基于不可逆时间轴与类脑海马 ‑ 新皮层分工的大语言模型长期记忆系统架构设计摘要：针对当前大语言模型（LLM）长期记忆缺失、逻辑断链、上下文混淆、无连续自我认知的核心痛点，本文结合人类神经科学记忆机制与不可逆连续时间轴理论，提出一套可工程落地的类脑长期记忆系统架构。人类大脑通过「海马体（时序序列发生器）+新皮层（内容存储器）」的分工实现情景记忆，其中海马体负责构建不可逆事件序列，新皮层负责存储知识内

时间增强型 OpenClaw ： AgentRuntime 时间模块设计与实现摘要在大模型驱动的多智能体系统中，时序一致性与行为可追溯性是保障系统可靠性与可解释性的核心要素。现有技术中，时间相关模块已广泛存在，但多以分散的功能组件形式呈现，未被独立、系统地运用在多模块架构中，难以有效增强系统时间的不可逆性，导致智能体决策易出现时序混乱、历史可篡改、行为不可追溯等问题。本文针对 OpenClaw 架

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基于不可逆时间轴的大语言模型长期记忆系统架构设计摘要针对当前大语言模型（LLM）长期记忆能力缺失的核心痛点，本文首次提出以不可逆连续时间轴为核心的大模型长期记忆系统架构。本文指出现有大模型的本质缺陷：行业普遍聚焦于扩大上下文窗口、优化语义检索等表层方案，却完全忽略了类人记忆的底层核心坐标——时间，导致现有模型无法形成真正的连续经历与长期记忆。本文提出的架构无需修改大模型本体、无需重新训练，仅通过对