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Memory Tiering

Gestion de mémoire multiniveau qui organise les données de votre bot en niveaux HOT, WARM et COLD pour une récupération efficace et une optimisation des coûts.

/memory-tiering

CARACTÉRISTIQUES PRINCIPALES

1

Classification automatique en niveaux HOT (actif), WARM (récent) et COLD (archive)

2

Promotion et rétrogradation intelligentes entre niveaux selon les patterns d'accès

3

Politiques de rétention configurables par niveau

4

Recherche sémantique dans tous les niveaux de mémoire

5

Compression de mémoire pour le niveau COLD pour économiser des tokens

EXEMPLE DE CONFIGURATION

openclaw.json
"skills": {
  "entries": {
    "memory-tiering": { "enabled": true }
  }
}

CONVERSATION EXEMPLE

U

Qu'avons-nous discuté du projet Alpha la semaine dernière ?

B

Récupération depuis la mémoire WARM... Mardi dernier vous avez partagé les exigences du projet Alpha : - Budget : 50 000€ pour Q2 - Échéance : 15 mars - Équipe : 4 développeurs Vous avez aussi mentionné vouloir utiliser React pour le frontend. Voulez-vous que je le promouve en mémoire HOT pour un accès plus rapide ?

CONSEILS ET BONNES PRATIQUES

Configurez une rétention WARM plus courte pour les chatbots à fort volume de messages

Les données du niveau COLD sont compressées — la récupération est plus lente mais plus économique

Combinez avec Context Budgeting pour un maximum d'économies de tokens

Activer sur votre bot

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