組み込みメモリエンジン

ビルトインエンジンはデフォルトのメモリバックエンドです。メモリインデックスを エージェントごとの SQLite データベースに保存し、開始するための追加依存関係は不要です。

提供するもの

• FTS5 全文インデックス（BM25 スコアリング）によるキーワード検索。
• 対応プロバイダーの埋め込みによるベクトル検索。
• 最良の結果を得るために両方を組み合わせるハイブリッド検索。
• 中国語、日本語、韓国語向けのトライグラムトークン化による CJK 対応。
• データベース内ベクトルクエリ用の sqlite-vec 高速化（任意）。

はじめに

デフォルトでは、ビルトインエンジンは OpenAI 埋め込みを使用します。すでに OPENAI_API_KEY または models.providers.openai.apiKey を設定している場合、追加のメモリ設定なしで ベクトル検索が動作します。

プロバイダーを明示的に設定するには:

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        provider: "openai",      },    },  },}

埋め込みプロバイダーがない場合、キーワード検索のみが利用できます。

ローカル GGUF 埋め込みを強制するには、公式の llama.cpp プロバイダー Plugin をインストールし、 local.modelPath に GGUF ファイルを指定します:

openclaw plugins install @openclaw/llama-cpp-provider

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        provider: "local",        fallback: "none",        local: {          modelPath: "~/.node-llama-cpp/models/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf",        },      },    },  },}

対応する埋め込みプロバイダー

OpenAI 以外に切り替えるには、memorySearch.provider を設定します。

インデックス作成の仕組み

OpenClaw は MEMORY.md と memory/*.md をチャンク（約400トークン、 80トークンのオーバーラップ）に分割してインデックス化し、エージェントごとの SQLite データベースに保存します。

• インデックスの場所: 所有エージェントのデータベース: ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/openclaw-agent.sqlite
• ストレージメンテナンス: SQLite WAL サイドカーは、定期的なチェックポイントと シャットダウン時のチェックポイントで制限されます。
• ファイル監視: メモリファイルへの変更はデバウンスされた再インデックス（1.5秒）をトリガーします。
• 自動再インデックス: 埋め込みプロバイダー、モデル、またはチャンク設定が 変更されると、インデックス全体が自動的に再構築されます。
• オンデマンド再インデックス: openclaw memory index --force

使用すべき場合

ビルトインエンジンはほとんどのユーザーに適した選択肢です:

• 追加依存関係なしでそのまま動作します。
• キーワード検索とベクトル検索を適切に処理します。
• すべての埋め込みプロバイダーに対応します。
• ハイブリッド検索は、両方の検索アプローチの長所を組み合わせます。

再ランキング、クエリ拡張が必要な場合、またはワークスペース外のディレクトリを インデックス化したい場合は、QMD への切り替えを検討してください。

自動ユーザーモデリングを備えたセッション横断メモリが必要な場合は、 Honcho を検討してください。

トラブルシューティング

メモリ検索が無効ですか？ openclaw memory status を確認してください。プロバイダーが 検出されない場合は、明示的に設定するか API キーを追加してください。

ローカルプロバイダーが検出されませんか？ ローカルパスが存在することを確認し、次を実行してください:

openclaw memory status --deep --agent mainopenclaw memory index --force --agent main

スタンドアロン CLI コマンドと Gateway はどちらも同じ local プロバイダー ID を使用します。 ローカル埋め込みを使いたい場合は、memorySearch.provider: "local" を設定してください。

結果が古いですか？ 再構築するには openclaw memory index --force を実行してください。まれなエッジケースでは、ウォッチャーが 変更を見逃すことがあります。

sqlite-vec が読み込まれませんか？ OpenClaw は自動的にプロセス内コサイン類似度にフォールバックします。 openclaw memory status --deep はローカルベクトルストアを埋め込みプロバイダーとは別に報告するため、 Vector store: unavailable は sqlite-vec の読み込みを示し、Embeddings: unavailable はプロバイダー/認証 またはモデルの準備状態を示します。具体的な読み込みエラーについてはログを確認してください。

設定

埋め込みプロバイダーのセットアップ、ハイブリッド検索のチューニング（重み、MMR、時間的 減衰）、バッチインデックス作成、マルチモーダルメモリ、sqlite-vec、追加パス、その他すべての 設定ノブについては、 メモリ設定リファレンスを参照してください。

関連

• メモリ概要
• メモリ検索
• Active Memory