Ricerca nella memory

memory_search trova note rilevanti dai tuoi file di memory, anche quando la formulazione è diversa dal testo originale. Funziona indicizzando la memory in piccoli blocchi e cercandoli usando embedding, parole chiave o entrambi.

Avvio rapido

Se hai configurato una chiave API OpenAI, Gemini, Voyage o Mistral, la ricerca nella memory funziona automaticamente. Per impostare esplicitamente un provider:

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai", // or "gemini", "local", "ollama", etc.
      },
    },
  },
}

Per embedding locali senza chiave API, usa provider: "local" (richiede node-llama-cpp).

Provider supportati

Provider	ID	Richiede chiave API	Note
OpenAI	`openai`	Sì	Rilevato automaticamente, veloce
Gemini	`gemini`	Sì	Supporta l’indicizzazione di immagini/audio
Voyage	`voyage`	Sì	Rilevato automaticamente
Mistral	`mistral`	Sì	Rilevato automaticamente
Ollama	`ollama`	No	Locale, va impostato esplicitamente
Local	`local`	No	Modello GGUF, download di ~0.6 GB

Come funziona la ricerca

OpenClaw esegue in parallelo due percorsi di recupero e unisce i risultati:

Ricerca vettoriale trova note con significato simile (“gateway host” corrisponde a “the machine running OpenClaw”).
Ricerca per parole chiave BM25 trova corrispondenze esatte (ID, stringhe di errore, chiavi di configurazione).

Se è disponibile un solo percorso (niente embedding o niente FTS), viene eseguito solo l’altro.

Migliorare la qualità della ricerca

Due funzionalità facoltative aiutano quando hai una grande cronologia di note:

Decadimento temporale

Le note vecchie perdono gradualmente peso nel ranking, così le informazioni recenti emergono per prime. Con l’half-life predefinita di 30 giorni, una nota del mese scorso ottiene il 50% del suo peso originale. I file evergreen come MEMORY.md non decadono mai.

Abilita il decadimento temporale se il tuo agente ha mesi di note quotidiane e le informazioni obsolete continuano a classificarsi sopra il contesto recente.

MMR (diversità)

Riduce i risultati ridondanti. Se cinque note menzionano tutte la stessa configurazione del router, MMR garantisce che i risultati principali coprano argomenti diversi invece di ripetersi.

Abilita MMR se memory_search continua a restituire snippet quasi duplicati da diverse note quotidiane.

Abilitare entrambi

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        query: {
          hybrid: {
            mmr: { enabled: true },
            temporalDecay: { enabled: true },
          },
        },
      },
    },
  },
}

Memory multimodale

Con Gemini Embedding 2, puoi indicizzare immagini e file audio insieme al Markdown. Le query di ricerca restano testuali, ma trovano corrispondenze con contenuti visivi e audio. Vedi il riferimento di configurazione della memory per la configurazione.