メモリ設定リファレンス

このページでは、OpenClaw メモリ検索のすべての設定項目を一覧します。概念的な概要については、次を参照してください。

特に記載がない限り、すべてのメモリ検索設定は openclaw.json の agents.defaults.memorySearch 配下にあります。

プロバイダーの選択

provider が設定されていない場合、OpenClaw は OpenAI 埋め込みを使用します。Gemini、Voyage、Mistral、DeepInfra、Bedrock、GitHub Copilot、 Ollama、ローカル GGUF モデル、または OpenAI 互換の /v1/embeddings エンドポイントを使用するには、provider を明示的に設定してください。 まだ provider: "auto" となっているレガシー設定は openai に解決されます。

provider が未設定の場合、レガシーの provider: "auto" が存在する場合、または provider: "none" が意図的に FTS のみのモードを選択している場合、埋め込みが利用できなくても、メモリリコールは語彙的な FTS ランキングを引き続き使用できます。

明示的な非ローカルプロバイダーは失敗時に閉じます。memorySearch.provider に OpenAI、Gemini、Voyage、Mistral、 Bedrock、GitHub Copilot、DeepInfra、Ollama、LM Studio、または OpenAI 互換の カスタムプロバイダーなど、具体的なリモートバックエンドのプロバイダーを設定し、そのプロバイダーが実行時に利用できない場合、memory_search は黙って FTS のみのリコールを使用する代わりに、利用不可の結果を返します。 プロバイダーまたは認証設定を修正するか、到達可能なプロバイダーに切り替えるか、意図的に FTS のみのリコールを使いたい場合は provider: "none" を設定してください。

カスタムプロバイダー ID

memorySearch.provider は、ollama などのメモリ専用プロバイダーアダプター、または openai-responses / openai-completions などの OpenAI 互換モデル API 用に、カスタムの models.providers.<id> エントリを指すことができます。OpenClaw は、エンドポイント、認証、モデルプレフィックス処理のためにカスタムプロバイダー ID を保持しながら、埋め込みアダプター用にそのプロバイダーの api 所有者を解決します。これにより、マルチ GPU またはマルチホスト構成で、メモリ埋め込みを特定のローカルエンドポイントに専用化できます。

{  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 キーの解決

リモート埋め込みには API キーが必要です。Bedrock は代わりに AWS SDK のデフォルト認証情報チェーン（インスタンスロール、SSO、アクセスキー）を使用します。

リモートエンドポイント設定

グローバルな OpenAI チャット認証情報を継承すべきでない、汎用の OpenAI 互換 /v1/embeddings サーバーには provider: "openai-compatible" を使用します。

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

プロバイダー固有の設定

{  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

インライン埋め込みのタイムアウト

ハイブリッド検索設定

すべて memorySearch.query.hybrid の下にあります。

完全な例

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

追加メモリパス

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

パスは絶対パスまたはワークスペース相対パスにできます。ディレクトリは .md ファイルを再帰的にスキャンします。シンボリックリンクの扱いは有効なバックエンドによって異なります。組み込みエンジンはシンボリックリンクを無視し、QMD は基盤となる QMD スキャナーの挙動に従います。

エージェントスコープのエージェント横断トランスクリプト検索には、memory.qmd.paths ではなく agents.list[].memorySearch.qmd.extraCollections を使用します。これらの追加コレクションは同じ { path, name, pattern? } 形状に従いますが、エージェントごとにマージされ、パスが現在のワークスペース外を指す場合でも明示的な共有名を保持できます。同じ解決済みパスが memory.qmd.paths と memorySearch.qmd.extraCollections の両方に現れる場合、QMD は最初のエントリを保持し、重複をスキップします。

マルチモーダルメモリ（Gemini）

Gemini Embedding 2 を使用して、Markdown と一緒に画像と音声をインデックスします。

対応形式: .jpg、.jpeg、.png、.webp、.gif、.heic、.heif（画像）、.mp3、.wav、.ogg、.opus、.m4a、.aac、.flac（音声）。

埋め込みキャッシュ

再インデックスまたはトランスクリプト更新時に、変更されていないテキストを再度埋め込むことを防ぎます。

バッチインデックス

openai、gemini、voyage で利用できます。OpenAI バッチは通常、大規模なバックフィルでは最速かつ最安です。

remote.nonBatchConcurrency は、プロバイダーのバッチ API が有効でない場合に、ローカルまたはセルフホストプロバイダー、およびホスト型プロバイダーで使用されるインライン埋め込み呼び出しを制御します。Ollama は、小規模なローカルホストに過剰な負荷をかけないように、非バッチインデックスではデフォルトで 1 になります。より大きなマシンでは、より高い値を設定してください。

これは、インライン埋め込み呼び出しのタイムアウトを制御する sync.embeddingBatchTimeoutSeconds とは別です。

セッションメモリ検索（実験的）

セッショントランスクリプトをインデックスし、memory_search 経由で表示します。

セッショントランスクリプトのヒットも tools.sessions.visibility に従います。デフォルトの tree 可視性では、現在のセッションとそのセッションが生成したセッションだけが公開されます。DM など、別のセッションから同じエージェントの無関係な Gateway ディスパッチセッションを想起するには、意図的に可視性を agent に広げてください（エージェントをまたいだ想起も必要で、エージェント間ポリシーが許可している場合のみ all）。

以下の例では、これらの設定を agents.defaults の下に置いています。1 つのエージェントだけがセッショントランスクリプトをインデックス化して検索すべき場合は、エージェントごとのオーバーライドで同等の memorySearch 設定を適用することもできます。

同じエージェントでの Gateway から DM への想起の場合:

{  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" },  },}

QMD を使用する場合、agents.defaults.memorySearch.experimental.sessionMemory と sources: ["sessions"] だけでは、トランスクリプトは QMD にエクスポートされません。あわせて memory.qmd.sessions.enabled: true も設定してください。

SQLite ベクトル高速化 (sqlite-vec)

sqlite-vec が利用できない場合、OpenClaw は自動的にプロセス内のコサイン類似度にフォールバックします。

インデックスストレージ

組み込みメモリーインデックスは、各エージェントの OpenClaw SQLite データベース agents/<agentId>/agent/openclaw-agent.sqlite に保存されます。

QMD バックエンド設定

有効化するには memory.backend = "qmd" を設定します。すべての QMD 設定は memory.qmd の下にあります。

searchMode: "search" は語彙/BM25 のみです。OpenClaw はそのモードでは、memory status --deep 中も含め、セマンティックベクトルの準備状況プローブや QMD 埋め込みメンテナンスを実行しません。vsearch と query は引き続き QMD ベクトルの準備状況と埋め込みを必要とします。

rerank: false は QMD の query モードだけを変更し、QMD 2.1 以降が必要です。直接 CLI モードでは OpenClaw は --no-rerank を渡します。mcporter ベースの MCP モードでは、QMD の統合クエリツールに rerank: false を渡します。QMD のデフォルトのクエリ再ランキング動作を使用するには未設定のままにしてください。

OpenClaw は現在の QMD コレクションと MCP クエリ形状を優先しますが、必要に応じて互換性のあるコレクションパターンフラグや古い MCP ツール名を試すことで、古い QMD リリースも動作するようにしています。QMD が複数のコレクションフィルターのサポートを通知している場合、同一ソースのコレクションは 1 つの QMD プロセスで検索されます。古い QMD ビルドでは、コレクションごとの互換パスが維持されます。同一ソースとは、永続メモリーコレクションがまとめてグループ化される一方、セッショントランスクリプトコレクションは別グループのまま残り、ソースの多様化が引き続き両方の入力を持つことを意味します。

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

gateway 起動時 QMD 初期化が有効な場合、OpenClaw は対象エージェントに対してのみ QMD を起動します。update.onBoot が true で、interval/embed メンテナンスが構成されていない場合、startup は起動時更新用にワンショットマネージャーを使用し、それを閉じます。update または embed interval が構成されている場合、startup は長時間実行される QMD マネージャーを開き、watcher と interval timer を所有できるようにします。update.onBoot: false は即時の起動時更新のみをスキップします。

完全な QMD 例

{  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

Dreaming は agents.defaults.memorySearch ではなく plugins.entries.memory-core.config.dreaming の下で構成されます。

Dreaming は 1 つのスケジュールされたスイープとして実行され、実装の詳細として内部の light/deep/REM フェーズを使用します。

概念的な動作とスラッシュコマンドについては、Dreaming を参照してください。

ユーザー設定

例

{  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",          },        },      },    },  },}

関連

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