它提供什麼
- 關鍵字搜尋，透過 FTS5 全文索引（BM25 評分）。
- 向量搜尋，透過任何支援提供者的嵌入。
- 混合搜尋，結合兩者以取得最佳結果。
- CJK 支援，透過三元語法切詞支援中文、日文和韓文。
- sqlite-vec 加速，用於資料庫內向量查詢（選用）。
開始使用
預設情況下，內建引擎會使用 OpenAI 嵌入。如果已設定OPENAI_API_KEY 或 models.providers.openai.apiKey，向量搜尋不需要額外的記憶設定即可運作。
若要明確設定提供者：
local.modelPath 指向 GGUF 檔案：
支援的嵌入提供者
| 提供者 | ID | 備註 |
|---|---|---|
| Bedrock | bedrock | 使用 AWS 憑證鏈 |
| DeepInfra | deepinfra | 預設：BAAI/bge-m3 |
| Gemini | gemini | 支援多模態（影像 + 音訊） |
| GitHub Copilot | github-copilot | 使用你的 Copilot 訂閱 |
| LM Studio | lmstudio | 本機／自行託管 |
| 本機 | local | @openclaw/llama-cpp-provider |
| Mistral | mistral | |
| Ollama | ollama | 本機／自行託管 |
| OpenAI | openai | 預設：text-embedding-3-small |
| OpenAI 相容 | openai-compatible | 通用 /v1/embeddings 端點 |
| Voyage | voyage |
memorySearch.provider 以改用 OpenAI 以外的提供者。
索引如何運作
OpenClaw 會將MEMORY.md 和 memory/*.md 索引為區塊（預設為 400 個 token，重疊 80 個 token），並將其儲存在每個代理程式各自的 SQLite 資料庫中。
- 索引位置： 所屬代理程式資料庫，位於
~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/openclaw-agent.sqlite - 儲存維護： SQLite WAL sidecar 會透過定期和關閉時的 checkpoint 維持在有界範圍內。
- 檔案監看： 記憶檔案變更會觸發防抖重新索引（預設 1.5 秒）。
- 自動重新索引： 當嵌入提供者、模型、區塊設定、已設定來源或範圍變更時，索引會自動重建。
- 隨需重新索引：
openclaw memory index --force
你也可以使用
memorySearch.extraPaths 索引工作區外的 Markdown 檔案。請參閱
設定參考。何時使用
內建引擎是大多數使用者的正確選擇：- 開箱即用，不需要額外依賴項。
- 能妥善處理關鍵字與向量搜尋。
- 支援所有嵌入提供者。
- 混合搜尋結合兩種檢索方法的優點。
疑難排解
記憶搜尋已停用？ 檢查openclaw memory status。如果未偵測到提供者，請明確設定一個提供者或新增 API 金鑰。
未偵測到本機提供者？ 確認本機路徑存在並執行：
local 提供者 ID。當你想使用本機嵌入時，請設定 memorySearch.provider: "local"。
結果過舊？ 執行 openclaw memory index --force 以重建。監看器在罕見邊界情況下可能會漏掉變更。
sqlite-vec 未載入？ OpenClaw 會自動退回至處理程序內的餘弦相似度。openclaw memory status --deep 會將本機向量儲存與嵌入提供者分開回報，因此 Vector store: unavailable 指向 sqlite-vec 載入問題，而 Embeddings: unavailable 指向提供者／驗證或模型就緒狀態。請查看記錄以取得具體的載入錯誤。