메모리 구성 참조

이 페이지는 OpenClaw 메모리 검색의 모든 구성 설정을 나열합니다. 개념적 개요는 다음을 참조하세요.

별도로 명시되지 않는 한 모든 메모리 검색 설정은 openclaw.json의 agents.defaults.memorySearch 아래에 있습니다.

제공자 선택

provider가 설정되지 않으면 OpenClaw는 OpenAI 임베딩을 사용합니다. Gemini, Voyage, Mistral, DeepInfra, Bedrock, GitHub Copilot, Ollama, 로컬 GGUF 모델 또는 OpenAI 호환 /v1/embeddings 엔드포인트를 사용하려면 provider를 명시적으로 설정하세요. 아직도 provider: "auto"라고 되어 있는 레거시 구성은 openai로 해석됩니다.

provider가 설정되지 않았거나, 레거시 provider: "auto"가 있거나, provider: "none"이 의도적으로 FTS 전용 모드를 선택하는 경우, 임베딩을 사용할 수 없더라도 메모리 회상은 여전히 어휘 기반 FTS 순위를 사용할 수 있습니다.

명시적인 비로컬 제공자는 실패 시 닫힌 상태로 실패합니다. memorySearch.provider를 OpenAI, Gemini, Voyage, Mistral, Bedrock, GitHub Copilot, DeepInfra, Ollama, LM Studio 또는 OpenAI 호환 사용자 지정 제공자처럼 구체적인 원격 기반 제공자로 설정했는데 런타임에 해당 제공자를 사용할 수 없으면, memory_search는 FTS 전용 회상을 조용히 사용하는 대신 사용할 수 없음 결과를 반환합니다. 제공자/인증 구성을 수정하거나, 접근 가능한 제공자로 전환하거나, 의도적인 FTS 전용 회상을 원한다면 provider: "none"을 설정하세요.

사용자 지정 제공자 ID

memorySearch.provider는 ollama 같은 메모리 전용 제공자 어댑터 또는 openai-responses / openai-completions 같은 OpenAI 호환 모델 API를 위한 사용자 지정 models.providers.<id> 항목을 가리킬 수 있습니다. OpenClaw는 엔드포인트, 인증, 모델 접두사 처리를 위해 사용자 지정 제공자 ID를 보존하면서 임베딩 어댑터에 대한 해당 제공자의 api 소유자를 해석합니다. 이를 통해 다중 GPU 또는 다중 호스트 설정에서 메모리 임베딩을 특정 로컬 엔드포인트에 전담시킬 수 있습니다.

{  models: {    providers: {      "ollama-5080": {        api: "ollama",        baseUrl: "http://gpu-box.local:11435",        apiKey: "ollama-local",        models: [{ id: "qwen3-embedding:0.6b" }],      },    },  },  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        provider: "ollama-5080",        model: "qwen3-embedding:0.6b",      },    },  },}

API 키 해석

원격 임베딩에는 API 키가 필요합니다. Bedrock은 대신 AWS SDK 기본 자격 증명 체인(인스턴스 역할, SSO, 액세스 키)을 사용합니다.

원격 엔드포인트 구성

전역 OpenAI 채팅 자격 증명을 상속하지 않아야 하는 일반 OpenAI 호환 /v1/embeddings 서버에는 provider: "openai-compatible"을 사용하세요.

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        provider: "openai-compatible",        model: "text-embedding-3-small",        remote: {          baseUrl: "https://api.example.com/v1/",          apiKey: "YOUR_KEY",        },      },    },  },}

제공자별 구성

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        provider: "openai-compatible",        remote: {          baseUrl: "https://embeddings.example/v1",          apiKey: "${EMBEDDINGS_API_KEY}",        },        model: "asymmetric-embedder",        queryInputType: "query",        documentInputType: "passage",      },    },  },}

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        provider: "bedrock",        model: "amazon.titan-embed-text-v2:0",      },    },  },}

{  "Effect": "Allow",  "Action": "bedrock:InvokeModel",  "Resource": "*"}

arn:aws:bedrock:*::foundation-model/amazon.titan-embed-text-v2:0

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

인라인 임베딩 제한 시간

하이브리드 검색 구성

모두 memorySearch.query.hybrid 아래에 있습니다.

전체 예시

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        query: {          hybrid: {            vectorWeight: 0.7,            textWeight: 0.3,            mmr: { enabled: true, lambda: 0.7 },            temporalDecay: { enabled: true, halfLifeDays: 30 },          },        },      },    },  },}

추가 메모리 경로

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        extraPaths: ["../team-docs", "/srv/shared-notes"],      },    },  },}

경로는 절대 경로이거나 워크스페이스 기준 상대 경로일 수 있습니다. 디렉터리는 재귀적으로 스캔되어 .md 파일을 찾습니다. 심볼릭 링크 처리는 활성 백엔드에 따라 달라집니다. 내장 엔진은 심볼릭 링크를 무시하지만, QMD는 기본 QMD 스캐너 동작을 따릅니다.

에이전트 범위의 교차 에이전트 transcript 검색에는 memory.qmd.paths 대신 agents.list[].memorySearch.qmd.extraCollections를 사용하세요. 이러한 추가 컬렉션은 동일한 { path, name, pattern? } 형태를 따르지만, 에이전트별로 병합되며 경로가 현재 워크스페이스 외부를 가리킬 때 명시적인 공유 이름을 보존할 수 있습니다. 동일하게 해석된 경로가 memory.qmd.paths와 memorySearch.qmd.extraCollections에 모두 나타나면, QMD는 첫 번째 항목을 유지하고 중복 항목을 건너뜁니다.

멀티모달 메모리(Gemini)

Gemini Embedding 2를 사용해 Markdown과 함께 이미지 및 오디오를 인덱싱합니다.

지원 형식: .jpg, .jpeg, .png, .webp, .gif, .heic, .heif(이미지); .mp3, .wav, .ogg, .opus, .m4a, .aac, .flac(오디오).

임베딩 캐시

재인덱싱 또는 transcript 업데이트 중 변경되지 않은 텍스트를 다시 임베딩하지 않도록 합니다.

배치 인덱싱

openai, gemini, voyage에서 사용할 수 있습니다. OpenAI 배치는 대규모 백필에서 일반적으로 가장 빠르고 비용이 저렴합니다.

remote.nonBatchConcurrency는 로컬/셀프 호스팅 제공자와 제공자 배치 API가 활성화되지 않은 경우의 호스팅 제공자에서 사용하는 인라인 임베딩 호출을 제어합니다. Ollama는 더 작은 로컬 호스트에 과부하가 걸리지 않도록 비배치 인덱싱 기본값을 1로 설정합니다. 더 큰 머신에서는 더 높은 값을 설정하세요.

이는 인라인 임베딩 호출의 제한 시간을 제어하는 sync.embeddingBatchTimeoutSeconds와는 별개입니다.

세션 메모리 검색(실험적)

세션 transcript를 인덱싱하고 memory_search를 통해 표시합니다.

세션 기록 검색 결과도 tools.sessions.visibility를 따릅니다. 기본값인 tree 가시성은 현재 세션과 그 세션이 생성한 세션만 노출합니다. DM처럼 다른 세션에서 동일 에이전트의 Gateway 디스패치 세션 중 관련 없는 세션을 다시 불러오려면, 의도적으로 가시성을 agent로 넓히세요(교차 에이전트 회상도 필요하고 에이전트 간 정책이 허용하는 경우에만 all).

아래 예시는 이러한 설정을 agents.defaults 아래에 둡니다. 하나의 에이전트만 세션 기록을 인덱싱하고 검색해야 하는 경우에는 에이전트별 오버라이드에 동등한 memorySearch 설정을 적용할 수도 있습니다.

동일 에이전트 Gateway-to-DM 회상의 경우:

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        experimental: { sessionMemory: true },        sources: ["memory", "sessions"],      },    },  },  tools: {    sessions: { visibility: "agent" },  },}

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        experimental: { sessionMemory: true },        sources: ["memory", "sessions"],      },    },  },  memory: {    backend: "qmd",    qmd: {      sessions: { enabled: true },    },  },  tools: {    sessions: { visibility: "agent" },  },}

QMD를 사용할 때 agents.defaults.memorySearch.experimental.sessionMemory와 sources: ["sessions"]만으로는 기록이 QMD로 내보내지지 않습니다. 함께 memory.qmd.sessions.enabled: true도 설정하세요.

SQLite 벡터 가속(sqlite-vec)

sqlite-vec를 사용할 수 없으면 OpenClaw는 자동으로 프로세스 내 코사인 유사도로 폴백합니다.

인덱스 저장소

내장 메모리 인덱스는 각 에이전트의 OpenClaw SQLite 데이터베이스 agents/<agentId>/agent/openclaw-agent.sqlite에 있습니다.

QMD 백엔드 설정

활성화하려면 memory.backend = "qmd"를 설정하세요. 모든 QMD 설정은 memory.qmd 아래에 있습니다.

searchMode: "search"는 어휘/BM25 전용입니다. OpenClaw는 memory status --deep 중을 포함해 이 모드에 대해 의미론적 벡터 준비 상태 프로브나 QMD 임베딩 유지 관리를 실행하지 않습니다. vsearch와 query는 계속 QMD 벡터 준비 상태와 임베딩이 필요합니다.

rerank: false는 QMD query 모드만 변경하며 QMD 2.1 이상이 필요합니다. 직접 CLI 모드에서 OpenClaw는 --no-rerank를 전달하고, mcporter 기반 MCP 모드에서는 QMD의 통합 쿼리 도구에 rerank: false를 전달합니다. QMD의 기본 쿼리 재순위 동작을 사용하려면 설정하지 않은 상태로 두세요.

OpenClaw는 현재 QMD 컬렉션과 MCP 쿼리 형태를 선호하지만, 필요할 때 호환 가능한 컬렉션 패턴 플래그와 이전 MCP 도구 이름을 시도하여 이전 QMD 릴리스도 계속 작동하게 합니다. QMD가 여러 컬렉션 필터 지원을 알리면 동일 소스 컬렉션은 하나의 QMD 프로세스로 검색됩니다. 이전 QMD 빌드는 컬렉션별 호환성 경로를 유지합니다. 동일 소스란 지속 메모리 컬렉션이 함께 그룹화되는 것을 뜻하며, 세션 기록 컬렉션은 별도 그룹으로 남아 소스 다양화가 계속 두 입력을 모두 갖도록 합니다.

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

Gateway 시작 QMD 초기화가 활성화되면 OpenClaw는 대상 에이전트에 대해서만 QMD를 시작합니다. update.onBoot가 true이고 간격/임베드 유지 관리가 구성되지 않은 경우, 시작 시 부팅 새로 고침을 위한 일회성 관리자를 사용한 뒤 닫습니다. 업데이트 또는 임베드 간격이 구성된 경우, 시작 시 장기 실행 QMD 관리자를 열어 감시자와 간격 타이머를 소유할 수 있게 합니다. update.onBoot: false는 즉시 부팅 새로 고침만 건너뜁니다.

전체 QMD 예시

{  memory: {    backend: "qmd",    citations: "auto",    qmd: {      includeDefaultMemory: true,      update: { interval: "5m", debounceMs: 15000 },      limits: { maxResults: 6, timeoutMs: 4000 },      scope: {        default: "deny",        rules: [{ action: "allow", match: { chatType: "direct" } }],      },      paths: [{ name: "docs", path: "~/notes", pattern: "**/*.md" }],    },  },}

Dreaming

Dreaming은 agents.defaults.memorySearch 아래가 아니라 plugins.entries.memory-core.config.dreaming 아래에서 구성됩니다.

Dreaming은 하나의 예약된 스윕으로 실행되며 내부 light/deep/REM 단계를 구현 세부 사항으로 사용합니다.

개념적 동작과 슬래시 명령은 Dreaming을 참고하세요.

사용자 설정

예시

{  plugins: {    entries: {      "memory-core": {        subagent: {          allowModelOverride: true,          allowedModels: ["anthropic/claude-sonnet-4-6"],        },        config: {          dreaming: {            enabled: true,            frequency: "0 3 * * *",            model: "anthropic/claude-sonnet-4-6",          },        },      },    },  },}

관련

• 구성 참조
• 메모리 개요
• 메모리 검색