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Vue d’ensemble de la mémoire

OpenClaw se souvient des choses en écrivant des fichiers Markdown simples dans l’espace de travail de votre agent. Le modèle ne « se souvient » que de ce qui est enregistré sur le disque — il n’y a pas d’état caché.

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Comment cela fonctionne

Votre agent dispose de deux emplacements pour stocker les souvenirs :
  • MEMORY.md — mémoire à long terme. Faits durables, préférences et décisions. Chargé au début de chaque session de message privé.
  • memory/YYYY-MM-DD.md — notes quotidiennes. Contexte courant et observations. Les notes d’aujourd’hui et d’hier sont chargées automatiquement.
Ces fichiers se trouvent dans l’espace de travail de l’agent (par défaut ~/.openclaw/workspace).
Si vous voulez que votre agent se souvienne de quelque chose, demandez-le-lui simplement : « Souviens-toi que je préfère TypeScript. » Il l’écrira dans le fichier approprié.

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Outils de mémoire

L’agent dispose de deux outils pour travailler avec la mémoire :
  • memory_search — trouve des notes pertinentes à l’aide d’une recherche sémantique, même lorsque la formulation diffère de l’original.
  • memory_get — lit un fichier de mémoire spécifique ou une plage de lignes.
Les deux outils sont fournis par le plugin de mémoire actif (par défaut : memory-core).

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Recherche mémoire

Lorsqu’un fournisseur d’embeddings est configuré, memory_search utilise une recherche hybride — combinant la similarité vectorielle (sens sémantique) avec la correspondance par mots-clés (termes exacts comme les identifiants et les symboles de code). Cela fonctionne immédiatement dès que vous avez une clé API pour n’importe quel fournisseur pris en charge.
OpenClaw détecte automatiquement votre fournisseur d’embeddings à partir des clés API disponibles. Si vous avez une clé OpenAI, Gemini, Voyage ou Mistral configurée, la recherche mémoire est activée automatiquement.
Pour plus de détails sur le fonctionnement de la recherche, les options de réglage et la configuration des fournisseurs, voir Recherche mémoire.

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Backends de mémoire

Intégré (par défaut)

Basé sur SQLite. Fonctionne immédiatement avec la recherche par mots-clés, la similarité vectorielle et la recherche hybride. Aucune dépendance supplémentaire.

QMD

Sidecar local-first avec reranking, expansion de requête et possibilité d’indexer des répertoires en dehors de l’espace de travail.

Honcho

Mémoire intersessions native IA avec modélisation des utilisateurs, recherche sémantique et prise en charge multi-agent. Installation via plugin.

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Vidage automatique de la mémoire

Avant que la compaction ne résume votre conversation, OpenClaw exécute un tour silencieux qui rappelle à l’agent d’enregistrer le contexte important dans les fichiers de mémoire. Ceci est activé par défaut — vous n’avez rien à configurer.
Le vidage de la mémoire empêche la perte de contexte pendant la compaction. Si votre agent contient des informations importantes dans la conversation qui ne sont pas encore écrites dans un fichier, elles seront enregistrées automatiquement avant que le résumé n’ait lieu.

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Dreaming (expérimental)

Dreaming est un passage facultatif de consolidation en arrière-plan pour la mémoire. Il revisite les rappels à court terme depuis les fichiers quotidiens (memory/YYYY-MM-DD.md), les évalue et ne promeut dans la mémoire à long terme (MEMORY.md) que les éléments qualifiés. Il est conçu pour maintenir un signal élevé dans la mémoire à long terme :
  • Optionnel : désactivé par défaut.
  • Planifié : lorsqu’il est activé, memory-core gère automatiquement la tâche récurrente.
  • À seuil : les promotions doivent franchir des seuils de score, de fréquence de rappel et de diversité des requêtes.
Pour le comportement des modes (off, core, rem, deep), les signaux de score et les paramètres de réglage, voir Dreaming (expérimental).

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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

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Pour aller plus loin