Kimi Claw + memU 集成方案整理
根据讨论，把 Kimi Claw 和 memU 集成有三种主要方案：
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方案一：会话级记忆（最简单）
思路： 每次对话开始时加载用户画像，结束时保存关键信息。
适用场景： 轻量级使用，不需要实时记忆更新
代码框架：
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方案二：实时记忆（推荐）
思路： 在对话过程中实时提取和更新记忆
适用场景： 需要 AI 持续学习、主动预判需求的场景
核心功能：
- 从每轮对话中提取事实
- 实时检索相关记忆注入上下文
- 自动更新用户画像
方案三：OpenClaw MCP 集成
思路： 如果你用 OpenClaw，直接配置 memU 作为 MCP 服务
配置方式：
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集成时机对照表
| 时机 | 操作 |
|---|---|
| 会话开始 | 从 memU 加载用户画像、历史偏好 |
| 每次用户输入 | 检索相关记忆，注入上下文 |
| 每次助手回复 | 提取新事实，更新记忆 |
| 会话结束 | 总结会话，保存到 memU |
下一步
需要我针对具体使用场景（日常对话/项目管理/内容创作）写完整的实现代码吗？