--- read_when: - Quieres comprender el backend de memoria predeterminado - Quieres configurar proveedores de embeddings o la búsqueda híbrida summary: El backend de memoria predeterminado basado en SQLite con búsqueda por palabras clave, vectorial e híbrida title: Motor de memoria integrado x-i18n: generated_at: "2026-07-11T23:03:11Z" model: gpt-5.6 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: e8cbe2bae73b1d393ac158edb67fc442e76d1e5ff93e5201dbb7e7216801aa85 source_path: concepts/memory-builtin.md workflow: 16 --- El motor integrado es el backend de memoria predeterminado. Almacena el índice de memoria en una base de datos SQLite por agente y no necesita dependencias adicionales para comenzar. ## Qué ofrece - **Búsqueda por palabras clave** mediante indexación de texto completo FTS5 (puntuación BM25). - **Búsqueda vectorial** mediante embeddings de cualquier proveedor compatible. - **Búsqueda híbrida** que combina ambas para obtener los mejores resultados. - **Compatibilidad con CJK** mediante tokenización por trigramas para chino, japonés y coreano. - **Aceleración con sqlite-vec** para consultas vectoriales dentro de la base de datos (opcional). ## Primeros pasos De forma predeterminada, el motor integrado utiliza embeddings de OpenAI. Si `OPENAI_API_KEY` o `models.providers.openai.apiKey` ya está configurado, la búsqueda vectorial funciona sin configuración de memoria adicional. Para establecer un proveedor explícitamente: ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "openai", }, }, }, } ``` Sin un proveedor de embeddings, solo está disponible la búsqueda por palabras clave. Para forzar el uso de embeddings GGUF locales, instala el Plugin proveedor oficial de llama.cpp y, a continuación, configura `local.modelPath` para que apunte a un archivo GGUF: ```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", }, }, }, }, } ``` ## Proveedores de embeddings compatibles | Proveedor | ID | Notas | | ------------------- | ------------------- | --------------------------------------------- | | Bedrock | `bedrock` | Utiliza la cadena de credenciales de AWS | | DeepInfra | `deepinfra` | Predeterminado: `BAAI/bge-m3` | | Gemini | `gemini` | Admite contenido multimodal (imagen + audio) | | GitHub Copilot | `github-copilot` | Utiliza tu suscripción a Copilot | | LM Studio | `lmstudio` | Local/alojado por el usuario | | Local | `local` | `@openclaw/llama-cpp-provider` | | Mistral | `mistral` | | | Ollama | `ollama` | Local/alojado por el usuario | | OpenAI | `openai` | Predeterminado: `text-embedding-3-small` | | Compatible con OpenAI | `openai-compatible` | Endpoint genérico `/v1/embeddings` | | Voyage | `voyage` | | Configura `memorySearch.provider` para dejar de usar OpenAI. ## Cómo funciona la indexación OpenClaw indexa `MEMORY.md` y `memory/*.md` en fragmentos (400 tokens con una superposición de 80 tokens de forma predeterminada) y los almacena en una base de datos SQLite por agente. - **Ubicación del índice:** la base de datos del agente propietario en `~/.openclaw/agents//agent/openclaw-agent.sqlite` - **Mantenimiento del almacenamiento:** los archivos auxiliares WAL de SQLite se mantienen acotados mediante puntos de control periódicos y al apagar. - **Supervisión de archivos:** los cambios en los archivos de memoria activan una reindexación con antirrebote (1,5 s de forma predeterminada). - **Reindexación automática:** el índice se reconstruye automáticamente cuando cambia el proveedor de embeddings, el modelo, la configuración de fragmentación, las fuentes configuradas o el ámbito. - **Reindexación bajo demanda:** `openclaw memory index --force` También puedes indexar archivos Markdown fuera del espacio de trabajo con `memorySearch.extraPaths`. Consulta la [referencia de configuración](/es/reference/memory-config#additional-memory-paths). ## Cuándo usarlo El motor integrado es la opción adecuada para la mayoría de los usuarios: - Funciona de inmediato sin dependencias adicionales. - Gestiona correctamente las búsquedas por palabras clave y vectoriales. - Es compatible con todos los proveedores de embeddings. - La búsqueda híbrida combina lo mejor de ambos enfoques de recuperación. Considera cambiar a [QMD](/es/concepts/memory-qmd) si necesitas reclasificación, expansión de consultas o quieres indexar directorios fuera del espacio de trabajo. Considera [Honcho](/es/concepts/memory-honcho) si quieres memoria entre sesiones con modelado automático del usuario. ## Solución de problemas **¿La búsqueda en memoria está deshabilitada?** Comprueba `openclaw memory status`. Si no se detecta ningún proveedor, configura uno explícitamente o añade una clave de API. **¿No se detecta el proveedor local?** Confirma que la ruta local existe y ejecuta: ```bash openclaw memory status --deep --agent main openclaw memory index --force --agent main ``` Tanto los comandos independientes de la CLI como el Gateway utilizan el mismo ID de proveedor `local`. Configura `memorySearch.provider: "local"` cuando quieras usar embeddings locales. **¿Resultados obsoletos?** Ejecuta `openclaw memory index --force` para reconstruir el índice. En casos excepcionales, el supervisor puede no detectar algunos cambios. **¿sqlite-vec no se carga?** OpenClaw recurre automáticamente a la similitud del coseno dentro del proceso. `openclaw memory status --deep` informa del almacén vectorial local por separado del proveedor de embeddings, por lo que `Vector store: unavailable` indica un problema al cargar sqlite-vec, mientras que `Embeddings: unavailable` indica un problema con el proveedor o la autenticación, o que el modelo no está listo. Consulta los registros para ver el error de carga específico. ## Configuración Para configurar proveedores de embeddings, ajustar la búsqueda híbrida (pesos, MMR y decaimiento temporal), la indexación por lotes, la memoria multimodal, sqlite-vec, rutas adicionales y todas las demás opciones de configuración, consulta la [referencia de configuración de memoria](/es/reference/memory-config). ## Contenido relacionado - [Descripción general de la memoria](/es/concepts/memory) - [Búsqueda en memoria](/es/concepts/memory-search) - [Active Memory](/es/concepts/active-memory)