Motore di memoria integrato

Il motore integrato è il backend di memoria predefinito. Archivia l'indice della memoria in un database SQLite per agente e non richiede dipendenze aggiuntive per iniziare.

Funzionalità offerte

• Ricerca per parole chiave tramite indicizzazione full-text FTS5 (punteggio BM25).
• Ricerca vettoriale tramite incorporamenti forniti da qualsiasi provider supportato.
• Ricerca ibrida che combina entrambe per ottenere i risultati migliori.
• Supporto CJK tramite tokenizzazione a trigrammi per cinese, giapponese e coreano.
• Accelerazione sqlite-vec per le query vettoriali nel database (facoltativa).

Per iniziare

Per impostazione predefinita, il motore integrato utilizza gli incorporamenti di OpenAI. Se OPENAI_API_KEY o models.providers.openai.apiKey è già configurato, la ricerca vettoriale funziona senza configurazioni aggiuntive della memoria.

Per impostare esplicitamente un provider:

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        provider: "openai",      },    },  },}

Senza un provider di incorporamenti è disponibile solo la ricerca per parole chiave.

Per imporre l'uso di incorporamenti GGUF locali, installa il Plugin provider ufficiale llama.cpp, quindi imposta local.modelPath su un file GGUF:

openclaw plugins install @openclaw/llama-cpp-provider

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        provider: "local",        fallback: "none",        local: {          modelPath: "~/.node-llama-cpp/models/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf",        },      },    },  },}

Provider di incorporamenti supportati

Imposta memorySearch.provider per non utilizzare OpenAI.

Funzionamento dell'indicizzazione

OpenClaw indicizza MEMORY.md e memory/*.md in segmenti (400 token con una sovrapposizione di 80 token per impostazione predefinita) e li archivia in un database SQLite per agente.

• Posizione dell'indice: il database dell'agente proprietario in ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/openclaw-agent.sqlite
• Manutenzione dell'archiviazione: i file collaterali WAL di SQLite sono mantenuti entro limiti definiti mediante checkpoint periodici e all'arresto.
• Monitoraggio dei file: le modifiche ai file di memoria attivano una reindicizzazione con debounce (valore predefinito: 1,5 s).
• Reindicizzazione automatica: l'indice viene ricostruito automaticamente quando cambiano il provider di incorporamenti, il modello, la configurazione della segmentazione, le sorgenti configurate o l'ambito.
• Reindicizzazione su richiesta: openclaw memory index --force

Quando utilizzarlo

Il motore integrato è la scelta giusta per la maggior parte degli utenti:

• Funziona immediatamente senza dipendenze aggiuntive.
• Gestisce bene la ricerca per parole chiave e quella vettoriale.
• Supporta tutti i provider di incorporamenti.
• La ricerca ibrida combina gli aspetti migliori di entrambi gli approcci di recupero.

Valuta il passaggio a QMD se ti servono il riordinamento dei risultati, l'espansione delle query o se vuoi indicizzare directory esterne allo spazio di lavoro.

Valuta Honcho se desideri una memoria tra sessioni con modellazione automatica dell'utente.

Risoluzione dei problemi

Ricerca nella memoria disabilitata? Controlla openclaw memory status. Se non viene rilevato alcun provider, impostane uno esplicitamente o aggiungi una chiave API.

Provider locale non rilevato? Verifica che il percorso locale esista ed esegui:

openclaw memory status --deep --agent mainopenclaw memory index --force --agent main

Sia i comandi CLI autonomi sia il Gateway utilizzano lo stesso ID provider local. Imposta memorySearch.provider: "local" quando vuoi utilizzare incorporamenti locali.

Risultati obsoleti? Esegui openclaw memory index --force per ricostruire l'indice. Il sistema di monitoraggio potrebbe non rilevare modifiche in rari casi limite.

sqlite-vec non viene caricato? OpenClaw ricorre automaticamente alla similarità del coseno calcolata nel processo. openclaw memory status --deep segnala l'archivio vettoriale locale separatamente dal provider di incorporamenti, quindi Vector store: unavailable indica un problema di caricamento di sqlite-vec, mentre Embeddings: unavailable indica un problema del provider o dell'autenticazione oppure che il modello non è pronto. Controlla i log per l'errore di caricamento specifico.

Configurazione

Per la configurazione del provider di incorporamenti, la regolazione della ricerca ibrida (pesi, MMR, decadimento temporale), l'indicizzazione in batch, la memoria multimodale, sqlite-vec, i percorsi aggiuntivi e tutte le altre opzioni di configurazione, consulta il riferimento della configurazione della memoria.

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