用途
Memory Router 是一个团队统一知识检索技能，要求所有团队智能体（小a/ops/code/quant/data/finance/research/market/pm/content/law）在回答以下类型问题前，必须通过标准化流程检索本地知识库：
- 系统配置、架构、部署
- 历史决策、TODO、进度
- Skill 用法与触发条件
- 项目状态与交付件
- 人物、日期、数字
主要能力
该技能基于 QMD 工具，提供以下功能：
- 混合搜索：
qmd query "<question>"，结合 BM25 + 向量 + 重排序，适用于大多数查询 - 结构化查询：
qmd query $'lex: keyword\nvec: semantic'，需要精确关键词和语义结果时使用 - BM25 关键词：
qmd search "<exact term>"，精确词/文件名/配置键查找 - 向量相似度：
qmd vsearch "<concept>"，概念/模糊相似查询 - 获取文档：
qmd get path/to/file.md:42 -l 30，搜索定位文件后读取特定行 - 多文档获取：
qmd multi-get "reports/*.md"，批量获取多个文件 - 集合过滤：
qmd query -c skills "<question>"，限制搜索到单个集合 - 完整输出：
qmd query --full "<question>"，获取完整文档内容 - JSON 输出：
qmd query --json "<question>"，机器可读输出 - 列出文件：
qmd ls skills，浏览集合中已索引内容 - 状态：
qmd status，健康检查 - 更新索引：
qmd update，文件变更后重新索引 - 嵌入向量：
qmd embed，为新/变更文件生成嵌入 - 上下文注释：
qmd context list，查看集合描述/使用提示 - MCP 服务器：
qmd mcp，作为 MCP 工具暴露给 IDE/智能体集成
使用方式
路由算法
输入：用户问题 Q
步骤 1 — 分类
- A = "先前决策 / TODO / 人物 / 日期 / 发生了什么"
- B = "系统配置 / 操作方法 / Skill 用法 / 架构"
- C = "项目状态 / 交付件 / PRD"
- D = "外部事实 / 实时数据"（回退到网络）
步骤 2 — 检索（执行所有适用项，而非仅一项）
如果 A：
qmd query -c daily-memory "<Q>" -n 5qmd query -c clawd-memory "<Q>" -n 5- 同时直接检查
~/clawd/MEMORY.md中的 TODO/决策
如果 B：
qmd query -c openclaw-config "<Q>" -n 5qmd query -c skills "<Q>" -n 5qmd query -c clawd-memory "<Q>" -n 3（用于 runbook/文档）
如果 C：
qmd query -c projects "<Q>" -n 5qmd query -c reports "<Q>" -n 3
如果 D：
qmd query "<Q>" -n 5（所有集合，无过滤）- 如果召回率低 → web_fetch / browser
步骤 3 — 引用 每个回答必须包含 1-3 个来源引用：
- 文件路径：
~/clawd/docs/memory-router.md:15 - QMD URI：
qmd://skills/geo-agent/SKILL.md - 或："Source: qmd query -c projects 'content factory status'"
智能体集成（强制 AGENTS.md 部分）
每个智能体的 AGENTS.md 必须包含：
## 知识库 / Memory Router（强制）
- 你在回答任何「配置/流程/历史/怎么做」类问题前，**必须先检索本地知识库**：
1) 优先 QMD：`qmd query "<问题>"`（必要时加 `--collection openclaw-config|projects|skills|reports|clawd-memory`）
2) 涉及待办/决策/人/日期 → 再查工作区记忆文件（`~/clawd/memory/YYYY-MM-DD.md` 与 `~/clawd/MEMORY.md`）
- 输出时至少引用 1-3 个来源（文件路径或 `qmd://...` URI）。
健康监控
每日 Cron（推荐）：
# qmd-health: run daily at 08:00
qmd status | grep -E "Total|Vectors|Pending|Updated"
qmd update
每周嵌入刷新：
# qmd-embed: run weekly Sunday 03:00
qmd embed
qmd status
需跟踪的健康指标：
- 覆盖率：Vectors / Total（目标：>90%）
- Pending：每周嵌入后应 <100
- 集合新鲜度：活跃集合的 Updated 时间戳应 <24h
- 查询延迟：混合查询应 <2s
故障排除
- qmd embed 挂起：检查 node-llama-cpp 是否在编译（首次运行）。等待约 10 分钟。
- CUDA 错误：在纯 CPU 服务器上正常。QMD 自动回退到 CPU。
- 未找到 Ollama：QMD 使用 node-llama-cpp，而非 Ollama。忽略 Ollama 相关引用。
- 召回率低：尝试 --full 标志，或使用 qmd search（BM25）进行精确词查找。
- 文件缺失：运行 qmd update 重新索引，然后 qmd embed 生成新向量。
脚本：memory_router.sh
用于自动将上下文注入智能体提示：
#!/bin/bash
# Usage: ./memory_router.sh "question" [collection]
QUERY="$1"
COLLECTION="${2:-}"
if [ -n "$COLLECTION" ]; then
qmd query -c "$COLLECTION" "$QUERY" -n 5 --line-numbers
else
qmd query "$QUERY" -n 5 --line-numbers
fi
集合（当前）
- clawd-memory：
~/clawd/**/*.md（1603 个文件），用于记忆、文档、报告、runbook - daily-memory：
~/clawd/memory/*.md（44 个文件），用于每日工作日志 - team：
~/.openclaw/agents/**/*.json（860 个文件），用于智能体配置、模型、认证 - openclaw-config：
~/.openclaw/**/*.json（1031 个文件），用于 OpenClaw 系统配置 - projects：
~/clawd/projects/**/*.md（100 个文件），用于项目 PRD、交付件 - skills：
~/clawd/skills/**/SKILL.md（468 个文件），用于所有技能文档 - reports：
~/clawd/reports/*.md（2 个文件），用于研究与评审报告
适用场景
适用于团队内多个智能体需要统一知识检索流程的场景，确保回答基于本地知识库并附带来源引用，提升回答准确性和可追溯性。
限制
- 依赖 QMD 工具及本地知识库文件结构
- 需要定期运行索引更新和嵌入生成以保持数据新鲜
- 首次运行可能因 node-llama-cpp 编译而耗时较长
- 纯 CPU 服务器上可能出现 CUDA 错误（自动回退到 CPU）
- 外部事实/实时数据需回退到网络获取
最后更新：2026-03-03 维护者：小a (CEO)