Огляд пам’яті

OpenClaw запам’ятовує речі, записуючи звичайні Markdown-файли у робочій області вашого агента. Модель “пам’ятає” лише те, що збережено на диск — прихованого стану немає.

Як це працює

Ваш агент має три файли, пов’язані з пам’яттю:

MEMORY.md — довготривала пам’ять. Стійкі факти, налаштування та рішення. Завантажується на початку кожної DM-сесії.
memory/YYYY-MM-DD.md — щоденні нотатки. Поточний контекст і спостереження. Нотатки за сьогодні й учора завантажуються автоматично.
DREAMS.md (необов’язково) — Dream Diary і зведення проходів Dreaming для перегляду людиною, зокрема обґрунтовані історичні записи зворотного заповнення.

Ці файли розташовані в робочій області агента (типово ~/.openclaw/workspace).

Що куди записувати

MEMORY.md — це компактний, відібраний шар. Використовуйте його для стійких фактів, налаштувань, постійних рішень і коротких зведень, які мають бути доступні на початку основної приватної сесії. Він не призначений бути сирою стенограмою, щоденним журналом або вичерпним архівом. Файли memory/YYYY-MM-DD.md — це робочий шар. Використовуйте їх для докладних щоденних нотаток, спостережень, зведень сесій і сирого контексту, який може ще знадобитися пізніше. Ці файли індексуються для memory_search і memory_get, але вони не вставляються у звичайний початковий prompt на кожному ході. З часом очікується, що агент виокремлюватиме корисний матеріал із щоденних нотаток у MEMORY.md і видалятиме застарілі довготривалі записи. Згенеровані інструкції робочої області й потік Heartbeat можуть робити це періодично; вам не потрібно вручну редагувати MEMORY.md для кожної запам’ятованої деталі. Якщо MEMORY.md перевищує бюджет початкового файлу, OpenClaw зберігає файл на диску без змін, але обрізає копію, вставлену в контекст моделі. Сприймайте це як сигнал перенести докладний матеріал назад у memory/*.md, залишити в MEMORY.md лише стійке зведення або підвищити початкові ліміти, якщо ви явно хочете витрачати більше бюджету prompt. Використовуйте /context list, /context detail або openclaw doctor, щоб побачити сирі й вставлені розміри та стан обрізання.

Якщо ви хочете, щоб ваш агент щось запам’ятав, просто попросіть його: “Запам’ятай, що я віддаю перевагу TypeScript.” Він запише це у відповідний файл.

Виведені зобов’язання

Деякі майбутні наступні дії не є стійкими фактами. Якщо ви згадуєте співбесіду завтра, корисною пам’яттю може бути “перевірити стан після співбесіди”, а не “зберегти це назавжди в MEMORY.md.” Зобов’язання — це opt-in, короткочасні спогади про наступні дії для такого випадку. OpenClaw виводить їх у прихованому фоновому проході, обмежує їх тим самим агентом і каналом та доставляє належні check-in через Heartbeat. Явні нагадування й надалі використовують заплановані завдання.

Інструменти пам’яті

Агент має два інструменти для роботи з пам’яттю:

memory_search — знаходить релевантні нотатки за допомогою семантичного пошуку, навіть коли формулювання відрізняється від оригіналу.
memory_get — читає конкретний файл пам’яті або діапазон рядків.

Обидва інструменти надаються активним Plugin пам’яті (типово: memory-core).

Супутній Plugin Memory Wiki

Якщо ви хочете, щоб стійка пам’ять поводилася радше як підтримувана база знань, а не просто сирі нотатки, використовуйте вбудований Plugin memory-wiki. memory-wiki компілює стійкі знання у wiki-сховище з:

детермінованою структурою сторінок
структурованими твердженнями й доказами
відстеженням суперечностей і свіжості
згенерованими панелями
скомпільованими дайджестами для споживачів агента/середовища виконання
wiki-нативними інструментами, як-от wiki_search, wiki_get, wiki_apply і wiki_lint

Він не замінює активний Plugin пам’яті. Активний Plugin пам’яті й надалі відповідає за пригадування, просування й Dreaming. memory-wiki додає поруч із ним шар знань із багатою провенансною інформацією. Див. Memory Wiki.

Пошук у пам’яті

Коли налаштовано постачальника embedding, memory_search використовує гібридний пошук — поєднання векторної подібності (семантичного значення) з добором за ключовими словами (точними термінами на кшталт ID і символів коду). Це працює з коробки, щойно у вас є API-ключ будь-якого підтримуваного постачальника.

OpenClaw автоматично визначає вашого постачальника embedding за наявними API-ключами. Якщо у вас налаштовано ключ OpenAI, Gemini, Voyage або Mistral, пошук у пам’яті вмикається автоматично.

Докладніше про те, як працює пошук, параметри налаштування та налаштування постачальника див. Пошук у пам’яті.

Бекенди пам’яті

Вбудований (типовий)

На основі SQLite. Працює з коробки з пошуком за ключовими словами, векторною подібністю та гібридним пошуком. Без додаткових залежностей.

QMD

Локальний sidecar із пріоритетом локальності з reranking, розширенням запитів і можливістю індексувати каталоги за межами робочої області.

Honcho

AI-нативна міжсесійна пам’ять із моделюванням користувача, семантичним пошуком і обізнаністю про кількох агентів. Встановлення Plugin.

LanceDB

Вбудована пам’ять на основі LanceDB з OpenAI-сумісними embeddings, автопригадуванням, автозахопленням і підтримкою локальних embeddings Ollama.

Wiki-шар знань

Memory Wiki

Компілює стійку пам’ять у wiki-сховище з багатою провенансною інформацією, твердженнями, панелями, bridge mode і робочими процесами, зручними для Obsidian.

Автоматичний запис пам’яті

Перед тим як Compaction узагальнить вашу розмову, OpenClaw запускає тихий хід, який нагадує агенту зберегти важливий контекст у файли пам’яті. Це ввімкнено типово — вам не потрібно нічого налаштовувати. Щоб виконувати цей службовий хід на локальній моделі, задайте точне перевизначення моделі для запису пам’яті:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "memoryFlush": {
          "model": "ollama/qwen3:8b"
        }
      }
    }
  }
}

Перевизначення застосовується лише до ходу запису пам’яті й не успадковує ланцюжок fallback активної сесії.

Запис пам’яті запобігає втраті контексту під час Compaction. Якщо ваш агент має важливі факти в розмові, які ще не записані у файл, їх буде збережено автоматично перед створенням зведення.

Dreaming

Dreaming — це необов’язковий фоновий прохід консолідації пам’яті. Він збирає короткострокові сигнали, оцінює кандидатів і просуває лише кваліфіковані елементи у довготривалу пам’ять (MEMORY.md). Його призначено для підтримання високої корисності довготривалої пам’яті:

Opt-in: вимкнено типово.
Заплановано: коли ввімкнено, memory-core автоматично керує одним повторюваним завданням Cron для повного проходу Dreaming.
З порогами: просування мають пройти gates за оцінкою, частотою пригадування та різноманітністю запитів.
Доступно для перегляду: зведення фаз і записи щоденника записуються в DREAMS.md для перегляду людиною.

Про поведінку фаз, сигнали оцінювання та деталі Dream Diary див. Dreaming.

Обґрунтоване зворотне заповнення та live-просування

Система Dreaming тепер має дві тісно пов’язані лінії перегляду:

Live dreaming працює з короткострокового сховища Dreaming у memory/.dreams/ і саме його використовує звичайна глибока фаза, коли вирішує, що може перейти в MEMORY.md.
Обґрунтоване зворотне заповнення читає історичні нотатки memory/YYYY-MM-DD.md як самостійні денні файли й записує структурований результат перегляду в DREAMS.md.

Обґрунтоване зворотне заповнення корисне, коли ви хочете повторно програти старіші нотатки й перевірити, що система вважає стійким, без ручного редагування MEMORY.md. Коли ви використовуєте:

openclaw memory rem-backfill --path ./memory --stage-short-term

обґрунтовані стійкі кандидати не просуваються напряму. Їх розміщують у тому самому короткостроковому сховищі Dreaming, яке вже використовує звичайна глибока фаза. Це означає:

DREAMS.md лишається поверхнею перегляду для людини.
короткострокове сховище лишається машинно-орієнтованою поверхнею ранжування.
MEMORY.md і надалі записується лише глибоким просуванням.

Якщо ви вирішите, що повторне програвання не було корисним, можна видалити розміщені артефакти без змін до звичайних записів щоденника або нормального стану пригадування:

openclaw memory rem-backfill --rollback
openclaw memory rem-backfill --rollback-short-term

CLI

openclaw memory status          # Перевірити стан індексу й постачальника
openclaw memory search "query"  # Шукати з командного рядка
openclaw memory index --force   # Перебудувати індекс

Додаткове читання

Вбудований рушій пам’яті: типовий бекенд SQLite.
Рушій пам’яті QMD: розширений локальний sidecar із пріоритетом локальності.
Пам’ять Honcho: AI-нативна міжсесійна пам’ять.
Memory LanceDB: Plugin на основі LanceDB з OpenAI-сумісними embeddings.
Memory Wiki: скомпільоване сховище знань і wiki-нативні інструменти.
Пошук у пам’яті: конвеєр пошуку, постачальники й налаштування.
Dreaming: фонове просування з короткострокового пригадування в довготривалу пам’ять.
Довідник конфігурації пам’яті: усі ручки конфігурації.
Compaction: як Compaction взаємодіє з пам’яттю.

Fundamentals

Sessions and memory

Multi-agent

Messages and delivery

Огляд пам’яті

Як це працює

Що куди записувати

Виведені зобов’язання

Інструменти пам’яті

Супутній Plugin Memory Wiki

Пошук у пам’яті

Бекенди пам’яті

Вбудований (типовий)

QMD

Honcho

LanceDB

Wiki-шар знань

Memory Wiki

Автоматичний запис пам’яті

Dreaming

Обґрунтоване зворотне заповнення та live-просування

CLI

Додаткове читання

Пов’язане

Fundamentals

Sessions and memory

Multi-agent

Messages and delivery

Documentation Index

​Як це працює

​Що куди записувати

​Виведені зобов’язання

​Інструменти пам’яті

​Супутній Plugin Memory Wiki

​Пошук у пам’яті

​Бекенди пам’яті

Вбудований (типовий)

QMD

Honcho

LanceDB

​Wiki-шар знань

Memory Wiki

​Автоматичний запис пам’яті

​Dreaming

​Обґрунтоване зворотне заповнення та live-просування

​CLI

​Додаткове читання

​Пов’язане

Як це працює

Що куди записувати

Виведені зобов’язання

Інструменти пам’яті

Супутній Plugin Memory Wiki

Пошук у пам’яті

Бекенди пам’яті

Wiki-шар знань

Автоматичний запис пам’яті

Dreaming

Обґрунтоване зворотне заповнення та live-просування

CLI

Додаткове читання

Пов’язане