabled": true,
          "frequency": "0 3 * * *",
          "timezone": "Asia/Shanghai"
        }
      }
    }
  }
}

frequency 是标准 cron 表达式，这里设置的是每天凌晨 3 点运行。timezone 确保时间以本地时区解释，否则默认 UTC 会让 3 点变成上午 11 点。

有一个已知 bug（#62098）：通过 Web 控制台的开关启用会创建结构错误的配置。直接编辑 JSON 文件没有这个问题，是目前最稳妥的方式。

运行效果验证

启用后可以通过以下方式查看运行情况：

# 查看梦境日记
cat ~/.openclaw/workspace/DREAMS.md

# 查看长期记忆是否有新增
tail ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md

# 查看系统状态
openclaw memory status --deep

Dreaming 运行完成后，DREAMS.md 会记录这次"睡眠"的摘要——哪些内容被提炼了，哪些被丢弃了，以及整体的反思。类似一本可以翻阅的日记。