MemClaw 是 OpenClaw 推荐的记忆系统，基于 Cortex Memory 的开源记忆增强插件，旨在提供更精准的搜索结果、更低的 token 消耗和更持久丰富的记忆保留。采用三层记忆结构：L0 为约 100 token 的摘要，L1 为约 2000 token 的概览，L2 为完整内容，同时支持语义搜索与文件系统浏览。
使用前提：通过 openclaw plugins install @memclaw/memclaw 安装；在插件设置中配置 LLM/Embedding；在 openclaw.json 中设置 agents.defaults.memorySearch.enabled: false 以避免与内置记忆冲突。首次使用时配置不完整可能导致失败，需协助用户完成配置。
核心工具包括：cortex_search（分层搜索，return_layers 可选 ["L0"]、["L0","L1"]、["L0","L1","L2"]）；cortex_recall（快速召回 L0+L2）；cortex_ls（列目录，常用 URI 如 cortex://session/{id}/timeline）；cortex_get_abstract/overview/content（按层级获取内容）；cortex_explore（搜索与浏览结合的引导式发现）；cortex_add_memory（存储带元数据的消息）；cortex_commit_session（提交通话并触发提取流程，建议在任务完成或话题切换时调用）；cortex_migrate（迁移 OpenClaw 原生记忆）。
推荐按 L0 检查、L1 判断相关性、L2 按需获取的 token 工作流使用。插件无需 Docker，依赖已打包；故障排查可检查 openclaw.json 插件配置、LLM 与 Embedding 设置、重启 Gateway，验证 Qdrant（6333/6334）与 cortex-mem-service（8085）是否运行，或降低 min_score。