Skip to main content
Встроенный движок — это бэкенд памяти по умолчанию. Он хранит индекс памяти в отдельной для каждого агента базе данных SQLite и не требует дополнительных зависимостей для начала работы.

​
Возможности

  • Поиск по ключевым словам с помощью полнотекстового индексирования FTS5 (ранжирование BM25).
  • Векторный поиск с помощью эмбеддингов от любого поддерживаемого провайдера.
  • Гибридный поиск, объединяющий оба подхода для получения наилучших результатов.
  • Поддержка CJK с помощью триграммной токенизации для китайского, японского и корейского языков.
  • Ускорение sqlite-vec для векторных запросов внутри базы данных (необязательно).

​
Начало работы

По умолчанию встроенный движок использует эмбеддинги OpenAI. Если OPENAI_API_KEY или models.providers.openai.apiKey уже настроен, векторный поиск работает без дополнительной настройки памяти. Чтобы явно указать провайдера:
Без провайдера эмбеддингов доступен только поиск по ключевым словам. Чтобы принудительно использовать локальные эмбеддинги GGUF, установите официальный плагин провайдера llama.cpp, а затем укажите в local.modelPath файл GGUF:

​
Поддерживаемые провайдеры эмбеддингов

Чтобы отказаться от OpenAI, задайте memorySearch.provider.

​
Как работает индексирование

OpenClaw разбивает MEMORY.md и memory/*.md на фрагменты (по умолчанию 400 токенов с перекрытием в 80 токенов) и сохраняет их в отдельной для каждого агента базе данных SQLite.
  • Расположение индекса: база данных соответствующего агента по пути ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/openclaw-agent.sqlite
  • Обслуживание хранилища: размер вспомогательных файлов SQLite WAL ограничивается с помощью периодических контрольных точек и контрольных точек при завершении работы.
  • Отслеживание файлов: изменения файлов памяти запускают переиндексацию с задержкой для устранения дребезга (по умолчанию 1,5 с).
  • Автоматическая переиндексация: индекс автоматически перестраивается при изменении провайдера эмбеддингов, модели, конфигурации разбиения на фрагменты, настроенных источников или области действия.
  • Переиндексация по запросу: openclaw memory index --force
Можно также индексировать файлы Markdown за пределами рабочего пространства с помощью memorySearch.extraPaths. См. справочник по конфигурации.

​
Когда использовать

Встроенный движок подходит большинству пользователей:
  • Работает сразу после установки без дополнительных зависимостей.
  • Хорошо справляется с поиском по ключевым словам и векторным поиском.
  • Поддерживает всех провайдеров эмбеддингов.
  • Гибридный поиск сочетает преимущества обоих подходов к извлечению данных.
Рассмотрите переход на QMD, если вам нужны повторное ранжирование, расширение запросов или индексирование каталогов за пределами рабочего пространства. Рассмотрите Honcho, если вам нужна память между сеансами с автоматическим моделированием пользователя.

​
Устранение неполадок

Поиск по памяти отключен? Проверьте openclaw memory status. Если провайдер не обнаружен, укажите его явно или добавьте ключ API. Локальный провайдер не обнаружен? Убедитесь, что локальный путь существует, и выполните:
Как отдельные команды CLI, так и Gateway используют один идентификатор провайдера local. Задайте memorySearch.provider: "local", если хотите использовать локальные эмбеддинги. Устаревшие результаты? Выполните openclaw memory index --force для перестроения индекса. В редких пограничных случаях средство отслеживания может пропустить изменения. sqlite-vec не загружается? OpenClaw автоматически переключается на вычисление косинусного сходства внутри процесса. openclaw memory status --deep сообщает о локальном векторном хранилище отдельно от провайдера эмбеддингов, поэтому Vector store: unavailable указывает на загрузку sqlite-vec, а Embeddings: unavailable — на готовность провайдера, аутентификации или модели. Найдите конкретную ошибку загрузки в журналах.

​
Конфигурация

Сведения о настройке провайдера эмбеддингов, гибридного поиска (веса, MMR, временное затухание), пакетного индексирования, мультимодальной памяти, sqlite-vec, дополнительных путей и всех остальных параметров конфигурации см. в справочнике по конфигурации памяти.

​
Связанные материалы