--- read_when: - Sie möchten verstehen, wie der Speicher funktioniert. - Sie möchten wissen, welche Speicherdateien Sie schreiben sollen summary: Wie OpenClaw sich sitzungsübergreifend an Dinge erinnert title: Speicherübersicht x-i18n: generated_at: "2026-07-12T01:32:39Z" model: gpt-5.6 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: c77d71dd6b1916b923fbf72c373f20128c4f604f96cc76150ea27e0f13a541f8 source_path: concepts/memory.md workflow: 16 --- OpenClaw merkt sich Dinge, indem es einfache Markdown-Dateien in den Arbeitsbereich Ihres Agenten schreibt (standardmäßig `~/.openclaw/workspace`). Das Modell erinnert sich nur an Inhalte, die auf der Festplatte gespeichert werden; es gibt keinen verborgenen Zustand. ## Funktionsweise Ihr Agent verfügt über drei gedächtnisbezogene Dateien: - **`MEMORY.md`** — Langzeitgedächtnis. Dauerhafte Fakten, Präferenzen und Entscheidungen. Wird zu Beginn einer Sitzung geladen. - **`memory/YYYY-MM-DD.md`** (oder `memory/YYYY-MM-DD-.md`) — tägliche Notizen. Laufender Kontext und Beobachtungen. Die datierten Notizen von heute und gestern werden bei einem einfachen `/new` oder `/reset` automatisch geladen; Varianten mit Slug, beispielsweise solche, die vom mitgelieferten Sitzungsgedächtnis-Hook geschrieben werden, werden zusammen mit der Datei berücksichtigt, die nur das Datum enthält. - **`DREAMS.md`** (optional) — Traumtagebuch und Zusammenfassungen der Dreaming-Durchläufe zur menschlichen Überprüfung, einschließlich fundierter historischer Nachträge. Wenn Ihr Agent sich etwas merken soll, bitten Sie ihn einfach darum: „Merken Sie sich, dass ich TypeScript bevorzuge.“ Er schreibt die Notiz in die passende Datei. ## Welche Inhalte wohin gehören `MEMORY.md` ist die kompakte, kuratierte Ebene: dauerhafte Fakten, Präferenzen, fortbestehende Entscheidungen und kurze Zusammenfassungen, die zu Beginn einer Sitzung verfügbar sein sollen. Sie ist weder ein Rohtranskript noch ein Tagesprotokoll oder ein vollständiges Archiv. `memory/YYYY-MM-DD.md`-Dateien bilden die Arbeitsebene: ausführliche tägliche Notizen, Beobachtungen, Sitzungszusammenfassungen und Rohkontext, die später noch nützlich sein können. Sie werden für `memory_search` und `memory_get` indiziert, aber nicht bei jeder Interaktion in den Bootstrap-Prompt eingefügt. Im Laufe der Zeit verdichtet der Agent nützliche Inhalte aus den täglichen Notizen in `MEMORY.md` und entfernt veraltete Langzeiteinträge. Generierte Arbeitsbereichsanweisungen und der Heartbeat-Ablauf erledigen dies regelmäßig; Sie müssen `MEMORY.md` nicht für jedes Detail manuell bearbeiten. Wenn `MEMORY.md` das Budget für Bootstrap-Dateien überschreitet, lässt OpenClaw die Datei auf der Festplatte unverändert, kürzt jedoch die in den Kontext eingefügte Kopie. Betrachten Sie dies als Hinweis, ausführliche Inhalte nach `memory/*.md` zu verschieben, in `MEMORY.md` nur eine dauerhafte Zusammenfassung beizubehalten oder die Bootstrap-Grenzwerte zu erhöhen, wenn Sie mehr Prompt-Budget verwenden möchten. Verwenden Sie `/context list`, `/context detail` oder `openclaw doctor`, um die Rohgröße, die eingefügte Größe und den Kürzungsstatus anzuzeigen. ## Aktionsrelevante Erinnerungen Die meisten Erinnerungen sind gewöhnliche Markdown-Notizen. Einige beeinflussen, was der Agent später tun soll; halten Sie bei diesen nicht nur die Tatsache selbst fest, sondern auch, wann auf Grundlage der Notiz sicher gehandelt werden kann. Erfassen Sie diese Handlungsgrenze, wenn eine Notiz Folgendes betrifft: - Genehmigungs- oder Berechtigungsanforderungen, - vorübergehende Einschränkungen, - Übergaben an eine andere Sitzung, einen anderen Thread oder eine andere Person, - Ablaufbedingungen, - den Zeitpunkt, ab dem sicher gehandelt werden kann, - die Autorität der Quelle oder des Verantwortlichen, - Anweisungen, eine naheliegende Handlung zu vermeiden. Eine nützliche aktionsrelevante Erinnerung verdeutlicht: - was das zukünftige Verhalten ändert, - wann oder unter welcher Bedingung sie gilt, - wann sie abläuft oder wodurch eine Handlung freigegeben wird, - welche Handlung der Agent vermeiden soll, - wer die Quelle oder der Verantwortliche ist, falls dies Vertrauen oder Autorität beeinflusst. Das Gedächtnis kann den Genehmigungskontext bewahren, setzt Richtlinien jedoch nicht durch. Verwenden Sie für verbindliche operative Kontrollen die Genehmigungseinstellungen von OpenClaw, Sandboxing und geplante Aufgaben. Beispiel: ```md Die API-Migration wird in einer anderen Sitzung entworfen. Zukünftige Interaktionen dürfen die API-Implementierung nicht aus diesem Thread heraus bearbeiten; verwenden Sie die Erkenntnisse hier nur als Entwurfsgrundlage, bis der Migrationsplan umgesetzt ist. ``` Ein weiteres Beispiel: ```md Ein Bericht aus einer nicht vertrauenswürdigen Quelle muss vor der Übernahme geprüft werden. Zukünftige Interaktionen dürfen ihn nur als Beleg behandeln; speichern Sie ihn erst dann als dauerhafte Erinnerung, wenn eine vertrauenswürdige prüfende Person den Inhalt bestätigt hat. ``` Dies ist kein erforderliches Schema für jede Erinnerung; einfache Fakten können knapp bleiben. Verwenden Sie aktionsrelevante Grenzen, wenn der Verlust von Zeitpunkt, Autorität, Ablauf oder Kontext für sicheres Handeln dazu führen könnte, dass der Agent später falsch handelt. Verwenden Sie [Zusagen](/de/concepts/commitments) für abgeleitete, kurzlebige Folgeaktionen. Verwenden Sie [geplante Aufgaben](/de/automation/cron-jobs) für genaue Erinnerungen, zeitgesteuerte Prüfungen und wiederkehrende Arbeiten. Das Gedächtnis kann den dauerhaften Kontext zu beiden Pfaden weiterhin zusammenfassen. ## Abgeleitete Zusagen Manche zukünftigen Folgeaktionen sind keine dauerhaften Fakten. Wenn Sie ein Vorstellungsgespräch am nächsten Tag erwähnen, könnte die nützliche Erinnerung „nach dem Vorstellungsgespräch nachfragen“ lauten, nicht „dies dauerhaft in `MEMORY.md` speichern“. [Zusagen](/de/concepts/commitments) sind optionale, kurzlebige Erinnerungen an Folgeaktionen für diesen Fall. OpenClaw leitet sie in einem verborgenen Hintergrunddurchlauf ab, beschränkt sie auf denselben Agenten und Kanal und liefert fällige Rückfragen über Heartbeat aus. Explizite Erinnerungen verwenden weiterhin [geplante Aufgaben](/de/automation/cron-jobs). ## Gedächtniswerkzeuge Der Agent verfügt über zwei Werkzeuge für die Arbeit mit dem Gedächtnis: - **`memory_search`** — findet relevante Notizen mithilfe semantischer Suche, selbst wenn die Formulierung vom Original abweicht. - **`memory_get`** — liest eine bestimmte Gedächtnisdatei oder einen Zeilenbereich. Beide Werkzeuge werden vom aktiven Gedächtnis-Plugin bereitgestellt (standardmäßig `memory-core`). ## Gedächtnissuche Wenn ein Embedding-Provider konfiguriert ist, verwendet `memory_search` eine hybride Suche: Vektorähnlichkeit (semantische Bedeutung) kombiniert mit Schlüsselwortabgleich (exakte Begriffe wie IDs und Codesymbole). Dies funktioniert ohne weitere Einrichtung mit einem API-Schlüssel für jeden unterstützten Provider. OpenClaw verwendet standardmäßig OpenAI-Embeddings. Legen Sie `agents.defaults.memorySearch.provider` ausdrücklich fest, um Gemini, Voyage, Mistral, Bedrock, DeepInfra, lokales GGUF, Ollama, LM Studio, GitHub Copilot oder einen generischen OpenAI-kompatiblen Endpunkt zu verwenden. Unter [Gedächtnissuche](/de/concepts/memory-search) erfahren Sie, wie die Suche funktioniert und welche Optimierungsoptionen und Einrichtungsschritte für Provider verfügbar sind. ## Gedächtnis-Backends SQLite-basiert. Funktioniert ohne weitere Einrichtung mit Schlüsselwortsuche, Vektorähnlichkeit und hybrider Suche. Keine zusätzlichen Abhängigkeiten. Auf lokale Nutzung ausgerichteter Sidecar mit Neugewichtung, Abfrageerweiterung und der Möglichkeit, Verzeichnisse außerhalb des Arbeitsbereichs zu indizieren. KI-natives sitzungsübergreifendes Gedächtnis mit Benutzermodellierung, semantischer Suche und Bewusstsein für mehrere Agenten. Installation als Plugin. LanceDB-gestütztes Gedächtnis mit OpenAI-kompatiblen Embeddings, automatischem Abruf, automatischer Erfassung und Unterstützung lokaler Ollama-Embeddings. Installation als Plugin. ## Wissens-Wiki-Ebene Wenn sich das dauerhafte Gedächtnis eher wie eine gepflegte Wissensbasis als wie Rohnotizen verhalten soll, verwenden Sie das mitgelieferte Plugin `memory-wiki`. Es überführt dauerhaftes Wissen in einen Wiki-Tresor mit deterministischer Seitenstruktur, strukturierten Aussagen und Belegen, Nachverfolgung von Widersprüchen und Aktualität, generierten Übersichten, kompilierten Zusammenfassungen und Wiki-nativen Werkzeugen (`wiki_status`, `wiki_search`, `wiki_get`, `wiki_apply`, `wiki_lint`). `memory-wiki` ersetzt das aktive Gedächtnis-Plugin nicht; das aktive Gedächtnis-Plugin bleibt für Abruf, Übernahme und Dreaming verantwortlich. `memory-wiki` ergänzt daneben eine wissensbasierte Ebene mit umfassenden Herkunftsnachweisen. Überführt dauerhaftes Gedächtnis in einen Wiki-Tresor mit umfassenden Herkunftsnachweisen, Aussagen, Übersichten, Brückenmodus und Obsidian-freundlichen Arbeitsabläufen. ## Automatische Gedächtnissicherung Bevor [Compaction](/de/concepts/compaction) Ihre Unterhaltung zusammenfasst, führt OpenClaw eine stille Interaktion aus, die den Agenten daran erinnert, wichtigen Kontext in Gedächtnisdateien zu speichern. Dies ist standardmäßig aktiviert; setzen Sie `agents.defaults.compaction.memoryFlush.enabled: false`, um es zu deaktivieren. Um diesen Verwaltungsdurchlauf auf einem lokalen Modell auszuführen, legen Sie eine exakte Überschreibung fest, die ausschließlich für den Gedächtnissicherungsdurchlauf gilt (sie übernimmt nicht die Modell-Fallback-Kette der aktiven Sitzung): ```json { "agents": { "defaults": { "compaction": { "memoryFlush": { "model": "ollama/qwen3:8b" } } } } } ``` Die Gedächtnissicherung verhindert Kontextverlust während der Compaction. Wenn Ihre Unterhaltung wichtige Fakten enthält, die der Agent noch nicht in eine Datei geschrieben hat, werden sie automatisch gespeichert, bevor die Zusammenfassung erstellt wird. ## Dreaming Dreaming ist ein optionaler Konsolidierungsdurchlauf für das Gedächtnis im Hintergrund. Er sammelt kurzfristige Abrufsignale, bewertet Kandidaten und übernimmt nur qualifizierte Elemente in das Langzeitgedächtnis (`MEMORY.md`): - **Optional**: standardmäßig deaktiviert. - **Geplant**: Wenn aktiviert, verwaltet `memory-core` automatisch einen wiederkehrenden Cron-Auftrag für einen vollständigen Dreaming-Durchlauf. - **Schwellenwertbasiert**: Übernahmen müssen Schwellen für Bewertung, Abrufhäufigkeit und Abfragevielfalt passieren. - **Überprüfbar**: Phasenzusammenfassungen und Tagebucheinträge werden zur menschlichen Überprüfung in `DREAMS.md` geschrieben. Unter [Dreaming](/de/concepts/dreaming) finden Sie Einzelheiten zum Phasenverhalten, zu Bewertungssignalen und zum Traumtagebuch. ## Fundierter Nachtrag und direkte Übernahme Das Dreaming-System verfügt über zwei zusammenhängende Prüfpfade: - **Direktes Dreaming** arbeitet mit dem kurzfristigen Dreaming-Speicher unter `memory/.dreams/` und wird von der normalen tiefen Phase verwendet, um zu entscheiden, was in `MEMORY.md` übernommen wird. - **Fundierter Nachtrag** liest historische `memory/YYYY-MM-DD.md`-Notizen als eigenständige Tagesdateien und schreibt strukturierte Prüfergebnisse in `DREAMS.md`. Der fundierte Nachtrag eignet sich dazu, ältere Notizen erneut zu verarbeiten und zu prüfen, welche Inhalte das System als dauerhaft betrachtet, ohne `MEMORY.md` manuell zu bearbeiten. ```bash openclaw memory rem-backfill --path ./memory --stage-short-term ``` Das Flag `--stage-short-term` überführt fundierte dauerhafte Kandidaten in denselben kurzfristigen Dreaming-Speicher, den die normale tiefe Phase bereits verwendet; es übernimmt sie nicht direkt. Daher gilt: - `DREAMS.md` bleibt die Oberfläche zur menschlichen Überprüfung. - Der kurzfristige Speicher bleibt die maschinenorientierte Bewertungsoberfläche. - `MEMORY.md` wird weiterhin ausschließlich durch die tiefe Übernahme beschrieben. So machen Sie eine erneute Verarbeitung rückgängig, ohne gewöhnliche Tagebucheinträge oder den normalen Abrufzustand zu verändern: ```bash openclaw memory rem-backfill --rollback openclaw memory rem-backfill --rollback-short-term ``` ## CLI ```bash openclaw memory status # Indexstatus und Provider prüfen openclaw memory search "query" # Über die Befehlszeile suchen openclaw memory index --force # Index neu erstellen ``` ## Weiterführende Informationen - [Gedächtnissuche](/de/concepts/memory-search): Suchpipeline, Provider und Optimierung. - [Integrierte Gedächtnis-Engine](/de/concepts/memory-builtin): standardmäßiges SQLite-Backend. - [QMD-Gedächtnis-Engine](/de/concepts/memory-qmd): fortgeschrittener, auf lokale Nutzung ausgerichteter Sidecar. - [Honcho-Gedächtnis](/de/concepts/memory-honcho): KI-natives sitzungsübergreifendes Gedächtnis. - [LanceDB-Gedächtnis](/de/plugins/memory-lancedb): LanceDB-gestütztes Plugin mit OpenAI-kompatiblen Embeddings. - [Gedächtnis-Wiki](/de/plugins/memory-wiki): kompilierter Wissenstresor und Wiki-native Werkzeuge. - [Dreaming](/de/concepts/dreaming): Übernahme aus dem kurzfristigen Abruf in das Langzeitgedächtnis im Hintergrund. - [Referenz zur Gedächtniskonfiguration](/de/reference/memory-config): alle Konfigurationsoptionen. - [Compaction](/de/concepts/compaction): Zusammenspiel von Compaction und Gedächtnis. - [Active Memory](/de/concepts/active-memory): Gedächtnis von Unteragenten für interaktive Chatsitzungen.