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Documentation Index

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memory_search 會從你的記憶檔案中找出相關筆記，即使用字與原始文字不同也可以。它的運作方式是將記憶索引成小區塊，並使用 embeddings、關鍵字或兩者來搜尋。

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快速開始

如果你已設定 GitHub Copilot 訂閱、OpenAI、Gemini、Voyage 或 Mistral API 金鑰，記憶搜尋會自動運作。若要明確設定供應商： 
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai", // or "gemini", "local", "ollama", etc.
      },
    },
  },
}
對於多端點設定，當該供應商設定 api: "ollama" 或其他 embedding adapter 擁有者時，provider 也可以是自訂的 models.providers.<id> 項目，例如 ollama-5080。 若要使用不需要 API 金鑰的本機 embeddings，請設定 provider: "local"。原始碼 checkout 可能仍需要核准原生建置：pnpm approve-builds，接著執行 pnpm rebuild node-llama-cpp。 某些 OpenAI 相容的 embedding 端點需要非對稱標籤，例如搜尋時使用 input_type: "query"，索引區塊時使用 input_type: "document" 或 "passage"。請使用 memorySearch.queryInputType 和 memorySearch.documentInputType 設定這些項目；請參閱記憶設定參考。

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支援的供應商

供應商ID需要 API 金鑰備註
Bedrockbedrock否AWS 憑證鏈可解析時自動偵測
Geminigemini是支援圖片/音訊索引
GitHub Copilotgithub-copilot否自動偵測，使用 Copilot 訂閱
本機local否GGUF 模型，下載約 0.6 GB
Mistralmistral是自動偵測
Ollamaollama否本機，必須明確設定
OpenAIopenai是自動偵測，速度快
Voyagevoyage是自動偵測

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搜尋的運作方式

OpenClaw 會平行執行兩條擷取路徑，並合併結果：
  • 向量搜尋會找出意義相近的筆記（「gateway host」會符合「執行 OpenClaw 的機器」）。
  • BM25 關鍵字搜尋會找出完全符合的項目（ID、錯誤字串、設定鍵）。
如果只有一條路徑可用（沒有 embeddings 或沒有 FTS），另一條路徑會單獨執行。 當 embeddings 無法使用時，OpenClaw 仍會對 FTS 結果使用詞彙排名，而不是只退回原始的完全符合排序。這種降級模式會提升查詢詞涵蓋度較強且檔案路徑相關的區塊，讓即使沒有 sqlite-vec 或 embedding 供應商時，召回率仍保持實用。

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改善搜尋品質

當你有大量筆記歷史時，兩個選用功能會有所幫助：

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時間衰減

舊筆記會逐漸降低排名權重，讓近期資訊優先浮現。使用預設 30 天半衰期時，上個月的筆記分數會是原始權重的 50%。像 MEMORY.md 這類長青檔案永遠不會衰減。
如果你的代理有數個月的每日筆記，且過時資訊持續排在近期內容前面，請啟用時間衰減。

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MMR（多樣性）

減少重複結果。如果五則筆記都提到相同的路由器設定，MMR 會確保最相關結果涵蓋不同主題，而不是重複相同內容。
如果 memory_search 持續從不同每日筆記傳回近似重複的片段，請啟用 MMR。

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同時啟用兩者

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        query: {
          hybrid: {
            mmr: { enabled: true },
            temporalDecay: { enabled: true },
          },
        },
      },
    },
  },
}

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多模態記憶

使用 Gemini Embedding 2 時，你可以將圖片和音訊檔案與 Markdown 一起索引。搜尋查詢仍是文字，但會與視覺和音訊內容比對。設定方式請參閱記憶設定參考。

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工作階段記憶搜尋

你可以選擇性索引工作階段逐字稿，讓 memory_search 能回想先前的對話。這需要透過 memorySearch.experimental.sessionMemory 選擇啟用。詳情請參閱設定參考。

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疑難排解

沒有結果？ 執行 openclaw memory status 檢查索引。如果是空的，請執行 openclaw memory index --force。 只有關鍵字符合？ 你的 embedding 供應商可能尚未設定。請檢查 openclaw memory status --deep。 本機 embeddings 逾時？ ollama、lmstudio 和 local 預設會使用較長的 inline 批次逾時。如果主機只是速度較慢，請設定 agents.defaults.memorySearch.sync.embeddingBatchTimeoutSeconds，然後重新執行 openclaw memory index --force。 找不到 CJK 文字？ 使用 openclaw memory index --force 重建 FTS 索引。

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延伸閱讀

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