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Documentation Index

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memory-lancedb は、長期メモリを LanceDB に保存し、リコールに埋め込みを使用するバンドル済みメモリ Plugin です。モデルターンの前に関連するメモリを自動的にリコールし、応答後に重要な事実をキャプチャできます。 メモリ用のローカルベクトルデータベースが必要な場合、OpenAI 互換の埋め込みエンドポイントが必要な場合、またはデフォルトの組み込みメモリストアの外部にメモリデータベースを保持したい場合に使用します。
memory-lancedb は Active Memory Plugin です。plugins.slots.memory = "memory-lancedb" でメモリスロットを選択して有効化します。memory-wiki などのコンパニオン Plugin は並行して実行できますが、Active Memory スロットを所有できる Plugin は 1 つだけです。

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クイックスタート

{
  plugins: {
    slots: {
      memory: "memory-lancedb",
    },
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            provider: "openai",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
          autoRecall: true,
          autoCapture: false,
        },
      },
    },
  },
}
Plugin 設定を変更した後は Gateway を再起動します。 
openclaw gateway restart
次に、Plugin が読み込まれていることを確認します。 
openclaw plugins list

​
プロバイダーに基づく埋め込み

memory-lancedb は memory-core と同じメモリ埋め込みプロバイダーアダプターを使用できます。プロバイダーの設定済み認証プロファイル、環境変数、または models.providers.<provider>.apiKey を使用するには、embedding.provider を設定し、embedding.apiKey は省略します。 
{
  plugins: {
    slots: {
      memory: "memory-lancedb",
    },
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            provider: "openai",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
          autoRecall: true,
        },
      },
    },
  },
}
この経路は、埋め込み認証情報を公開するプロバイダー認証プロファイルで動作します。たとえば、Copilot のプロファイル/プランが埋め込みをサポートしている場合は、GitHub Copilot を使用できます。 
{
  plugins: {
    slots: {
      memory: "memory-lancedb",
    },
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            provider: "github-copilot",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
        },
      },
    },
  },
}
OpenAI Codex / ChatGPT OAuth (openai-codex) は OpenAI Platform の埋め込み認証情報ではありません。OpenAI の埋め込みには、OpenAI API キー認証プロファイル、OPENAI_API_KEY、または models.providers.openai.apiKey を使用します。OAuth のみのユーザーは、GitHub Copilot や Ollama など、埋め込みに対応した別のプロバイダーを使用できます。

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Ollama 埋め込み

Ollama 埋め込みには、バンドル済みの Ollama 埋め込みプロバイダーを推奨します。これはネイティブの Ollama /api/embed エンドポイントを使用し、Ollama に記載されている Ollama プロバイダーと同じ認証/base URL ルールに従います。 
{
  plugins: {
    slots: {
      memory: "memory-lancedb",
    },
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            provider: "ollama",
            baseUrl: "http://127.0.0.1:11434",
            model: "mxbai-embed-large",
            dimensions: 1024,
          },
          recallMaxChars: 400,
          autoRecall: true,
          autoCapture: false,
        },
      },
    },
  },
}
標準ではない埋め込みモデルには dimensions を設定します。OpenClaw は text-embedding-3-small と text-embedding-3-large の次元数を把握しています。カスタムモデルでは、LanceDB がベクトル列を作成できるように、設定でこの値が必要です。 小規模なローカル埋め込みモデルでは、ローカルサーバーからコンテキスト長エラーが出る場合、recallMaxChars を下げます。

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OpenAI 互換プロバイダー

一部の OpenAI 互換埋め込みプロバイダーは encoding_format パラメーターを拒否しますが、他のプロバイダーはそれを無視し、常に number[] ベクトルを返します。そのため、memory-lancedb は埋め込みリクエストで encoding_format を省略し、浮動小数点数配列のレスポンスまたは base64 エンコードされた float32 レスポンスのどちらも受け付けます。 バンドル済みのプロバイダーアダプターがない生の OpenAI 互換埋め込みエンドポイントがある場合は、embedding.provider を省略し（または openai のままにし）、embedding.apiKey と embedding.baseUrl を設定します。これにより、直接の OpenAI 互換クライアント経路が維持されます。 モデルの次元数が組み込まれていないプロバイダーには embedding.dimensions を設定します。たとえば、ZhiPu embedding-3 は 2048 次元を使用します。 
{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            apiKey: "${ZHIPU_API_KEY}",
            baseUrl: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
            model: "embedding-3",
            dimensions: 2048,
          },
        },
      },
    },
  },
}

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リコールとキャプチャの制限

memory-lancedb には 2 つの別々のテキスト制限があります。
設定デフォルト範囲適用対象
recallMaxChars1000100-10000リコール用に埋め込み API へ送信されるテキスト
captureMaxChars500100-10000キャプチャ対象になり得るアシスタントメッセージ長
recallMaxChars は、自動リコール、memory_recall ツール、memory_forget クエリ経路、openclaw ltm search を制御します。自動リコールはターン内の最新ユーザーメッセージを優先し、ユーザーメッセージがない場合にのみプロンプト全体にフォールバックします。これにより、チャネルメタデータや大きなプロンプトブロックが埋め込みリクエストに含まれないようになります。 captureMaxChars は、応答が自動キャプチャの候補になるのに十分短いかどうかを制御します。リコールクエリの埋め込みを上限設定するものではありません。

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コマンド

memory-lancedb が Active Memory Plugin の場合、ltm CLI 名前空間を登録します。 
openclaw ltm list
openclaw ltm search "project preferences"
openclaw ltm stats
この Plugin は、LanceDB テーブルに対して直接実行される非ベクトルの query サブコマンドで openclaw memory も拡張します。 
openclaw memory query --cols id,text,createdAt --limit 20
openclaw memory query --filter "category = 'preference'" --order-by createdAt:desc
  • --cols <columns>: カンマ区切りの列許可リスト（デフォルトは id, text, importance, category, createdAt）。
  • --filter <condition>: SQL 風の WHERE 句。200 文字に制限され、英数字、比較演算子、引用符、括弧、および少数の安全な句読点に限定されます。
  • --limit <n>: 正の整数。デフォルトは 10。
  • --order-by <column>:<asc|desc>: フィルター後に適用されるメモリ内ソート。ソート列は投影に自動的に含まれます。
エージェントも、Active Memory Plugin から LanceDB メモリツールを取得します。
  • LanceDB に基づくリコール用の memory_recall
  • 重要な事実、好み、決定、エンティティを保存するための memory_store
  • 一致するメモリを削除するための memory_forget

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ストレージ

デフォルトでは、LanceDB データは ~/.openclaw/memory/lancedb 配下に置かれます。dbPath でパスを上書きできます。 
{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          dbPath: "~/.openclaw/memory/lancedb",
          embedding: {
            apiKey: "${OPENAI_API_KEY}",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
        },
      },
    },
  },
}
storageOptions は LanceDB ストレージバックエンド用の文字列キー/値ペアを受け付け、${ENV_VAR} 展開をサポートします。 
{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          dbPath: "s3://memory-bucket/openclaw",
          storageOptions: {
            access_key: "${AWS_ACCESS_KEY_ID}",
            secret_key: "${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}",
            endpoint: "${AWS_ENDPOINT_URL}",
          },
          embedding: {
            apiKey: "${OPENAI_API_KEY}",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
        },
      },
    },
  },
}

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ランタイム依存関係

memory-lancedb はネイティブの @lancedb/lancedb パッケージに依存しています。パッケージ化された OpenClaw インストールは、まずバンドル済みのランタイム依存関係を試し、バンドル済みインポートが利用できない場合は OpenClaw 状態の下で Plugin ランタイム依存関係を修復できます。 古いインストールで、Plugin 読み込み中に dist/package.json が見つからない、または @lancedb/lancedb が見つからないというエラーがログに記録される場合は、OpenClaw をアップグレードして Gateway を再起動します。 Plugin が darwin-x64 で LanceDB を利用できないとログに記録する場合は、そのマシンでデフォルトのメモリバックエンドを使用するか、Gateway をサポート対象プラットフォームへ移動するか、memory-lancedb を無効化します。

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トラブルシューティング

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入力長がコンテキスト長を超えています

これは通常、埋め込みモデルがリコールクエリを拒否したことを意味します。 
memory-lancedb: recall failed: Error: 400 the input length exceeds the context length
recallMaxChars を低く設定してから、Gateway を再起動します。 
{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        config: {
          recallMaxChars: 400,
        },
      },
    },
  },
}
Ollama の場合は、埋め込みサーバーに Gateway ホストから到達できることも確認します。 
curl http://127.0.0.1:11434/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"mxbai-embed-large","input":"hello"}'

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サポートされていない埋め込みモデル

dimensions がない場合、認識されるのは組み込みの OpenAI 埋め込み次元数だけです。ローカルまたはカスタムの埋め込みモデルでは、embedding.dimensions をそのモデルが報告するベクトルサイズに設定します。

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Plugin は読み込まれるがメモリが表示されない

plugins.slots.memory が memory-lancedb を指していることを確認してから、次を実行します。 
openclaw ltm stats
openclaw ltm search "recent preference"
autoCapture が無効な場合、Plugin は既存のメモリをリコールしますが、新しいメモリを自動的には保存しません。自動キャプチャが必要な場合は、memory_store ツールを使用するか、autoCapture を有効にします。

​
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