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Builtin Memory Engine

Il motore integrato è il backend di memoria predefinito. Memorizza il tuo indice di memoria in un database SQLite per agente e non richiede dipendenze aggiuntive per iniziare.

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Cosa offre

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

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Per iniziare

Se hai una chiave API per OpenAI, Gemini, Voyage o Mistral, il motore integrato la rileva automaticamente e abilita la ricerca vettoriale. Nessuna configurazione necessaria. Per impostare esplicitamente un provider: 
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai",
      },
    },
  },
}
Senza un provider di embedding, è disponibile solo la ricerca per parole chiave.

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Provider di embedding supportati

ProviderIDRilevato automaticamenteNote
OpenAIopenaiSìPredefinito: text-embedding-3-small
GeminigeminiSìSupporta multimodale (immagine + audio)
VoyagevoyageSì
MistralmistralSì
OllamaollamaNoLocale, da impostare esplicitamente
LocallocalSì (per primo)Modello GGUF, download di ~0.6 GB
Il rilevamento automatico seleziona il primo provider la cui chiave API può essere risolta, nell’ordine mostrato. Imposta memorySearch.provider per sovrascriverlo.

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Come funziona l’indicizzazione

OpenClaw indicizza MEMORY.md e memory/*.md in blocchi (~400 token con sovrapposizione di 80 token) e li memorizza in un database SQLite per agente.
  • Posizione dell’indice: ~/.openclaw/memory/<agentId>.sqlite
  • Monitoraggio file: le modifiche ai file di memoria attivano una reindicizzazione con debounce (1.5s).
  • Reindicizzazione automatica: quando il provider di embedding, il modello o la configurazione di chunking cambiano, l’intero indice viene ricostruito automaticamente.
  • Reindicizzazione su richiesta: openclaw memory index --force
Puoi anche indicizzare file Markdown esterni al workspace con memorySearch.extraPaths. Vedi il riferimento configurazione.

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Quando usarlo

Il motore integrato è la scelta giusta per la maggior parte degli utenti:
  • Funziona subito senza dipendenze aggiuntive.
  • Gestisce bene la ricerca per parole chiave e quella vettoriale.
  • Supporta tutti i provider di embedding.
  • La ricerca ibrida combina il meglio di entrambi gli approcci di recupero.
Valuta di passare a QMD se hai bisogno di reranking, espansione della query o vuoi indicizzare directory esterne al workspace. Valuta Honcho se vuoi memoria cross-sessione con modellazione automatica dell’utente.

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Risoluzione dei problemi

Ricerca in memoria disabilitata? Controlla openclaw memory status. Se non viene rilevato alcun provider, impostane uno esplicitamente o aggiungi una chiave API. Risultati obsoleti? Esegui openclaw memory index --force per ricostruire. Il watcher può perdere modifiche in rari casi limite. sqlite-vec non si carica? OpenClaw usa automaticamente come fallback la similarità coseno in-process. Controlla i log per lo specifico errore di caricamento.

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Configurazione

Per la configurazione del provider di embedding, la regolazione della ricerca ibrida (pesi, MMR, decadimento temporale), indicizzazione batch, memoria multimodale, sqlite-vec, percorsi aggiuntivi e tutte le altre opzioni di configurazione, vedi il Riferimento configurazione memoria.