两个独立的 OpenClaw ，是否能在不进行人工复制粘贴信息的情况下，通过 MemOS OpenClaw 插件共享上下文，自动接力完成任务？
实际使用中，你可能会遇到需要和别人的 OpenClaw 分工协作的场景：
- 我的 OpenClaw 完成了创意设计和文案撰写（装了设计工具、文案模板），需要同事 B 的 OpenClaw 接受项目，完成后续的执行落地（连接了项目管理系统、审批流程）。
- 传统做法： 我的 OpenClaw 产出方案后，还得手动把内容复制给 B 的 OpenClaw，并附上背景信息。来回切换，一切都变得很麻烦。
背景设置：
- OpenClaw A：负责创意设计与文案产出
- OpenClaw B：负责后续项目的执行落地
- 两个 OpenClaw 用同一个 连接 MemOS
- 验证能否自动交接上下文，实现”信息接力”
（后续，MemOS OpenClaw 插件将支持知识库，支持通过不同的 快速实现。）
1. 获取 MemOS API Key
2. 部署两个 OpenClaw
在两台服务器（或同一台的不同端口）分别执行：
3. 安装 MemOS Cloud OpenClaw 记忆插件
4. 启用”共享记忆”进行协作任务
默认配置 。
MemOS 如何实现跨实例共享？
记忆隔离机制：
MemOS 通过 区分/隔离不同的记忆。同一个 下的所有对话和产出都存在同一个记忆池里。
召回机制：
当 A OpenClaw 启动时：
- 用户提问触发 MemOS 检索；
- MemOS 分析问题意图（比如”项目进展”、”风控检查”）；
- 从 记忆池中检索相关内容；
- 找到 A OpenClaw 之前产出的方案；
- 将这些记忆注入 B OpenClaw 的上下openclaw skills 教程文；
- B OpenClaw 基于完整上下文做出响应。
写回机制：
A 和 B 的产出都会自动写回 MemOS：
- 不需要手动保存；
- 不需要指定存储格式；
- 自动分类和索引；
- 支持后续检索。
我们用一个常见日常场景进行测试：
- 假设 A OpenClaw 已知我的家里有一只小猫和具体品种；
- 现在我们希望需要 B OpenClaw 直接推荐合适的罐头。
通过统一的 关联，A 和 B OpenClaw 实现了跨会话的语义对齐与无损任务接力。
**验证结果：
- ✓ B 能准确读取 A 的产出；
- ✓ B 能基于完整上下文进行专业评估；
- ✓ A 能读取 B 的反馈并优化方案；
- ✓ 全程无需人工复制粘贴信息；
- ✓ 信息传递无损耗。
核心能力验证：
MemOS OpenClaw 插件能够有效充当分布式 Agent 的”外部长效记忆”，为多 OpenClaw 智能体协作提供稳定的记忆共享与上下文传递能力。
还等什么？立刻体验、试用、反馈 ～
关于 MemOS
MemOS 为 AI 应用构建统一的记忆管理平台，让智能系统如大脑般拥有灵活、可迁移、可共享的长期记忆和即时记忆。
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