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QMD メモリエンジン

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組み込み機能に追加されるもの

• 再ランキングとクエリ拡張 により、より高い再現率を実現します。
• 追加のディレクトリをインデックス — プロジェクトのドキュメント、チームノート、ディスク上のあらゆるもの。
• セッショントランスクリプトをインデックス — 以前の会話を想起できます。
• 完全にローカル — Bun + node-llama-cpp 経由で動作し、GGUF モデルを自動ダウンロードします。
• 自動フォールバック — QMD が利用できない場合、OpenClaw はシームレスに組み込みエンジンへフォールバックします。

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はじめに

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前提条件

• QMD をインストールします: npm install -g @tobilu/qmd または bun install -g @tobilu/qmd
• 拡張を許可する SQLite ビルド (brew install sqlite を macOS で実行)。
• QMD が Gateway の PATH 上に存在している必要があります。
• macOS と Linux はそのままで動作します。Windows は WSL2 経由でのサポートが最も充実しています。

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有効化

{
  memory: {
    backend: "qmd",
  },
}

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サイドカーの仕組み

• OpenClaw はワークスペースのメモリファイルと設定された memory.qmd.paths からコレクションを作成し、起動時および定期的に（デフォルトでは 5 分ごと）qmd update と qmd embed を実行します。
• デフォルトのワークスペースコレクションは MEMORY.md と memory/ ツリーを追跡します。小文字の memory.md はブートストラップ用のフォールバックのままであり、個別の QMD コレクションではありません。
• 起動時の更新はバックグラウンドで実行されるため、チャット起動はブロックされません。
• 検索では設定された searchMode（デフォルト: search。vsearch と query もサポート）を使用します。あるモードが失敗した場合、OpenClaw は qmd query で再試行します。
• QMD が完全に失敗した場合、OpenClaw は組み込みの SQLite エンジンにフォールバックします。

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モデルの上書き

export QMD_EMBED_MODEL="hf:Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B-GGUF/Qwen3-Embedding-0.6B-Q8_0.gguf"
export QMD_RERANK_MODEL="/absolute/path/to/reranker.gguf"
export QMD_GENERATE_MODEL="/absolute/path/to/generator.gguf"

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追加パスのインデックス

{
  memory: {
    backend: "qmd",
    qmd: {
      paths: [{ name: "docs", path: "~/notes", pattern: "**/*.md" }],
    },
  },
}

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セッショントランスクリプトのインデックス

{
  memory: {
    backend: "qmd",
    qmd: {
      sessions: { enabled: true },
    },
  },
}

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検索スコープ

{
  memory: {
    qmd: {
      scope: {
        default: "deny",
        rules: [{ action: "allow", match: { chatType: "direct" } }],
      },
    },
  },
}

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引用

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使用するタイミング

• より高品質な結果のために再ランキングが必要な場合。
• ワークスペース外のプロジェクトドキュメントやノートを検索したい場合。
• 過去のセッション会話を想起したい場合。
• API キー不要の完全ローカル検索が必要な場合。

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トラブルシューティング

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設定