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Documentation Index

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組み込み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、はじめるための追加依存関係は不要です。

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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 trigram 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向けの sqlite-vec アクセラレーション（任意）。

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はじめに

OpenAI、Gemini、Voyage、Mistral、DeepInfra の API キーがある場合、組み込み エンジンが自動検出してベクトル検索を有効にします。設定は不要です。 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、利用できるのはキーワード検索のみです。 組み込みのローカル埋め込みプロバイダーを強制するには、任意の node-llama-cpp ランタイムパッケージを OpenClaw の隣にインストールし、local.modelPath が GGUF ファイルを指すようにします: 
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "local",
        fallback: "none",
        local: {
          modelPath: "~/.node-llama-cpp/models/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf",
        },
      },
    },
  },
}

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対応する埋め込みプロバイダー

プロバイダーID自動検出注記
OpenAIopenaiはいデフォルト: text-embedding-3-small
Geminigeminiはいマルチモーダル（画像 + 音声）対応
Voyagevoyageはい
Mistralmistralはい
DeepInfradeepinfraはいデフォルト: BAAI/bge-m3
Ollamaollamaいいえローカル。明示的に設定
Locallocalはい（最初）任意の node-llama-cpp ランタイム
自動検出は、API キーを解決できる最初のプロバイダーを、表示された 順序で選びます。上書きするには memorySearch.provider を設定します。

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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: ~/.openclaw/memory/<agentId>.sqlite
  • ストレージメンテナンス: SQLite WAL サイドカーは、定期チェックポイントと シャットダウン時チェックポイントで制限されます。
  • ファイル監視: メモリファイルの変更により、デバウンスされた再インデックス（1.5 秒）がトリガーされます。
  • 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
memorySearch.extraPaths を使って、ワークスペース外の Markdown ファイルも インデックス化できます。設定リファレンスを参照してください。

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使用する場面

組み込み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ています。
  • 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、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する必要がある場合は、 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。

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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、次を実行します: 
openclaw memory status --deep --agent main
openclaw memory index --force --agent main
スタンドアロンの 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。 プロバイダーが auto に設定されている場合、memorySearch.local.modelPath が既存のローカルファイルを指しているときにのみ、 ローカル埋め込みが最初に考慮されます。 古い結果が表示されますか？ 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の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はログで確認してください。

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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 設定項目については、メモリ設定リファレンスを参照してください。

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