Búsqueda en memoria
memory_search encuentra notas relevantes de tus archivos de memoria, incluso cuando la
redacción difiere del texto original. Funciona indexando la memoria en pequeños
fragmentos y buscándolos mediante embeddings, palabras clave o ambos.
Inicio rápido
Si tienes configurada una clave API de OpenAI, Gemini, Voyage o Mistral, la búsqueda
en memoria funciona automáticamente. Para establecer un proveedor de forma explícita:
{
agents: {
defaults: {
memorySearch: {
provider: "openai", // o "gemini", "local", "ollama", etc.
},
},
},
}
provider: "local" (requiere
node-llama-cpp).
Proveedores compatibles
| Proveedor | ID | Necesita clave API | Notas |
|---|
| OpenAI | openai | Sí | Detectado automáticamente, rápido |
| Gemini | gemini | Sí | Admite indexación de imagen/audio |
| Voyage | voyage | Sí | Detectado automáticamente |
| Mistral | mistral | Sí | Detectado automáticamente |
| Ollama | ollama | No | Local, debe configurarse explícitamente |
| Local | local | No | Modelo GGUF, descarga de ~0,6 GB |
Cómo funciona la búsqueda
OpenClaw ejecuta dos rutas de recuperación en paralelo y fusiona los resultados:
- La búsqueda vectorial encuentra notas con significado similar (“gateway host” coincide con
“la máquina que ejecuta OpenClaw”).
- La búsqueda de palabras clave BM25 encuentra coincidencias exactas (ID, cadenas de error, claves
de configuración).
Si solo una ruta está disponible (sin embeddings o sin FTS), la otra se ejecuta sola.
Mejorar la calidad de la búsqueda
Dos funciones opcionales ayudan cuando tienes un historial grande de notas:
Decaimiento temporal
Las notas antiguas pierden gradualmente peso en la clasificación para que la información
reciente aparezca primero. Con la vida media predeterminada de 30 días, una nota del
mes pasado puntúa al 50% de su peso original. Los archivos persistentes como MEMORY.md nunca
se ven afectados por el decaimiento.
Activa el decaimiento temporal si tu agente tiene meses de notas diarias y la
información obsoleta sigue apareciendo por encima del contexto reciente.
MMR (diversidad)
Reduce los resultados redundantes. Si cinco notas mencionan la misma configuración del router, MMR
garantiza que los resultados principales cubran distintos temas en lugar de repetirse.
Activa MMR si memory_search sigue devolviendo fragmentos casi duplicados de
distintas notas diarias.
Activar ambos
{
agents: {
defaults: {
memorySearch: {
query: {
hybrid: {
mmr: { enabled: true },
temporalDecay: { enabled: true },
},
},
},
},
},
}
Memoria multimodal
Con Gemini Embedding 2, puedes indexar imágenes y archivos de audio junto con
Markdown. Las consultas de búsqueda siguen siendo texto, pero coinciden con
contenido visual y de audio. Consulta la referencia de configuración de memoria para ver la
configuración.
Búsqueda en la memoria de sesiones
Opcionalmente, puedes indexar las transcripciones de sesiones para que memory_search pueda recordar
conversaciones anteriores. Esto es opt-in mediante
memorySearch.experimental.sessionMemory. Consulta la
referencia de configuración para obtener más información.
Solución de problemas
¿Sin resultados? Ejecuta openclaw memory status para comprobar el índice. Si está vacío, ejecuta
openclaw memory index --force.
¿Solo coincidencias de palabras clave? Es posible que tu proveedor de embeddings no esté configurado. Comprueba
openclaw memory status --deep.
¿No se encuentra texto CJK? Vuelve a crear el índice FTS con
openclaw memory index --force.
