--- read_when: - Sie möchten das standardmäßige Speicher-Backend verstehen - Sie möchten Embedding-Provider oder die hybride Suche konfigurieren summary: Das standardmäßige SQLite-basierte Memory-Backend mit Schlüsselwort-, Vektor- und Hybridsuche title: Integrierte Memory-Engine x-i18n: generated_at: "2026-07-12T15:17:39Z" model: gpt-5.6 postprocess_version: locale-links-v1 prompt_version: 15 provider: openai source_hash: e8cbe2bae73b1d393ac158edb67fc442e76d1e5ff93e5201dbb7e7216801aa85 source_path: concepts/memory-builtin.md workflow: 16 --- Die integrierte Engine ist das standardmäßige Memory-Backend. Sie speichert Ihren Memory-Index in einer SQLite-Datenbank pro Agent und benötigt für den Einstieg keine zusätzlichen Abhängigkeiten. ## Funktionsumfang - **Schlüsselwortsuche** über FTS5-Volltextindizierung (BM25-Bewertung). - **Vektorsuche** über Embeddings eines beliebigen unterstützten Providers. - **Hybridsuche**, die beide Ansätze kombiniert, um optimale Ergebnisse zu erzielen. - **CJK-Unterstützung** über Trigramm-Tokenisierung für Chinesisch, Japanisch und Koreanisch. - **sqlite-vec-Beschleunigung** für Vektorabfragen innerhalb der Datenbank (optional). ## Erste Schritte Standardmäßig verwendet die integrierte Engine OpenAI-Embeddings. Wenn `OPENAI_API_KEY` oder `models.providers.openai.apiKey` bereits konfiguriert ist, funktioniert die Vektorsuche ohne zusätzliche Memory-Konfiguration. So legen Sie explizit einen Provider fest: ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "openai", }, }, }, } ``` Ohne einen Embedding-Provider ist nur die Schlüsselwortsuche verfügbar. Um lokale GGUF-Embeddings zu erzwingen, installieren Sie das offizielle llama.cpp-Provider- Plugin und verweisen Sie anschließend mit `local.modelPath` auf eine GGUF-Datei: ```bash openclaw plugins install @openclaw/llama-cpp-provider ``` ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "local", fallback: "none", local: { modelPath: "~/.node-llama-cpp/models/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf", }, }, }, }, } ``` ## Unterstützte Embedding-Provider | Provider | ID | Hinweise | | ----------------- | ------------------- | ----------------------------------------- | | Bedrock | `bedrock` | Verwendet die AWS-Anmeldedatenkette | | DeepInfra | `deepinfra` | Standard: `BAAI/bge-m3` | | Gemini | `gemini` | Unterstützt Multimodalität (Bild + Audio) | | GitHub Copilot | `github-copilot` | Verwendet Ihr Copilot-Abonnement | | LM Studio | `lmstudio` | Lokal/selbst gehostet | | Lokal | `local` | `@openclaw/llama-cpp-provider` | | Mistral | `mistral` | | | Ollama | `ollama` | Lokal/selbst gehostet | | OpenAI | `openai` | Standard: `text-embedding-3-small` | | OpenAI-kompatibel | `openai-compatible` | Generischer `/v1/embeddings`-Endpunkt | | Voyage | `voyage` | | Legen Sie `memorySearch.provider` fest, um von OpenAI zu einem anderen Provider zu wechseln. ## Funktionsweise der Indizierung OpenClaw indiziert `MEMORY.md` und `memory/*.md` in Abschnitten (standardmäßig 400 Token mit einer Überlappung von 80 Token) und speichert sie in einer SQLite-Datenbank pro Agent. - **Indexspeicherort:** die Datenbank des zuständigen Agenten unter `~/.openclaw/agents//agent/openclaw-agent.sqlite` - **Speicherverwaltung:** SQLite-WAL-Begleitdateien werden durch regelmäßige Checkpoints und Checkpoints beim Herunterfahren begrenzt. - **Dateiüberwachung:** Änderungen an Memory-Dateien lösen eine verzögerte Neuindizierung aus (standardmäßig 1,5 Sekunden). - **Automatische Neuindizierung:** Der Index wird automatisch neu aufgebaut, wenn sich Embedding-Provider, Modell, Abschnittskonfiguration, konfigurierte Quellen oder Geltungsbereich ändern. - **Neuindizierung bei Bedarf:** `openclaw memory index --force` Sie können mit `memorySearch.extraPaths` auch Markdown-Dateien außerhalb des Arbeitsbereichs indizieren. Weitere Informationen finden Sie in der [Konfigurationsreferenz](/de/reference/memory-config#additional-memory-paths). ## Verwendungsszenarien Die integrierte Engine ist für die meisten Benutzer die richtige Wahl: - Funktioniert sofort und ohne zusätzliche Abhängigkeiten. - Bietet eine leistungsfähige Schlüsselwort- und Vektorsuche. - Unterstützt alle Embedding-Provider. - Die Hybridsuche vereint die Vorteile beider Suchansätze. Erwägen Sie einen Wechsel zu [QMD](/de/concepts/memory-qmd), wenn Sie eine Neusortierung, eine Abfrageerweiterung oder die Indizierung von Verzeichnissen außerhalb des Arbeitsbereichs benötigen. Erwägen Sie [Honcho](/de/concepts/memory-honcho), wenn Sie sitzungsübergreifendes Memory mit automatischer Benutzermodellierung wünschen. ## Fehlerbehebung **Memory-Suche deaktiviert?** Überprüfen Sie `openclaw memory status`. Wenn kein Provider erkannt wird, legen Sie explizit einen fest oder fügen Sie einen API-Schlüssel hinzu. **Lokaler Provider nicht erkannt?** Vergewissern Sie sich, dass der lokale Pfad vorhanden ist, und führen Sie Folgendes aus: ```bash openclaw memory status --deep --agent main openclaw memory index --force --agent main ``` Sowohl eigenständige CLI-Befehle als auch das Gateway verwenden dieselbe `local`-Provider-ID. Legen Sie `memorySearch.provider: "local"` fest, wenn Sie lokale Embeddings verwenden möchten. **Veraltete Ergebnisse?** Führen Sie `openclaw memory index --force` aus, um den Index neu aufzubauen. Die Überwachung kann in seltenen Grenzfällen Änderungen übersehen. **sqlite-vec wird nicht geladen?** OpenClaw greift automatisch auf die prozessinterne Kosinus- Ähnlichkeit zurück. `openclaw memory status --deep` meldet den lokalen Vektorspeicher getrennt vom Embedding-Provider. Daher verweist `Vector store: unavailable` auf das Laden von sqlite-vec, während `Embeddings: unavailable` auf die Bereitschaft des Providers, der Authentifizierung oder des Modells verweist. Prüfen Sie die Protokolle auf den konkreten Ladefehler. ## Konfiguration Informationen zur Einrichtung von Embedding-Providern, zur Optimierung der Hybridsuche (Gewichtungen, MMR, zeitlicher Abfall), zur Batch-Indizierung, zu multimodalem Memory, sqlite-vec, zusätzlichen Pfaden und allen anderen Konfigurationsoptionen finden Sie in der [Memory-Konfigurationsreferenz](/de/reference/memory-config). ## Verwandte Themen - [Memory-Übersicht](/de/concepts/memory) - [Memory-Suche](/de/concepts/memory-search) - [Active Memory](/de/concepts/active-memory)