将 OpenClaw AI 成本降低 97%。采用 Haiku 模型路由、免费 Ollama 心跳、提示缓存和预算控制，5 分钟内从每月 1500 美元降至 50 美元。

个人认知架构，学习你的工作方式。从你的会话中构建知识图谱，评估你的专业能力，按任务自适应检索，并通过结果反馈自我修正。采用三层混合RAG架构（向量+图+全文）。可本地运行于任意Ollama模型，Fabrik-Codek本身无任何对外网络调用。

通过 Haiku 模型路由、免费的 Ollama 心跳、提示缓存和预算控制，将 OpenClaw AI 成本降低 97%。五分钟内从每月 1500 美元降至 50 美元

OpenClaw代理的持久化内存插件，融合SQLite FTS5关键词搜索与Ollama向量语义搜索，支持自动捕获、自动召回、卡顿检测和内存整合

将 OpenClaw 内存搜索配置为使用 Ollama 作为嵌入服务器（兼容 OpenAI 的 /v1/embeddings 接口），而非内置的 node-llama-cpp 本地 GGUF 加载方式。支持交互式模型选择，并可选导入现有的本地嵌入 GGUF 模型到 Ollama 中。

在优先将LLM请求路由至本地模型（Ollama、LM Studio、llamafile）后再回退至云API。在持久化仪表板中追踪令牌节省与成本节约。适用于以下情况：（1）用户要求优先使用本地模型执行任务；（2）用户希望降低云API成本或保持请求私密；（3）用户要求查看其令牌节省情况或LLM路由仪表板；（4）任何需要自动判断本地与云路由的请求。支持Ollama、LM Studio和llamafile作为本地模型提供商。

精通使用 Ollama、llama.cpp、vLLM 和 LM Studio 进行本地 LLM 推理、模型选择、VRAM 优化与本地部署，熟悉量化格式（GGUF、EXL2）及本地 AI 隐私保护

利用本地数据集、评估指标和迭代调优来优化Ollama模型和提示，无需云端支持

AI代理的持久语义记忆层，采用本地优先存储（SQLite + LanceDB）与Ollama嵌入。跨会话存储与召回事实、决策、偏好、事件和关系。支持记忆衰减、去重、五种类型化记忆、七类图关系、代理/用户作用域、语义搜索、上下文感知召回、文本自动抽取（规则/LLM/混合）、导入导出、REST API和MCP协议。解决上下文窗口和压缩遗忘问题。服务运行于localhost:3400，仪表盘位于/dashboard。通过npm安装（engram-memory），需搭配Ollama及nomic-embed-text模型。