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메모리 개요

OpenClaw는 에이전트의 워크스페이스에 일반 Markdown 파일을 작성하여 정보를 기억합니다. 모델은 디스크에 저장된 것만 “기억”하며, 숨겨진 상태는 없습니다.

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작동 방식

에이전트에는 메모리를 저장할 수 있는 두 곳이 있습니다.
  • MEMORY.md — 장기 메모리. 지속되는 사실, 선호 사항, 결정 사항입니다. 모든 DM 세션 시작 시 로드됩니다.
  • memory/YYYY-MM-DD.md — 일일 메모. 진행 중인 컨텍스트와 관찰 내용을 담습니다. 오늘과 어제의 메모는 자동으로 로드됩니다.
이 파일들은 에이전트 워크스페이스(기본값 ~/.openclaw/workspace)에 있습니다.
에이전트가 어떤 것을 기억하길 원한다면 그냥 요청하세요: “내가 TypeScript를 선호한다고 기억해.” 그러면 적절한 파일에 기록합니다.

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메모리 도구

에이전트에는 메모리 작업을 위한 두 가지 도구가 있습니다.
  • memory_search — 원래 표현과 말이 달라도 의미 기반 검색으로 관련 메모를 찾습니다.
  • memory_get — 특정 메모리 파일 또는 줄 범위를 읽습니다.
두 도구 모두 활성 메모리 plugin(기본값: memory-core)에서 제공됩니다.

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메모리 검색

임베딩 provider가 구성되어 있으면 memory_search는 하이브리드 검색을 사용합니다. 즉, 벡터 유사도(의미적 의미)와 키워드 일치 (ID나 코드 심볼 같은 정확한 용어)를 결합합니다. 지원되는 provider의 API key만 있으면 별도 설정 없이 바로 동작합니다.
OpenClaw는 사용 가능한 API key를 바탕으로 임베딩 provider를 자동 감지합니다. OpenAI, Gemini, Voyage, 또는 Mistral key가 구성되어 있으면 메모리 검색이 자동으로 활성화됩니다.
검색 작동 방식, 튜닝 옵션, provider 설정에 대한 자세한 내용은 Memory Search를 참조하세요.

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메모리 백엔드

내장(기본값)

SQLite 기반입니다. 키워드 검색, 벡터 유사도, 하이브리드 검색을 별도 종속성 없이 바로 사용할 수 있습니다.

QMD

재순위화, 쿼리 확장, 워크스페이스 외부 디렉터리 인덱싱 기능을 제공하는 로컬 우선 사이드카입니다.

Honcho

사용자 모델링, 의미 검색, 다중 에이전트 인식을 제공하는 AI 네이티브 세션 간 메모리입니다. plugin 설치가 필요합니다.

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자동 메모리 플러시

압축이 대화를 요약하기 전에 OpenClaw는 에이전트에게 중요한 컨텍스트를 메모리 파일에 저장하라고 상기시키는 자동 무음 턴을 실행합니다. 이것은 기본적으로 활성화되어 있으므로 별도 구성이 필요 없습니다.
메모리 플러시는 압축 중 컨텍스트 손실을 방지합니다. 대화 안에 중요한 사실이 아직 파일에 기록되지 않았다면, 요약이 일어나기 전에 자동으로 저장됩니다.

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Dreaming (experimental)

Dreaming은 메모리를 위한 선택적 백그라운드 통합 패스입니다. 일일 파일 (memory/YYYY-MM-DD.md)의 단기 회상을 다시 검토하고 점수를 매긴 뒤, 조건을 충족한 항목만 장기 메모리(MEMORY.md)로 승격합니다. 이는 장기 메모리의 신호 대 잡음비를 높게 유지하도록 설계되었습니다.
  • 옵트인 방식: 기본적으로 비활성화되어 있습니다.
  • 예약 실행: 활성화되면 memory-core가 반복 작업을 자동으로 관리합니다.
  • 임계값 적용: 승격은 점수, 회상 빈도, 쿼리 다양성 게이트를 통과해야 합니다.
모드 동작(off, core, rem, deep), 점수 신호, 튜닝 옵션에 대해서는 Dreaming (experimental)을 참조하세요.

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CLI

openclaw memory status          # 인덱스 상태 및 provider 확인
openclaw memory search "query"  # 명령줄에서 검색
openclaw memory index --force   # 인덱스 다시 빌드

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추가 읽을거리