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为OpenClaw构建持久化记忆层：基于COS Vectors与mem0的实践方案

news 2026/8/5 4:51:07

1. 项目概述：当“小龙虾”学会记住一切

最近在折腾OpenClaw（圈内戏称“小龙虾”）的朋友，估计都遇到过同一个头疼的问题：这玩意儿记性太差了。你跟它聊了半天需求，转头它就把上下文忘得一干二净，每次对话都像是初次见面。对于想用它做自动化客服、个人助理或者复杂工作流的朋友来说，这种“金鱼记忆”简直是致命的。这背后的核心痛点，就是大多数AI智能体框架缺乏一个稳定、可扩展的持久化记忆层。

记忆层是什么？你可以把它想象成AI的“长期记忆硬盘”。普通的对话，信息只在当次会话的“内存”（即上下文窗口）里暂存，会话结束，记忆清空。而持久化记忆层，则能把关键的对话历史、用户偏好、任务状态、乃至学到的知识，以结构化的方式永久存储下来，并在后续的交互中精准召回。这直接决定了智能体能否进行连贯的、个性化的、有深度的服务。

我最近成功为我的OpenClaw部署了一套基于腾讯云对象存储（COS）的向量存储功能（COS Vectors）和开源记忆管理库mem0的持久化记忆解决方案。实测下来，效果拔群。原本“七秒记忆”的小龙虾，现在能记住一周前我让它关注的电商订单状态，能基于历史对话推荐我更偏好的产品类型，甚至在处理多轮复杂需求分析时，能准确引用之前的讨论要点。整个系统的成本可控，性能稳定，并且完全兼容OpenClaw的生态。

这篇文章，我就来详细拆解这套方案的完整实现过程，从核心思路到一行行代码配置，再到踩过的坑和优化技巧。无论你是想提升OpenClaw的实用性，还是对AI智能体的记忆系统设计感兴趣，相信都能找到直接的参考。

2. 核心思路与架构选型：为什么是COS Vectors + mem0？

在动手之前，我们得先想清楚：面对“为OpenClaw添加记忆”这个需求，市面上方案那么多，为什么偏偏选中了COS Vectors和mem0这个组合？这背后是一系列务实的工程权衡。

2.1 记忆系统的核心诉求分析

一个合格的持久化记忆层，至少要满足以下几个硬性指标：

  1. 高效语义检索：记忆不是简单的键值对存储。用户可能会问：“上次我咨询的那个续航长的蓝牙耳机是什么型号？” 系统需要理解“续航长”、“蓝牙耳机”这些语义，并从历史对话中找出最相关的片段。这直接指向了向量数据库（Vector Database）技术。它将文本转换成高维向量（ embeddings ），通过计算向量间的余弦相似度来实现语义搜索。
  2. 低成本与易运维：对于个人开发者或中小团队，专门维护一个ChromaDB、Weaviate甚至Pinecone这样的独立向量数据库服务，存在额外的服务器成本、运维复杂度和学习曲线。理想方案是能利用现有云服务，以“无服务器（Serverless）”或极低管理开销的方式获得向量检索能力。
  3. 与OpenClaw生态兼容：OpenClaw本身是一个灵活的智能体框架，其记忆系统需要有良好的接口，能够方便地集成到其技能（Skill）或底层通信流程中，最好是能通过MCP（Model Context Protocol）或类似的插件机制接入。
  4. 记忆的粒度与组织：记忆不能是一锅粥。它需要分门别类（如按会话、按用户、按任务类型），支持动态更新（新增、修改、关联），甚至要有一定的“遗忘”或摘要机制，防止存储无限膨胀。

2.2 为什么选择COS Vectors？

腾讯云对象存储（COS）的Vectors功能，本质上是在你已有的COS存储桶上，额外开启了一项向量索引和检索的能力。它完美击中了上述的“低成本与易运维”诉求：

  • 零额外基础设施：如果你已经在用COS存图片、文件或备份，那么开启Vectors功能几乎无需任何新的服务器。它基于COS的扩展能力，按实际使用的存储量和检索次数计费，初期成本极低。
  • 免运维：腾讯云负责底层向量索引的构建、优化和扩缩容。你不需要关心索引算法、分片策略或者性能调优，只需通过API读写。
  • 无缝集成：COS提供了标准的S3兼容API和丰富的SDK（Python、Go等），这意味着几乎所有支持S3的向量数据库客户端库，经过简单配置都能对接COS Vectors。这大大降低了集成难度。
  • 数据同地：如果你的OpenClaw服务也部署在腾讯云上，数据访问延迟更低，且处于同一内网环境还可能免流量费，性能和安全都有保障。

注意：COS Vectors目前可能处于公测或特定区域可用状态，使用前需在腾讯云控制台确认所在区域已支持该功能，并了解具体的计费详情。

2.3 为什么选择mem0？

mem0是一个开源的、专注于为AI智能体和LLM应用提供长期记忆管理的Python库。它不是一个完整的向量数据库，而是一个聪明的“记忆管理中间件”。它的优势在于：

  • 开箱即用的记忆抽象：mem0提供了Memory和User等高级抽象。你不需要直接处理向量化的细节，只需告诉它“为用户A存储这段记忆”或“为用户A检索与当前问题相关的记忆”，它内部会处理好文本切分（chunking）、向量化（embedding）、存储和检索的全流程。
  • 灵活的存储后端支持：mem0的核心设计是解耦的。它默认支持多种向量数据库后端，包括Pinecone、Chroma、LanceDB等。虽然官方文档可能没直接写COS，但由于COS Vectors兼容S3协议，我们可以通过配置mem0使用支持S3的客户端（比如用lanceDB的S3存储后端）来间接对接，这是技术上的关键突破口。
  • 智能记忆管理：mem0内置了记忆的自动摘要、时间衰减权重（新的记忆更重要）等初步的智能管理功能，虽然简单，但比从头造轮子要方便得多。
  • 活跃的社区与清晰的API：作为开源项目，其代码清晰，当遇到问题时相对容易排查和定制。

结论：COS Vectors解决了“在哪里存”的问题——一个稳定、便宜、免运维的向量存储基础设施。mem0解决了“怎么存、怎么取、怎么管”的问题——一套贴近AI智能体使用场景的高级API和逻辑。两者结合，形成了一个兼顾经济性、易用性和功能性的完整方案。

3. 环境准备与核心配置详解

理论清晰了，我们开始动手。这一部分会非常具体，包括云服务配置、本地环境搭建和关键代码的解析。

3.1 腾讯云COS Vectors服务开通与配置

首先，你需要一个腾讯云账号和一个COS存储桶。

  1. 创建或选择存储桶：登录腾讯云控制台，进入COS管理页面。选择一个合适的地区（建议与你部署OpenClaw的服务地区一致），创建一个新的存储桶，或使用现有的。记住你的Bucket名称和Region（如ap-guangzhou）。
  2. 开通COS Vectors功能：在存储桶的管理页面，寻找“向量检索”或“Vectors”相关功能入口（具体名称可能因控制台版本而异）。按照指引开通该功能。开通后，COS会为你的存储桶启用向量索引服务。
  3. 获取API密钥：为了通过代码访问COS，你需要一对安全凭证。在腾讯云控制台的“访问管理”（CAM）页面，创建一个子账号或使用主账号，获取其SecretId和SecretKey。务必妥善保管，不要泄露。
  4. 确认Endpoint：COS Vectors的API端点（Endpoint）通常与普通COS的Endpoint一致，格式为cos.<region>.myqcloud.com。但最好在开通Vectors功能的页面或文档中确认准确的向量服务Endpoint。

3.2 本地Python环境与依赖安装

假设你的OpenClaw运行在一个Python虚拟环境中。我们需要在这个环境中安装必要的包。

# 激活你的OpenClaw环境（假设使用conda） conda activate openclaw_env # 安装核心依赖 pip install mem0ai # mem0记忆库 pip install lancedb # 我们将使用LanceDB作为mem0的后端，因为它支持S3 pip install boto3 # AWS SDK，用于通过S3协议与COS交互 pip install openai # 或其他embedding模型库，mem0默认可能使用OpenAI的接口，也可配置本地模型

关键点解释：

  • mem0ai：核心记忆库。
  • lancedb：我们选择的向量数据库客户端。LanceDB是一个新兴的向量数据库，其重要特点是支持将向量数据直接存储在S3兼容的对象存储中，这正是连接COS Vectors的桥梁。
  • boto3：Python的AWS SDK。腾讯云COS兼容S3协议，我们可以用boto3配置COS的Endpoint和密钥，让LanceDB以为在访问S3，实则读写COS。
  • openai：mem0默认使用文本嵌入模型将文本转为向量。你可以使用OpenAI的API，也可以配置其他模型，比如本地部署的text-embedding模型（如通过Ollama）。这会影响嵌入速度、成本和隐私性。

3.3 关键连接配置：打通LanceDB与COS Vectors

这是整个方案的技术枢纽。我们需要配置LanceDB，使其数据存储指向我们的COS存储桶。

创建一个Python配置文件，例如cos_mem0_config.py：

import os import lancedb from mem0 import Memory import boto3 from botocore.client import Config # 1. 腾讯云COS配置 COS_REGION = "ap-guangzhou" # 你的存储桶地域 COS_BUCKET = "your-bucket-name" # 你的存储桶名称 COS_SECRET_ID = os.getenv("COS_SECRET_ID") # 建议从环境变量读取 COS_SECRET_KEY = os.getenv("COS_SECRET_KEY") # COS Endpoint (S3兼容) COS_ENDPOINT = f"https://cos.{COS_REGION}.myqcloud.com" # 2. 配置boto3会话，指向COS s3_client = boto3.client( 's3', endpoint_url=COS_ENDPOINT, aws_access_key_id=COS_SECRET_ID, aws_secret_access_key=COS_SECRET_KEY, region_name=COS_REGION, config=Config(s3={'addressing_style': 'virtual'}) # 虚拟主机风格，对COS很重要 ) # 3. 配置LanceDB使用S3 URI # LanceDB的S3 URI格式: `s3://bucket-name/path/to/data` # 我们将在COS桶内创建一个特定目录存放向量数据 TABLE_URI = f"s3://{COS_BUCKET}/openclaw_mem0/lancedb_data" # 4. 初始化LanceDB连接 # 关键：通过`aws_access_key_id`等参数传递我们的COS凭证 db = lancedb.connect( TABLE_URI, aws_access_key_id=COS_SECRET_ID, aws_secret_access_key=COS_SECRET_KEY, region=COS_REGION, endpoint_override=COS_ENDPOINT # 覆盖默认的AWS端点 ) # 5. 初始化mem0，指定LanceDB为后端，并配置embedding模型 # 假设你使用OpenAI的embedding模型，需要设置OPENAI_API_KEY环境变量 # 如果你想用本地模型，这里需要替换成相应的配置，例如使用Ollama: # from mem0.embeddings import OllamaEmbeddings # embedding_model = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text") memory = Memory.from_vectorstore( vectorstore=db, # 如果没有指定表名，mem0会创建名为 `mem0` 的表 # 你可以自定义表名，方便管理 table_name="openclaw_memories", # 默认使用OpenAI的text-embedding-3-small，你也可以传入自定义的embedding函数 # embedding_function=your_embedding_fn ) print("记忆系统初始化成功！")

实操心得与避坑指南：

  • 环境变量：强烈建议将COS_SECRET_ID和COS_SECRET_KEY以及OPENAI_API_KEY等敏感信息设置为环境变量，而不是硬编码在脚本中，避免代码泄露导致安全风险。
  • Endpoint与addressing_style：endpoint_override和addressing_style: 'virtual'是让boto3和LanceDB正确识别腾讯云COS的关键。如果配置错误，可能会遇到“BucketNotFound”或签名错误。
  • LanceDB版本：确保安装的LanceDB版本支持S3存储后端。有时新特性在特定版本后才稳定。
  • 首次运行：第一次运行此脚本时，LanceDB会在你COS桶的指定路径（s3://your-bucket/openclaw_mem0/）下创建必要的目录和文件。请确保你的COS API密钥有对该存储桶的读写权限。
  • Embedding模型选择：如果对话数据敏感或追求零延迟，强烈建议使用本地Embedding模型。可以通过Ollama部署一个轻量级模型（如nomic-embed-text或bge-m3），然后在mem0初始化时替换embedding_function。这能消除对OpenAI API的依赖和网络延迟。

4. 集成到OpenClaw：让记忆生效

记忆系统准备好了，现在要把它“注入”到OpenClaw的生命周期中。OpenClaw的处理流程通常由Gateway接收请求，分发给具体的Skill或LLM处理。我们需要在关键节点插入记忆的存储和读取操作。

4.1 设计记忆钩子（Hooks）

一个比较清晰的设计模式是创建“记忆管理”技能或中间件。这里我提供两种集成思路：

思路A：创建独立的Memory Skill创建一个新的OpenClaw Skill，例如叫memory_manager。这个Skill不直接处理用户请求，而是通过OpenClaw的事件系统或MCP来工作。

  • 监听对话事件：当Gateway收到用户消息并路由后，memory_managerskill可以监听message_received之类的事件。
  • 存储记忆：在LLM生成回复后，监听response_generated事件，将“用户问题-助手回答”这对信息，连同会话ID、用户ID、时间戳作为一条记忆，调用memory.add()存储。
  • 检索记忆：在LLM处理用户问题前，监听before_process_message事件，根据用户ID和当前问题，调用memory.search()检索相关历史记忆，并将这些记忆作为“上下文”或“系统提示”的一部分，注入到本次LLM的请求中。

思路B：修改LLM Adapter或自定义Gateway逻辑如果你对OpenClaw的代码更熟悉，可以直接修改调用LLM的适配器（Adapter）层。在组装发送给LLM（如GPT、Claude）的prompt时，动态插入检索到的记忆内容。

这里以思路A为例，展示一个简化的Memory Skill核心代码片段：

# memory_manager_skill.py import logging from openclaw.skills.base import BaseSkill from openclaw.events import register_event, emit_event # 导入我们之前配置好的memory对象 from .cos_mem0_config import memory logger = logging.getLogger(__name__) class MemoryManagerSkill(BaseSkill): name = "memory_manager" description = "为OpenClaw提供长期记忆管理功能" def __init__(self): super().__init__() # 可以初始化一个字典来缓存用户记忆对象，避免频繁初始化 self.user_memories = {} def get_user_memory(self, user_id: str): """获取或创建特定用户的记忆对象""" if user_id not in self.user_memories: # mem0的Memory对象可以关联用户 # 这里我们为每个用户创建一个独立的memory实例，或者用同一个但区分查询条件 # 简单起见，我们用同一个memory，但检索时过滤user_id self.user_memories[user_id] = memory return self.user_memories[user_id] @register_event("message.received") async def on_message_received(self, event): """收到用户消息时，检索相关记忆""" user_id = event.data.get("user_id", "default_user") session_id = event.data.get("session_id") query_text = event.data.get("text", "") if not query_text: return user_memory = self.get_user_memory(user_id) try: # 检索与当前问题最相关的N条历史记忆 relevant_mems = await user_memory.search( query=query_text, user_id=user_id, # 关键：按用户过滤 num_results=5 # 返回5条最相关的 ) if relevant_mems: # 将记忆格式化成上下文文本 context_text = "\n--- 历史相关对话 ---\n" for mem in relevant_mems: # mem 可能包含 'content', 'metadata' 等信息 context_text += f"记忆片段：{mem.get('content', '')}\n" context_text += "--- 以上为历史记录 ---\n" # 将上下文存储到事件数据中，供后续的LLM Skill使用 event.data["memory_context"] = context_text logger.info(f"为用户 {user_id} 检索到 {len(relevant_mems)} 条相关记忆") except Exception as e: logger.error(f"记忆检索失败: {e}") @register_event("response.generated") async def on_response_generated(self, event): """生成回复后，将本轮对话存入记忆""" user_id = event.data.get("user_id", "default_user") session_id = event.data.get("session_id") user_query = event.data.get("original_query", "") assistant_response = event.data.get("response", "") if not user_query or not assistant_response: return # 将完整的对话轮次作为一条记忆存储 memory_content = f"用户提问：{user_query}\n助手回答：{assistant_response}" user_memory = self.get_user_memory(user_id) try: await user_memory.add( content=memory_content, user_id=user_id, metadata={ "session_id": session_id, "timestamp": event.data.get("timestamp"), "type": "qa_pair" } ) logger.info(f"已为用户 {user_id} 存储对话记忆") except Exception as e: logger.error(f"记忆存储失败: {e}") # 还需要一个Skill激活的方法 async def activate(self): logger.info("Memory Manager Skill 已激活")

然后，你需要在OpenClaw的Skill配置中加载这个MemoryManagerSkill。

4.2 在LLM调用中利用记忆上下文

接下来，需要修改实际处理用户消息并调用LLM的Skill（比如一个基础的chat_skill），让它使用我们提供的memory_context。

# 在你的 chat_skill 或类似技能中 @register_event("message.received") async def handle_message(self, event): user_message = event.data.get("text") memory_context = event.data.get("memory_context", "") # 获取记忆管理器注入的上下文 # 构建给LLM的prompt system_prompt = """你是一个有帮助的助手，并且拥有与用户的长期对话记忆。以下是一些可能相关的历史对话片段，供你参考。""" full_prompt = f"{system_prompt}\n\n{memory_context}\n\n当前用户问题：{user_message}" # 使用增强后的prompt调用LLM (例如通过OpenClaw的LLM客户端) llm_response = await self.llm_client.chat_completion( messages=[{"role": "system", "content": full_prompt}] # ... 其他参数 ) # ... 处理并返回llm_response

通过这样的改造，OpenClaw就具备了在每次对话前检索相关记忆，并在对话后存储新记忆的能力。

5. 高级优化与生产级考量

基础功能跑通后，要让它真正稳定、高效地服务于生产环境，还需要考虑以下几个进阶问题。

5.1 记忆的粒度、摘要与清理

  • 更细的存储粒度：上述例子存储的是完整的“Q-A对”。有时更细的粒度（如单句）或更粗的粒度（如整个会话摘要）可能更有效。可以通过在memory.add()前对文本进行分割（sentence splitting）来实现。
  • 自动摘要：长时间的对话会产生大量记忆片段，可能导致检索噪声和存储成本上升。mem0有基础的摘要功能，你也可以在存储前，用另一个LLM调用（使用低成本模型如gpt-3.5-turbo）对一段时间的对话生成摘要，然后存储摘要而非全部内容。
  • 记忆清理策略：
    • 基于时间：在metadata中存储时间戳，定期清理过旧的记忆（如30天前）。
    • 基于重要性：为记忆打上重要性标签（可在存储时由LLM初步判断，或根据用户反馈动态调整），优先保留重要记忆。
    • 基于数量：为每个用户设置记忆条数上限，采用LRU（最近最少使用）策略进行淘汰。这需要你在应用层实现逻辑，因为COS Vectors本身不提供此功能。

5.2 性能优化与缓存

  • Embedding模型延迟：这是最大的性能瓶颈。如果使用远程API（如OpenAI），网络延迟不可忽视。务必考虑部署本地Embedding模型，如通过Ollama运行nomic-embed-text，延迟可从几百毫秒降至几十毫秒以内。
  • 向量检索优化：COS Vectors作为托管服务，其检索性能由腾讯云保障。但你可以通过以下方式优化应用层：
    • 过滤条件：在memory.search()时，充分利用user_id、session_id或其他元数据进行过滤，缩小检索范围，提升速度和准确性。
    • 分页与限制：不要一次性检索过多条（num_results合理，如3-10条）。
  • 应用层缓存：对于非常频繁的、针对同一用户相似问题的检索，可以在应用内存中设置一个短时间的缓存（如Redis），缓存“用户ID+查询文本”到“相关记忆列表”的映射，有效期几分钟，可以大幅减少对COS Vectors的调用。

5.3 监控与问题排查

  • 日志记录：为记忆的存储、检索操作添加详细的日志，包括操作耗时、返回结果数量、是否出错等。这对于排查问题至关重要。
  • COS监控：在腾讯云控制台关注COS的请求次数、流量、存储量监控。Vectors功能可能会产生额外的请求次数费用。
  • 记忆质量评估：定期抽样检查，看检索到的记忆是否真的相关。不相关的记忆会干扰LLM判断。可以通过人工检查或设计简单的自动化评估（如用另一个轻量模型判断相关性）来发现问题，并考虑优化Embedding模型或检索策略。

6. 常见问题与故障排除实录

在实际部署和测试中，我遇到了不少问题，这里把典型问题和解决方案记录下来，希望能帮你少走弯路。

6.1 连接与配置问题

问题1：LanceDB连接COS时报错Access Denied或BucketNotFound。

  • 排查：
    1. 检查SecretId和SecretKey是否正确，是否有该存储桶的读写权限。
    2. 检查COS_ENDPOINT格式是否正确，特别是region部分。
    3. 检查TABLE_URI中的bucket-name是否正确。
    4. 最关键：检查boto3.client初始化时的config=Config(s3={'addressing_style': 'virtual'})是否已设置。腾讯云COS必须使用虚拟主机风格的寻址。
  • 解决：逐项核对上述配置。可以在Python交互环境中先用boto3尝试简单的桶列表操作，确认基础连接正常，再配置LanceDB。

问题2：mem0初始化或操作时，提示Embedding模型错误。

  • 排查：
    1. 如果使用OpenAI，检查OPENAI_API_KEY环境变量是否设置正确，网络是否能访问OpenAI。
    2. 如果使用本地Ollama模型，检查Ollama服务是否运行，模型名称是否正确。
    3. 检查mem0版本，不同版本初始化方式可能有差异。
  • 解决：先单独测试Embedding功能。例如，写个小脚本直接调用openai.Embedding.create()或Ollama的embedding接口，确保其本身工作正常。

6.2 检索效果不佳

问题3：检索到的记忆与当前问题完全不相关。

  • 原因：
    1. Embedding模型不适合你的领域。通用模型对某些专业术语或特殊表达捕捉不好。
    2. 记忆文本的“块”（chunk）太大或太小，影响了向量表示的质量。
    3. 没有使用user_id等元数据过滤，导致检索范围太广，混入了其他用户的无关记忆。
  • 解决：
    1. 更换Embedding模型：尝试不同的模型，如text-embedding-3-large、bge-m3等，并在你的业务数据上做简单测试。
    2. 调整文本分块策略：mem0有默认的分块大小，你可以自定义chunk_size和chunk_overlap。对于对话，按句子或固定token数分块可能比按段落更好。
    3. 强化元数据过滤：确保检索时传入了正确的user_id。还可以考虑加入session_id或topic标签进行更精细的过滤。

问题4：记忆存储或检索速度很慢。

  • 原因：
    1. Embedding调用慢（网络延迟或模型大）。
    2. COS Vectors的索引构建或检索在高并发下可能有延迟（对于托管服务，通常不是主因）。
    3. 单次检索的num_results设置过大，或没有使用过滤条件。
  • 解决：
    1. 本地化Embedding：这是最有效的提速手段。
    2. 异步操作：确保你的记忆存储和检索操作是异步的（使用async/await），不要阻塞主事件循环。
    3. 优化检索参数：限制返回数量，用好过滤。

6.3 与OpenClaw集成的问题

问题5：Memory Skill注册的事件没有被触发。

  • 排查：
    1. 检查Skill是否被正确加载到OpenClaw的配置中。
    2. 检查事件名称是否正确。OpenClaw不同版本的事件名可能有差异，需要查阅对应版本的文档或源码。
    3. 检查Skill的activate方法是否被调用。
  • 解决：在Skill的activate方法中和事件处理函数开始处添加日志，确认执行流。对比OpenClaw官方示例Skill的写法。

问题6：记忆上下文被注入后，LLM的回答变得奇怪或冗长。

  • 原因：注入的历史记忆可能包含无关信息或冲突信息，干扰了LLM。
  • 解决：
    1. 优化prompt模板：在系统提示中更明确地指导LLM如何使用历史记忆，例如“请参考以下历史信息，但仅当它们与当前问题直接相关时才使用。”
    2. 提高检索相关性阈值：mem0的search方法可能有一个相似度分数阈值参数，可以调高它，只返回高度相关的记忆。
    3. 对记忆进行重排序或筛选：在将记忆注入prompt前，可以做一个简单的后处理，比如只选择相似度最高的前2条，或者用更简单的规则（如时间最近优先）再筛选一次。

这套“COS Vectors + mem0”的方案，让我那个曾经健忘的“小龙虾”OpenClaw脱胎换骨。现在它能够处理需要连续上下文的多轮复杂对话，比如跟踪一个跨天的项目需求讨论，或者记住用户对咖啡口味（少糖、加奶）的偏好。整个搭建过程最有挑战的部分其实是配置LanceDB通过S3协议连接COS，一旦打通，后面的集成便水到渠成。如果你也在寻找一个低成本、免运维的OpenClaw持久化记忆方案，不妨按照这个思路试一试。

http://www.jsqmd.com/news/1330939/

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