Zum Hauptinhalt springen

​
Speicher im Überblick

OpenClaw merkt sich Dinge, indem es einfache Markdown-Dateien im Workspace Ihres Agenten schreibt. Das Modell „erinnert“ sich nur an das, was auf die Festplatte geschrieben wird — es gibt keinen versteckten Zustand.

​
So funktioniert es

Ihr Agent hat zwei Orte zum Speichern von Erinnerungen:
  • MEMORY.md — Langzeitspeicher. Dauerhafte Fakten, Präferenzen und Entscheidungen. Wird zu Beginn jeder DM-Sitzung geladen.
  • memory/YYYY-MM-DD.md — tägliche Notizen. Laufender Kontext und Beobachtungen. Die Notizen von heute und gestern werden automatisch geladen.
Diese Dateien befinden sich im Agent-Workspace (Standard ~/.openclaw/workspace).
Wenn Ihr Agent sich etwas merken soll, bitten Sie ihn einfach darum: „Merke dir, dass ich TypeScript bevorzuge.“ Er schreibt es in die passende Datei.

​
Speicher-Tools

Der Agent hat zwei Tools für die Arbeit mit dem Speicher:
  • memory_search — findet relevante Notizen mithilfe semantischer Suche, selbst wenn die Formulierung vom Original abweicht.
  • memory_get — liest eine bestimmte Speicherdatei oder einen Zeilenbereich.
Beide Tools werden vom aktiven Speicher-Plugin bereitgestellt (Standard: memory-core).

​
Speichersuche

Wenn ein Embedding-Provider konfiguriert ist, verwendet memory_search eine hybride Suche — eine Kombination aus Vektorähnlichkeit (semantische Bedeutung) und Keyword-Abgleich (exakte Begriffe wie IDs und Codesymbole). Das funktioniert sofort, sobald Sie einen API-Schlüssel für einen unterstützten Provider haben.
OpenClaw erkennt Ihren Embedding-Provider automatisch anhand verfügbarer API-Schlüssel. Wenn Sie einen konfigurierten OpenAI-, Gemini-, Voyage- oder Mistral-Schlüssel haben, wird die Speichersuche automatisch aktiviert.
Einzelheiten dazu, wie die Suche funktioniert, zu Tuning-Optionen und zur Provider-Einrichtung finden Sie unter Speichersuche.

​
Speicher-Backends

Integriert (Standard)

SQLite-basiert. Funktioniert sofort mit Keyword-Suche, Vektorähnlichkeit und hybrider Suche. Keine zusätzlichen Abhängigkeiten.

QMD

Local-first-Sidecar mit Reranking, Query Expansion und der Möglichkeit, Verzeichnisse außerhalb des Workspaces zu indizieren.

Honcho

KI-nativer sitzungsübergreifender Speicher mit Benutzermodellierung, semantischer Suche und Multi-Agent-Bewusstsein. Plugin-Installation.

​
Automatisches Schreiben in den Speicher

Bevor Kompaktierung Ihre Konversation zusammenfasst, führt OpenClaw einen stillen Turn aus, der den Agenten daran erinnert, wichtigen Kontext in Speicherdateien zu sichern. Dies ist standardmäßig aktiviert — Sie müssen nichts konfigurieren.
Das Schreiben in den Speicher verhindert Kontextverlust während der Kompaktierung. Wenn Ihr Agent wichtige Fakten in der Konversation hat, die noch nicht in eine Datei geschrieben wurden, werden sie automatisch gespeichert, bevor die Zusammenfassung erfolgt.

​
Dreaming (experimentell)

Dreaming ist ein optionaler Hintergrund-Durchlauf zur Konsolidierung des Speichers. Dabei werden kurzfristige Abrufe aus täglichen Dateien (memory/YYYY-MM-DD.md) erneut betrachtet, bewertet und nur qualifizierte Elemente in den Langzeitspeicher (MEMORY.md) übernommen. Es ist darauf ausgelegt, den Langzeitspeicher signalstark zu halten:
  • Opt-in: standardmäßig deaktiviert.
  • Geplant: wenn aktiviert, verwaltet memory-core die wiederkehrende Aufgabe automatisch.
  • Schwellenwertbasiert: Übernahmen müssen Hürden bei Punktzahl, Abruffrequenz und Abfrage- Vielfalt überschreiten.
Für das Modusverhalten (off, core, rem, deep), Bewertungssignale und Tuning- Optionen siehe Dreaming (experimentell).

​
CLI

openclaw memory status          # Check index status and provider
openclaw memory search "query"  # Search from the command line
openclaw memory index --force   # Rebuild the index

​
Weiterführende Informationen