Przejdź do głównej treści

​
Przegląd pamięci

OpenClaw zapamiętuje rzeczy, zapisując zwykłe pliki Markdown w workspace agenta. Model „pamięta” tylko to, co zostanie zapisane na dysku — nie ma żadnego ukrytego stanu.

​
Jak to działa

Agent ma dwa miejsca do przechowywania pamięci:
  • MEMORY.md — pamięć długoterminowa. Trwałe fakty, preferencje i decyzje. Wczytywana na początku każdej sesji DM.
  • memory/YYYY-MM-DD.md — notatki dzienne. Bieżący kontekst i obserwacje. Dzisiejsze i wczorajsze notatki są wczytywane automatycznie.
Te pliki znajdują się w workspace agenta (domyślnie ~/.openclaw/workspace).
Jeśli chcesz, aby agent coś zapamiętał, po prostu go o to poproś: „Zapamiętaj, że preferuję TypeScript”. Zapisze to do odpowiedniego pliku.

​
Narzędzia pamięci

Agent ma dwa narzędzia do pracy z pamięcią:
  • memory_search — znajduje istotne notatki za pomocą wyszukiwania semantycznego, nawet gdy sformułowanie różni się od oryginału.
  • memory_get — odczytuje konkretny plik pamięci lub zakres wierszy.
Oba narzędzia są dostarczane przez aktywny plugin pamięci (domyślnie: memory-core).

​
Wyszukiwanie pamięci

Gdy skonfigurowano dostawcę embeddingów, memory_search używa wyszukiwania hybrydowego — łącząc podobieństwo wektorowe (znaczenie semantyczne) z dopasowaniem słów kluczowych (dokładne terminy, takie jak identyfikatory i symbole kodu). Działa to od razu, gdy masz klucz API dla dowolnego obsługiwanego dostawcy.
OpenClaw automatycznie wykrywa dostawcę embeddingów na podstawie dostępnych kluczy API. Jeśli masz skonfigurowany klucz OpenAI, Gemini, Voyage lub Mistral, wyszukiwanie pamięci jest włączane automatycznie.
Szczegółowe informacje o działaniu wyszukiwania, opcjach strojenia i konfiguracji dostawców znajdziesz w dokumencie Wyszukiwanie pamięci.

​
Backendy pamięci

Wbudowany (domyślny)

Oparty na SQLite. Działa od razu z wyszukiwaniem słów kluczowych, podobieństwem wektorowym i wyszukiwaniem hybrydowym. Bez dodatkowych zależności.

QMD

Lokalny sidecar z rerankingiem, rozwijaniem zapytań i możliwością indeksowania katalogów spoza workspace.

Honcho

Natywna dla AI pamięć między sesjami z modelowaniem użytkownika, wyszukiwaniem semantycznym i świadomością wielu agentów. Instalacja pluginu.

​
Automatyczne opróżnianie pamięci

Zanim kompaktowanie podsumuje rozmowę, OpenClaw uruchamia cichą turę, która przypomina agentowi o zapisaniu ważnego kontekstu do plików pamięci. Jest to włączone domyślnie — nie trzeba niczego konfigurować.
Opróżnianie pamięci zapobiega utracie kontekstu podczas kompaktowania. Jeśli agent ma w rozmowie ważne fakty, które nie zostały jeszcze zapisane do pliku, zostaną one automatycznie zapisane, zanim nastąpi podsumowanie.

​
Dreaming (eksperymentalne)

Dreaming to opcjonalny przebieg konsolidacji pamięci w tle. Ponownie analizuje krótkoterminowe przywołania z plików dziennych (memory/YYYY-MM-DD.md), ocenia je i przenosi do pamięci długoterminowej (MEMORY.md) tylko elementy, które się kwalifikują. Zaprojektowano go tak, aby utrzymywał wysoki stosunek sygnału do szumu w pamięci długoterminowej:
  • Opt-in: domyślnie wyłączone.
  • Planowane: po włączeniu memory-core automatycznie zarządza zadaniem cyklicznym.
  • Progowe: przeniesienia muszą przejść progi oceny, częstotliwości przywołań i różnorodności zapytań.
Informacje o trybach działania (off, core, rem, deep), sygnałach oceny i opcjach strojenia znajdziesz w dokumencie Dreaming (eksperymentalne).

​
CLI

openclaw memory status          # Sprawdź stan indeksu i dostawcę
openclaw memory search "query"  # Wyszukiwanie z wiersza poleceń
openclaw memory index --force   # Przebuduj indeks

​
Dalsza lektura