Wyszukiwanie w pamięci

memory_search znajduje odpowiednie notatki z Twoich plików pamięci, nawet gdy sformułowania różnią się od oryginalnego tekstu. Działa poprzez indeksowanie pamięci na małe fragmenty i przeszukiwanie ich za pomocą embeddingów, słów kluczowych albo obu tych metod.

Szybki start

Jeśli masz skonfigurowany klucz API OpenAI, Gemini, Voyage lub Mistral, wyszukiwanie w pamięci działa automatycznie. Aby jawnie ustawić dostawcę:

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai", // or "gemini", "local", "ollama", etc.
      },
    },
  },
}

W przypadku lokalnych embeddingów bez klucza API użyj provider: "local" (wymaga node-llama-cpp).

Obsługiwani dostawcy

Dostawca	ID	Wymaga klucza API	Uwagi
OpenAI	`openai`	Tak	Wykrywany automatycznie, szybki
Gemini	`gemini`	Tak	Obsługuje indeksowanie obrazów/dźwięku
Voyage	`voyage`	Tak	Wykrywany automatycznie
Mistral	`mistral`	Tak	Wykrywany automatycznie
Bedrock	`bedrock`	Nie	Wykrywany automatycznie, gdy łańcuch poświadczeń AWS zostanie rozwiązany
Ollama	`ollama`	Nie	Lokalny, trzeba ustawić jawnie
Local	`local`	Nie	Model GGUF, pobieranie ~0.6 GB

Jak działa wyszukiwanie

OpenClaw uruchamia równolegle dwie ścieżki pobierania wyników i scala ich rezultaty:

Wyszukiwanie wektorowe znajduje notatki o podobnym znaczeniu („gateway host” pasuje do „maszyna, na której działa OpenClaw”).
Wyszukiwanie słów kluczowych BM25 znajduje dokładne dopasowania (ID, ciągi błędów, klucze konfiguracji).

Jeśli dostępna jest tylko jedna ścieżka (brak embeddingów albo brak FTS), działa samodzielnie tylko druga.

Poprawa jakości wyszukiwania

Dwie opcjonalne funkcje pomagają, gdy masz dużą historię notatek:

Zanikanie czasowe

Starsze notatki stopniowo tracą wagę w rankingu, dzięki czemu najpierw pojawiają się nowsze informacje. Przy domyślnym okresie półtrwania wynoszącym 30 dni notatka z zeszłego miesiąca ma wynik równy 50% swojej pierwotnej wagi. Pliki stałe, takie jak MEMORY.md, nigdy nie podlegają zanikaniu.

Włącz zanikanie czasowe, jeśli Twój agent ma wiele miesięcy codziennych notatek, a nieaktualne informacje stale wyprzedzają nowszy kontekst.

MMR (różnorodność)

Ogranicza powtarzające się wyniki. Jeśli pięć notatek wspomina tę samą konfigurację routera, MMR sprawia, że najwyższe wyniki obejmują różne tematy, zamiast się powtarzać.

Włącz MMR, jeśli memory_search stale zwraca niemal identyczne fragmenty z różnych codziennych notatek.

Włącz oba

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        query: {
          hybrid: {
            mmr: { enabled: true },
            temporalDecay: { enabled: true },
          },
        },
      },
    },
  },
}

Pamięć multimodalna

Z Gemini Embedding 2 możesz indeksować obrazy i pliki audio obok plików Markdown. Zapytania wyszukiwania nadal pozostają tekstowe, ale dopasowują się do treści wizualnych i audio. Informacje o konfiguracji znajdziesz w dokumencie referencyjnym konfiguracji pamięci.