OpenClaw-Gedächtnissuche

Das Tool für die Gedächtnissuche findet relevante Notizen in den Gedächtnisdateien eines Agenten, selbst wenn der Wortlaut vom ursprünglichen Text abweicht: Es zerlegt das Gedächtnis in kleine Stücke und durchsucht sie mit Embeddings, Schlüsselwörtern oder beidem. OpenAI-Embeddings sind der Standard, und ein Dutzend Anbieter wird unterstützt, darunter ein verwalteter lokaler Anbieter ohne API-Schlüssel. Hier sind der Ablauf einer Suche, das Ranking, das die Dokumentation genau beschreibt, der Trigger-Abruf vor einer Antwort, die Fallback-Regeln, das Sitzungs-Gedächtnis und die Liste zur Fehlerbehebung.

Anbieter und die zwei Pfade

• Der Konfigurationsschlüssel provider benennt OpenAI, Gemini, Voyage, Mistral, Bedrock, DeepInfra, GitHub Copilot, Ollama, LM Studio, einen generischen OpenAI-kompatiblen Endpunkt oder local, das einen verifizierten llama.cpp-Server und ein kleines Embedding-Modell von etwa einem Drittel Gigabyte installiert; ein eigener Anbietereintrag funktioniert ebenfalls, wenn er eine unterstützte API-Art verwendet.
• Zwei Abrufpfade laufen parallel und werden zusammengeführt: Die Vektorsuche findet ähnliche Bedeutungen, sodass eine Anfrage zum Gateway-Host eine Notiz über die Maschine findet, auf der OpenClaw läuft, und die BM25-Schlüsselwortsuche findet exakte Begriffe wie IDs, Fehlermeldungen und Konfigurationsschlüssel. Ist nur einer der Pfade verfügbar, läuft er allein.
• Die Dateinamensuche indiziert Pfade getrennt von den Inhalten, sodass ein exakter Pfad, Basisname oder Namensstamm vor Teiltreffern rangiert, während Snippets weiterhin aus dem Notizinhalt stammen.
• Einige OpenAI-kompatible Endpunkte benötigen asymmetrische Eingabetypen für Anfragen und Dokumente, die über zwei Konfigurationsschlüssel gesetzt werden.

Alte Notizen verlieren nach und nach an Ranking-Gewicht, damit aktuelle Informationen zuerst erscheinen.

Das Ranking

Die eingebaute Engine wendet eine deterministische Formel an: hybride Relevanz mal Aktualitätsverfall mal Wichtigkeitsmultiplikator. Die Wichtigkeit wird einmalig bewertet, wenn ein Eintrag von einem Gedächtnis-Workflow geschrieben wird, in dem ohnehin ein Modell beteiligt ist, und eine fehlende Bewertung ist neutral. Datierte Tagesnotizen verfallen mit einer Halbwertszeit von dreißig Tagen, sodass die Notiz vom letzten Monat mit der Hälfte ihres ursprünglichen Gewichts bewertet wird, während die kuratierten Gedächtnis- und Benutzerdateien sowie undatierte Dateien zeitlos gültig bleiben. Die Dokumentation führt die Kombination aus Relevanz, Aktualität und Wichtigkeit auf das Paper „Generative Agents“ zurück, ohne einen Modellaufruf zur Abfragezeit hinzuzufügen. Ein Diversitätsdurchlauf ordnet die bewerteten Kandidaten anschließend neu, um nahezu identische Snippets zu reduzieren, mit einer festen, relevanzorientierten Einstellung und einem begrenzten Kandidatenpool, ohne Bewertungen zu ändern oder einen Anbieter aufzurufen. Schlüsselworttreffer bleiben erhalten, wenn jedes gerankte Ergebnis unter die konfigurierte Mindestbewertung fällt, und die hybride Suche füllt verbleibende Plätze mit reinen Schlüsselworttreffern auf.

Trigger-Abruf und die Fallback-Regeln

• Bei geeigneten interaktiven Turns vergleicht die Engine die eingehende Nachricht mit kurzen Trigger-Phrasen, die an indizierten Einträgen gespeichert sind, und kann vor der Antwort bis zu drei kompakte Einträge in den verborgenen Kontext aufnehmen; nur hochgestufte, vertrauenswürdige Einträge aus den Gedächtnis- und Benutzerdateien im Stammverzeichnis kommen infrage, und Tagesnotizen, importierte Transkripte und Sitzungs-Transkripte werden nie automatisch eingefügt.
• Wird der Anbieter auf none gesetzt, werden Embeddings bewusst für eine reine Schlüsselwortsuche deaktiviert; bleibt er ungesetzt oder auf auto, fällt die Suche auf reines Schlüsselwort-Ranking zurück, wenn die Einrichtung der Embeddings oder eine Anfrage fehlschlägt, ebenso beim Anbieter local, und die Indizierung erfasst den Text für die Schlüsselwortsuche trotzdem schon vor der ersten Suche.
• Wird ein anderer Anbieter explizit benannt und schlägt er zur Anfragezeit fehl, meldet das Tool das Gedächtnis als nicht verfügbar, statt stillschweigend herabzustufen, damit eine defekte Konfiguration sichtbar bleibt; die Lösung liegt in der Anbieter- oder Auth-Konfiguration oder in none für einen bewusst reinen Schlüsselwortabruf.

Das OpenClaw-Gedächtnis erklärt erklärt die durchsuchten Dateien und Dreaming in OpenClaw den nächtlichen Durchlauf, der entscheidet, was in sie hochgestuft wird und damit, was der Trigger-Abruf einfügen darf.

Sitzungs-Gedächtnis und Fehlerbehebung

Exakter Volltextabruf aus Transkripten ist Sache des Tools für die Sitzungs-Suche; die Indizierung von Transkripten in die Gedächtnissuche ist optional und wird über ein experimentelles Flag und eine Liste von Quellen aktiviert, mit einer Korpus-Option, um nur Notizen zu durchsuchen, Sichtbarkeitseinstellungen mit dem Standard all und agentenübergreifendem Zugriff, der über die Agent-to-Agent-Einstellung geregelt wird. Bilder und Audio können mit einem Gemini-Embedding-Modell neben Markdown indiziert werden, jedoch nur unter zusätzlichen Pfaden, nicht in den Standard-Gedächtniswurzeln. Gibt es keine Ergebnisse, prüfen Sie den Indexstatus und bauen Sie den Index neu auf; kommen nur Schlüsselworttreffer zurück, ist der Embedding-Anbieter vermutlich nicht konfiguriert, was der detaillierte Status zeigt; laufen lokale Embeddings in ein Timeout, prüfen Sie vor dem Neuaufbau die Endpunkte des verwalteten Servers; und CJK-Text, der nicht gefunden wird, erfordert einen erzwungenen Neuaufbau des Index. Lokale Modelle in OpenClaw behandelt die lokalen Modelle, neben denen die lokalen Anbieter stehen, und Sitzungen in OpenClaw die Transkripte, die die optionale Indizierung erfasst.

Auf Diali

Auf Diali läuft die Gedächtnissuche mit dem Embedding-Anbieter, den Ihr Modellschlüssel ermöglicht, und fällt auf den in der Dokumentation beschriebenen Schlüsselwortpfad zurück, wenn es keinen gibt; so oder so liegen die Notizen im persistenten Workspace des Assistenten. Gehostetes OpenClaw auf Diali ist der Assistent.

• Vektoren für Bedeutung, BM25 für exakte Begriffe, zusammengeführt.
• Relevanz mal Aktualität mal Wichtigkeit; Tagesnotizen halbieren sich alle dreißig Tage.
• Ein defekter, explizit gewählter Anbieter wird gemeldet, nie verborgen.