搭建 OpenClaw 与 Claude 共享知识库：基于 Obsidian 的 AI 记忆系统实践
前言
在使用多个 AI Agent 辅助工作的过程中，我一直在思考一个问题：如何让不同的 AI 助手共享同一个"大脑"，实现真正的连续性与知识累积？
最近我成功搭建了一套 OpenClaw + Claude Code + Obsidian 的共享记忆与知识库系统，实现了：
- 两个 AI Agent 共享同一套长期记忆
- 跨会话、跨 Agent 的知识累积
- 用户偏好的持久化学习
本文将详细记录这套系统的搭建思路与实现方案。
一、为什么需要共享知识库？
1.1 传统 RAG 的局限性
传统的 RAG（检索增强生成）模式，每次查询都是从原始文档中检索相关信息，没有任何累积。就像一个每次都重新开始学习的助手，无法形成持续的记忆。
1.2 LLM Wiki 范式
受到 Karpathy 提出的 LLM Wiki 概念启发，我采用了"第二大脑"模式：
原始资料 → Wiki（摘要/实体/概念页）→ Schema（AGENTS.md）
核心区别：
| 模式 | 特点 | 效果 |
|---|---|---|
| 传统 RAG | 每次查询，重新发现 | 无累积 |
| LLM Wiki | 增量构建，持久化存储 | 知识复合增长 |
二、系统架构
2.1 整体架构图
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Obsidian Vault │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ 00_知识库 │ │ 01_记忆库 │ │ 02_会话历史 │ │
│ │ (Wiki) │ │ (MEMORY.md) │ │ │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────┘ │
│ ▲ ▲ ▲ │
│ │ │ │ │
│ ┌─────┴───────────────┴────────────────┴─────┐ │
│ │ 共享文件 (WebDAV) │ │
│ └───────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘▲ ▲│ │
┌────────┴────────┐ ┌───────────┴──────────┐
│ OpenClaw │ │ Claude Code │
│ │ │ │
│ - SOUL.md │ │ - CLAUDE.md │
│ - AGENTS.md │◄─────────►│ - MEMORY.md │
│ - TOOLS.md │ 共享记忆 │ - USER.md │
└────────────────┘ └──────────────────────┘
2.2 目录结构
AgentObsidian/
├── 00_知识库/ # 核心知识库（架构设计、最佳实践）
├── 01_记忆库/ # 记忆系统
│ ├── MEMORY.md # 核心记忆/行为准则 ⭐
│ ├── USER.md # 用户信息 ⭐
│ └── memory/ # 每日日记 ⭐
├── 02_会话历史/ # 会话历史
├── 03_系统配置/ # 配置文件
└── 04_学习成果/ # Prompt工程学习成果
三、核心组件详解
3.1 共享文件机制
| 文件 | 用途 | 读写权限 |
|---|---|---|
| MEMORY.md | 核心记忆/行为准则 | OpenClaw ↔ Claude 均可读写 |
| USER.md | 用户信息 | OpenClaw ↔ Claude 均可读写 |
| memory/YYYY-MM-DD.md | 每日日记 | OpenClaw ↔ Claude 均可读写 |
3.2 Agent 特有文件
OpenClaw 特有：
SOUL.md- Agent 身份定义AGENTS.md- 工作空间指南TOOLS.md- 工具配置
Claude Code 特有：
- 项目
CLAUDE.md- 项目指令 memory/目录 - 符号链接指向01_记忆库/memory/
四、共享记忆规范
4.1 记忆读取流程
Claude Code 启动时：
- 读取项目
CLAUDE.md（如有） - 读取共享
MEMORY.md（核心准则） - 读取共享
USER.md（用户信息） - 读取
memory/YYYY-MM-DD.md（今日 + 昨日日记）
OpenClaw 启动时：
- 读取
SOUL.md（身份） - 读取
USER.md（用户） - 读取
memory/YYYY-MM-DD.md（今日 + 昨日） - 读取
MEMORY.md（如为主会话）
4.2 写入规范
何时更新 MEMORY.md：
- 完成重要决策后
- 发现新的用户偏好或习惯
- 学到新技能或重要知识
- 遇到重大错误/教训
日记格式示例：
## 日期
2026-04-08## 今日概要
- [简述今日完成的主要工作]### 具体内容
（详细记录）## 待办/后续
- [ ] 待办事项## 备注
（其他补充）
4.3 冲突处理策略
当两个 Agent 同时修改同一文件时：
- 以时间戳更近的版本为准
- 保留双方的有效修改
- 如有重大冲突，在日记中记录
预防措施：
- 错峰写入：约定不同时间段进行写入
- 原子操作：读取→合并→写入
- 备份习惯：重要修改前先备份
五、14 条 Agent 设计原则
这是 MEMORY.md 中的核心准则，被两个 Agent 共同遵循：
可靠性原则
- 用禁令代替指令
- 批判性审查每一步
- 不画蛇添足
- 如实汇报
- 不知就说不知
- 不外包思考
流程规范原则
- 先看再改
- 单次授权
- 禁令附原因
- 信息按需给
- 规范沟通
- 分场景设规则
架构设计原则
- 提示词模块化
- 限制工具使用
六、LLM Wiki 操作规范
6.1 三大操作
| 操作 | 说明 |
|---|---|
| Ingest | 摄取新资料 → 更新相关 Wiki 页面 → 追加 log.md |
| Query | 读取 index.md → 综合答案 → 重要发现写回 Wiki |
| Lint | 定期检查：矛盾、过时、孤儿页面、缺失链接 |
6.2 Wiki 文件规范
| 文件 | 用途 |
|---|---|
00_知识库/INDEX.md |
内容目录（链接+一行简介） |
01_记忆库/log.md |
时间线日志（追加模式） |
七、应用场景
7.1 每日工作对齐
两个 Agent 都能读取昨日日记，了解当前工作进度，无缝衔接。
7.2 会议内容自动化
会议记录自动归档到知识库，相关 Agent 下次启动时自动获取上下文。
7.3 规则长期记忆
用户偏好、工作规范等一旦写入，所有 Agent 永久遵循。
7.4 项目知识库与交接
项目文档统一管理，Agent 切换时保留完整上下文。
7.5 新员工入职引导
新启动的 Agent 可通过 Wiki 快速了解团队规范和工作方式。
八、同步方案
采用 Remotely Save 插件 + WebDAV 实现多设备同步：
OpenClaw ←→ Obsidian Vault ←→ Claude Code↑│WebDAV 同步
九、效果总结
通过这套系统，我实现了：
- 记忆共享：两个 AI 共享同一套记忆，消除重复沟通
- 知识累积：工作经验、学习成果持久化存储
- 无缝衔接：任何 Agent 启动都能获取完整上下文
- 规范统一：14 条设计原则确保行为一致性
结语
AI Agent 不应该是孤立的"即用即忘"工具，而应该成为真正可持续学习、记忆的助手。通过 Obsidian 作为共享媒介，OpenClaw 和 Claude Code 实现了真正意义上的协作。
如果你也在使用多个 AI 工具，不妨尝试搭建这样一套共享记忆系统，让你的"AI 团队"协作更高效。
本文基于个人实践整理，方案可能随工具更新而演进，仅供参考。