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Caura（原名 MemClaw）是一个面向多智能体 AI 集群的开源共享记忆层，采用 Apache 2.0 许可证。它让多个 AI 智能体把各自学到的东西写入统一的、受治理的记忆系统，并能检索整个集群已知的信息，从而相互学习、避免重复犯错。智能体只需写入纯文本，Caura 会将其转化为可搜索、受治理、可自我改进的记忆。核心循环由写入、召回、复利三个支柱构成。产品支持多租户、多智能体，原生支持 MCP（Model Context Protocol），提供信任层级、关键策略、审计日志、知识图谱与自我改进检索等能力。Caura 提供托管平台与自托管（开源）两种部署路径，并有 Python 客户端、TypeScript 客户端、OpenClaw 插件以及 Rail 集成方式。据资料，eToro 将 Caura 用作其 AI 智能体工作的受治理共享记忆层。现有 memclaw_* 工具调用与 MEMCLAW_* 环境变量别名继续可用，新配置建议使用 caura_* 名称与当前 Caura URL。

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工具介绍

用途

Caura（原名 MemClaw）是面向多租户、多智能体 AI 集群（agent fleets）的开源记忆层。其定位是“受治理的共享记忆”：让智能体存储所学内容、检索整个集群已知的信息，并随每次交互变得更聪明——智能体之间相互学习，而不是重复犯错。

官方将其描述为一个循环、三大支柱：写入（write）、召回（recall）、复利（compound），即每次交互都让下一次更聪明。

主要能力

记忆管线

  • 单次 LLM 富化：每次写入自动把内容归类到 7 种记忆类型之一（服务器自行写入 outcome、rule、insight），生成标题/摘要、为重要性打分、标记 PII，并抽取实体——全部来自单个 content 字段。
  • 混合搜索：pgvector 语义相似度 + 全文关键词匹配 + 知识图谱扩展（最多 2 跳），按相似度、重要性、新鲜度和图加权的复合分数排序。
  • 实时知识图谱：每次写入抽取人物、组织、地点和概念为实体与关系。实体消解先做精确名称匹配，再做确定性的规范名匹配，然后做语义相似度（>0.85 余弦）匹配。
  • 矛盾检测：通过 RDF 三元组比较 + LLM 语义分析检测冲突记忆并自动取代，带有完整的矛盾链追踪。

自我改进记忆

  • 基于结果的学习（Karpathy Loop）：智能体在依据召回记忆行动后上报成功/失败，系统强化有效内容，并在失败时自动生成预防性的 rule 类型记忆。
  • 结晶（Crystallization）：LLM 将近重复记忆合并为带完整来源信息的规范原子事实；8 状态生命周期自动化淘汰过期数据。
  • 每智能体检索调优：每个智能体根据反馈优化自身的检索配置（top_k、min_similarity、graph_max_hops、混合权重），使搜索质量随交互累积提升。

治理与多租户

  • 租户隔离：按租户的行级数据库分离；每次写入自动检测并标记 PII（在记忆元数据中以 contains_pii / pii_types 呈现）。
  • 可见范围：每条记忆在写入时打标——scope_agent（私有）、scope_team（集群内共享，默认）、scope_org（跨集群）。跨集群召回是需授权的，而非开放。
  • 智能体信任层级：四个级别控制跨集群的读、写、删除。
  • 完整审计日志：每次写入、删除和状态转换都记录租户与范围上下文。
  • 智能体活动摘要：面向选择加入的组织，由服务器端按组织设定的节奏生成（agent_digest.enabled 默认关闭；agent_digest.cadence 默认 daily，可选 weekly 或两者）；未选择加入的租户零成本。

其他能力

  • MCP 服务器：内置 Model Context Protocol，路径为 /mcp（Streamable HTTP），可连接 Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Windsurf 等任意 MCP 客户端。客户端可发现 12 个工具（原文在此处中断）。
  • 多供应商 LLM：每租户可配置主 + 备用供应商链（OpenAI、Gemini、Anthropic、OpenRouter），零配置租户使用平台默认值。
  • 文档存储：与语义记忆并存的 JSONB 结构化集合，用于精确字段查询（客户记录、配置、任务列表）。

使用方式

本地试用（无需 API key、无需注册）

独立模式以单租户运行且绕过认证：启动 Caura、写入一条记忆、再把它找回来。无 key 时无需配置，记忆不生成嵌入，按关键词查找。添加 AI 供应商 key 后可进行语义搜索。无 key 的强写入响应包含 memory_type、title、status、weight，以及 metadata 下的 summary，均由针对单个 content 字段的确定性本地启发式生成；配置 AI 供应商后这些值由模型推断，metadata 还可含 tags。

四条路径

  1. 托管平台：在 caura.ai 免费注册，从仪表板复制 API key，通过 MCP 或 REST 连接。生产集群建议每个智能体配置一个智能体范围的凭据。
  2. 自托管（开源）：Docker Compose 启动 PostgreSQL + pgvector、Redis、存储服务、REST/MCP API 以及核心运维生命周期调度器（每晚过期、归档、清除和结晶）。文档提供完整自托管指南（供应商、认证、服务拓扑、安全、离线运行与测试）、本地嵌入器（完全本地语义搜索，无云 API 调用）以及不用 Docker 的手动部署。
  3. OpenClaw 插件：已运行 OpenClaw 集群时，可将 Caura 作为插件安装，指向托管平台或自托管栈。插件占用 OpenClaw 的记忆槽，暴露相同的面向智能体的记忆工具。
  4. 客户端集成：提供 Python 客户端（从任意托管或自托管 Caura 部署对话）与 TypeScript 客户端（Node 18+，无运行时依赖），另有 Rail——在每次智能体回合前后提供记忆，检索治理规则与当前消息相关事实，把提示就绪的上下文交给调用方，并抽取和存储本回合学到的东西。

MCP 配置：自托管示例使用 http://localhost:8000/mcp 与 X-API-Key: standalone；托管平台使用 caura.ai。Claude Code 不会从 settings.json 读取 MCP 服务器，需用 claude mcp add 注册；Claude Desktop 配置文件位于 macOS 的 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 或 Windows 的 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json；Cursor 在 Settings > MCP Servers > Add Server 添加。

凭据范围：团队或生产使用建议用智能体范围凭据替代租户范围 key。托管平台可通过 POST /api/v1/admin/agent-keys/provision 原子化配置（或 /settings/organization/api-credentials 向导），一次往返生成凭据 + Agent 行 + 初始信任 + 集群成员资格。两种 key 均用 mc_ 前缀，范围在凭据生成时设定。使用租户范围凭据时，每次 MCP 工具调用都要显式传 agent_id，网关会拒绝该路径上保留的默认值 mcp-agent。

适用场景

  • 单个智能体起步、后续扩展为智能体集群的团队：单智能体设置下无需改动，Caura 从第一次写入起就提供有范围的记忆、跨智能体结果传播和集群级信任层级。
  • 需要受治理、可审计的跨智能体/跨团队/跨供应商记忆平面的生产环境（如资料提及的 eToro 案例）。

限制与待验证事项

  • 公开的智能体记忆基准（LoCoMo、LongMemEval）衡量的是单智能体、单用户、单长对话——即单聊天机器人形态。集群治理与特定工作负载的延迟仍需在相应环境中验证。
  • LoCoMo 准确率：在其记录的 LoCoMo 语义判官协议下，使用 retrieval-augmented agentic-v1 管线，Caura 得分 77.9%（1,199/1,540）。
  • LongMemEval 参考判官：在基准的 GPT-4o 参考判官下，Caura 正确回答 500 道 LongMemEval_S 题中的 461 道（92.2%）。
  • LongMemEval 次级判官：同样的 500 个冻结答案在次级 Gemini 3.5 Flash-Lite 判官下得分 90.2%（451/500）。
  • LongMemEval 令牌效率：在 LongMemEval_S 上，压缩检索上下文中位数为 22,410 tokens，相比 107,706 tokens 的完整 haystack 节省 79.2%（仅上下文）；计入所有 reader 调用则为 75.4%。

命名变更说明

MemClaw 现更名为 Caura——同一产品，一个名字。现有 memclaw_* 工具调用和受支持的 MEMCLAW_* 环境别名继续可用；新配置请使用 caura_* 名称和当前 Caura URL。PyPI 名称 memclaw-client 仅作为重定向外壳（0.5.1）保留，用于安装 caura-client，不提供 memclaw_client 导入，也不提供 MemClaw 类。npm 包 @caura/memclaw-client 从未发布。

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