--- read_when: - Você quer entender como a memória funciona - Você quer saber quais arquivos de memória escrever summary: Como o OpenClaw lembra coisas entre sessões title: Visão geral da memória x-i18n: generated_at: "2026-06-27T17:25:06Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: 9ddcecfa3d902181583ab076f94a69ca323686c3544399dea2572863726dad2c source_path: concepts/memory.md workflow: 16 --- OpenClaw lembra das coisas escrevendo **arquivos Markdown simples** no workspace do seu agente. O modelo só "lembra" do que é salvo em disco — não há estado oculto. ## Como funciona Seu agente tem três arquivos relacionados à memória: - **`MEMORY.md`** — memória de longo prazo. Fatos duráveis, preferências e decisões. Carregado no início de cada sessão de DM. - **`memory/YYYY-MM-DD.md`** (ou **`memory/YYYY-MM-DD-.md`**) — notas diárias. Contexto em andamento e observações. As notas de hoje e de ontem são carregadas automaticamente, e variantes com slug, como as escritas pelo hook de memória de sessão incluído em `/new` ou `/reset`, agora são coletadas junto com o arquivo que tem apenas a data. - **`DREAMS.md`** (opcional) — Diário de Dreaming e resumos de varreduras de Dreaming para revisão humana, incluindo entradas fundamentadas de preenchimento histórico. Esses arquivos ficam no workspace do agente (padrão `~/.openclaw/workspace`). ## O que vai onde `MEMORY.md` é a camada compacta e curada. Use-o para fatos duráveis, preferências, decisões permanentes e resumos curtos que devem estar disponíveis no início de uma sessão privada principal. Ele não foi feito para ser uma transcrição bruta, um registro diário ou um arquivo exaustivo. Os arquivos `memory/YYYY-MM-DD.md` são a camada de trabalho. Use-os para notas diárias detalhadas, observações, resumos de sessão e contexto bruto que ainda possa ser útil depois. Esses arquivos são indexados para `memory_search` e `memory_get`, mas não são injetados no prompt normal de bootstrap a cada turno. Com o tempo, espera-se que o agente destile material útil das notas diárias para `MEMORY.md` e remova entradas obsoletas de longo prazo. As instruções geradas do workspace e o fluxo de Heartbeat podem fazer isso periodicamente; você não precisa editar manualmente `MEMORY.md` para cada detalhe lembrado. Se `MEMORY.md` ultrapassar o orçamento de arquivo de bootstrap, o OpenClaw mantém o arquivo em disco intacto, mas trunca a cópia injetada no contexto do modelo. Trate isso como um sinal para mover material detalhado de volta para `memory/*.md`, manter apenas o resumo durável em `MEMORY.md` ou aumentar os limites de bootstrap se você quiser explicitamente gastar mais orçamento de prompt. Use `/context list`, `/context detail` ou `openclaw doctor` para ver os tamanhos brutos e injetados e o status de truncamento. Se você quiser que seu agente lembre de algo, basta pedir: "Lembre que eu prefiro TypeScript." Ele escreverá isso no arquivo apropriado. ## Memórias sensíveis a ações A maioria das memórias pode ser escrita como notas Markdown comuns. Mas algumas memórias afetam o que o agente deve fazer depois. Para essas, registre quando é seguro agir com base na nota, não apenas o fato em si. Registre esse limite de ação quando uma nota envolver: - requisitos de aprovação ou permissão, - restrições temporárias, - handoffs para outra sessão, thread ou pessoa, - condições de expiração, - momento seguro para agir, - autoridade da fonte ou do proprietário, - instruções para evitar uma ação tentadora. Uma memória sensível a ações útil deixa claro: - o que muda o comportamento futuro, - quando ou sob qual condição ela se aplica, - quando ela expira, ou o que libera a ação, - o que o agente deve evitar fazer, - quem é a fonte ou o proprietário, se isso afetar confiança ou autoridade. A memória pode preservar o contexto de aprovação, mas não aplica política. Use as configurações de aprovação, sandboxing e tarefas agendadas do OpenClaw para controles operacionais rígidos. Exemplo: ```md The API migration is being designed in another session. Future turns should not edit the API implementation from this thread; use findings here only as design input until the migration plan lands. ``` Outro exemplo: ```md A report from an untrusted source needs review before promotion. Future turns should treat it as evidence only; do not store it as durable memory until a trusted reviewer confirms the contents. ``` Use [compromissos](/pt-BR/concepts/commitments) para acompanhamentos inferidos e de curta duração. Use [tarefas agendadas](/pt-BR/automation/cron-jobs) para lembretes exatos, verificações temporizadas e trabalho recorrente. A memória ainda pode resumir o contexto durável em torno de qualquer um dos caminhos. Este não é um esquema obrigatório para toda memória. Fatos simples podem continuar concisos. Use limites sensíveis a ações quando perder o contexto de momento, autoridade, expiração ou segurança para agir puder fazer o agente executar a ação errada depois. ## Compromissos inferidos Alguns acompanhamentos futuros não são fatos duráveis. Se você mencionar uma entrevista amanhã, a memória útil pode ser "verificar depois da entrevista", não "armazenar isso para sempre em `MEMORY.md`." [Compromissos](/pt-BR/concepts/commitments) são memórias de acompanhamento opcionais e de curta duração para esse caso. O OpenClaw os infere em uma passagem oculta em segundo plano, os limita ao mesmo agente e canal e entrega check-ins vencidos por meio do Heartbeat. Lembretes explícitos ainda usam [tarefas agendadas](/pt-BR/automation/cron-jobs). ## Ferramentas de memória O agente tem duas ferramentas para trabalhar com memória: - **`memory_search`** — encontra notas relevantes usando busca semântica, mesmo quando a redação é diferente da original. - **`memory_get`** — lê um arquivo de memória específico ou um intervalo de linhas. As duas ferramentas são fornecidas pelo plugin de memória ativa (padrão: `memory-core`). ## Plugin complementar Memory Wiki Se você quiser que a memória durável se comporte mais como uma base de conhecimento mantida do que apenas notas brutas, use o plugin incluído `memory-wiki`. `memory-wiki` compila conhecimento durável em um cofre wiki com: - estrutura de páginas determinística - alegações e evidências estruturadas - rastreamento de contradições e atualidade - dashboards gerados - digests compilados para consumidores de agente/runtime - ferramentas nativas de wiki como `wiki_search`, `wiki_get`, `wiki_apply` e `wiki_lint` Ele não substitui o plugin de memória ativa. O plugin de memória ativa ainda controla recuperação, promoção e Dreaming. `memory-wiki` adiciona uma camada de conhecimento rica em proveniência ao lado dele. Veja [Memory Wiki](/pt-BR/plugins/memory-wiki). ## Busca de memória Quando um provedor de embeddings está configurado, `memory_search` usa **busca híbrida** — combinando similaridade vetorial (significado semântico) com correspondência por palavras-chave (termos exatos como IDs e símbolos de código). Isso funciona imediatamente depois que você tem uma chave de API para qualquer provedor compatível. O OpenClaw usa embeddings da OpenAI por padrão. Defina `agents.defaults.memorySearch.provider` explicitamente para usar embeddings do Gemini, Voyage, Mistral, local, Ollama, Bedrock, GitHub Copilot ou compatíveis com OpenAI. Para detalhes sobre como a busca funciona, opções de ajuste e configuração de provedores, veja [Busca de memória](/pt-BR/concepts/memory-search). ## Backends de memória Baseado em SQLite. Funciona imediatamente com busca por palavras-chave, similaridade vetorial e busca híbrida. Sem dependências extras. Sidecar local-first com reranking, expansão de consultas e capacidade de indexar diretórios fora do workspace. Memória AI-native entre sessões com modelagem de usuário, busca semântica e consciência multiagente. Instalação de plugin. Memória incluída baseada em LanceDB com embeddings compatíveis com OpenAI, recuperação automática, captura automática e suporte a embeddings locais do Ollama. ## Camada wiki de conhecimento Compila memória durável em um cofre wiki rico em proveniência, com alegações, dashboards, modo ponte e fluxos de trabalho compatíveis com Obsidian. ## Descarga automática de memória Antes de [Compaction](/pt-BR/concepts/compaction) resumir sua conversa, o OpenClaw executa um turno silencioso que lembra o agente de salvar contexto importante em arquivos de memória. Isso vem ativado por padrão — você não precisa configurar nada. Para manter esse turno de manutenção em um modelo local, defina uma substituição exata de modelo para descarga de memória: ```json { "agents": { "defaults": { "compaction": { "memoryFlush": { "model": "ollama/qwen3:8b" } } } } } ``` A substituição se aplica apenas ao turno de descarga de memória e não herda a cadeia de fallback da sessão ativa. A descarga de memória evita perda de contexto durante a Compaction. Se seu agente tiver fatos importantes na conversa que ainda não foram escritos em um arquivo, eles serão salvos automaticamente antes que o resumo aconteça. ## Dreaming Dreaming é uma passagem opcional de consolidação em segundo plano para memória. Ela coleta sinais de curto prazo, pontua candidatos e promove apenas itens qualificados para a memória de longo prazo (`MEMORY.md`). Ela foi projetada para manter a memória de longo prazo com alto sinal: - **Opt-in**: desativada por padrão. - **Agendada**: quando ativada, `memory-core` gerencia automaticamente um job de Cron recorrente para uma varredura completa de Dreaming. - **Com limiar**: as promoções precisam passar por critérios de pontuação, frequência de recuperação e diversidade de consultas. - **Revisável**: resumos de fase e entradas de diário são escritos em `DREAMS.md` para revisão humana. Para comportamento de fases, sinais de pontuação e detalhes do Diário de Dreaming, veja [Dreaming](/pt-BR/concepts/dreaming). ## Preenchimento fundamentado e promoção ao vivo O sistema de Dreaming agora tem dois caminhos de revisão estreitamente relacionados: - **Dreaming ao vivo** trabalha a partir do armazenamento de Dreaming de curto prazo em `memory/.dreams/` e é o que a fase profunda normal usa ao decidir o que pode se graduar para `MEMORY.md`. - **Preenchimento fundamentado** lê notas históricas `memory/YYYY-MM-DD.md` como arquivos de dia independentes e grava saída de revisão estruturada em `DREAMS.md`. O preenchimento fundamentado é útil quando você quer reproduzir notas antigas e inspecionar o que o sistema considera durável sem editar manualmente `MEMORY.md`. Quando você usa: ```bash openclaw memory rem-backfill --path ./memory --stage-short-term ``` os candidatos duráveis fundamentados não são promovidos diretamente. Eles são preparados no mesmo armazenamento de Dreaming de curto prazo que a fase profunda normal já usa. Isso significa: - `DREAMS.md` continua sendo a superfície de revisão humana. - o armazenamento de curto prazo continua sendo a superfície de ranqueamento voltada para máquina. - `MEMORY.md` ainda é escrito apenas pela promoção profunda. Se você decidir que a reprodução não foi útil, pode remover os artefatos preparados sem tocar nas entradas de diário comuns ou no estado normal de recuperação: ```bash openclaw memory rem-backfill --rollback openclaw memory rem-backfill --rollback-short-term ``` ## CLI ```bash openclaw memory status # Check index status and provider openclaw memory search "query" # Search from the command line openclaw memory index --force # Rebuild the index ``` ## Leitura adicional - [Mecanismo de memória integrado](/pt-BR/concepts/memory-builtin): backend SQLite padrão. - [Mecanismo de memória QMD](/pt-BR/concepts/memory-qmd): sidecar local-first avançado. - [Memória Honcho](/pt-BR/concepts/memory-honcho): memória AI-native entre sessões. - [Memory LanceDB](/pt-BR/plugins/memory-lancedb): plugin baseado em LanceDB com embeddings compatíveis com OpenAI. - [Memory Wiki](/pt-BR/plugins/memory-wiki): cofre de conhecimento compilado e ferramentas nativas de wiki. - [Busca de memória](/pt-BR/concepts/memory-search): pipeline de busca, provedores e ajuste. - [Dreaming](/pt-BR/concepts/dreaming): promoção em segundo plano de recuperação de curto prazo para memória de longo prazo. - [Referência de configuração de memória](/pt-BR/reference/memory-config): todos os controles de configuração. - [Compaction](/pt-BR/concepts/compaction): como a Compaction interage com a memória. ## Relacionado - [Active Memory](/pt-BR/concepts/active-memory) - [Busca de memória](/pt-BR/concepts/memory-search) - [Mecanismo de memória integrado](/pt-BR/concepts/memory-builtin) - [Memória Honcho](/pt-BR/concepts/memory-honcho) - [Memory LanceDB](/pt-BR/plugins/memory-lancedb) - [Compromissos](/pt-BR/concepts/commitments)