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Plugins

メモリ LanceDB

memory-lancedb は、長期記憶を LanceDB に保存し、想起に埋め込みを使用する同梱メモリ Plugin です。モデルのターン前に関連する記憶を自動的に想起し、応答後に重要な事実を取り込めます。

メモリ用のローカルベクトルデータベースが必要な場合、OpenAI 互換の埋め込みエンドポイントが必要な場合、または既定の組み込みメモリストアの外にメモリデータベースを保持したい場合に使用します。

クイックスタート

{
  plugins: {
    slots: {
      memory: "memory-lancedb",
    },
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            provider: "openai",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
          autoRecall: true,
          autoCapture: false,
        },
      },
    },
  },
}

Plugin 設定を変更した後は Gateway を再起動します。

openclaw gateway restart

次に、Plugin が読み込まれていることを確認します。

openclaw plugins list

プロバイダーに基づく埋め込み

memory-lancedb は、memory-core と同じメモリ埋め込みプロバイダーアダプターを使用できます。embedding.provider を設定し、embedding.apiKey を省略すると、プロバイダーに設定済みの認証プロファイル、環境変数、または models.providers.<provider>.apiKey が使用されます。

{
  plugins: {
    slots: {
      memory: "memory-lancedb",
    },
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            provider: "openai",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
          autoRecall: true,
        },
      },
    },
  },
}

この経路は、埋め込み認証情報を公開するプロバイダー認証プロファイルで機能します。たとえば、Copilot のプロファイルまたはプランが埋め込みをサポートしている場合、GitHub Copilot を使用できます。

{
  plugins: {
    slots: {
      memory: "memory-lancedb",
    },
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            provider: "github-copilot",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
        },
      },
    },
  },
}

OpenAI Codex / ChatGPT OAuth (openai-codex) は OpenAI Platform の埋め込み認証情報ではありません。OpenAI 埋め込みには、OpenAI API キー認証プロファイル、OPENAI_API_KEY、または models.providers.openai.apiKey を使用します。OAuth のみのユーザーは、GitHub Copilot や Ollama など、埋め込みに対応した別のプロバイダーを使用できます。

Ollama 埋め込み

Ollama 埋め込みでは、同梱の Ollama 埋め込みプロバイダーを優先してください。これはネイティブの Ollama /api/embed エンドポイントを使用し、Ollama に記載されている Ollama プロバイダーと同じ認証およびベース URL ルールに従います。

{
  plugins: {
    slots: {
      memory: "memory-lancedb",
    },
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            provider: "ollama",
            baseUrl: "http://127.0.0.1:11434",
            model: "mxbai-embed-large",
            dimensions: 1024,
          },
          recallMaxChars: 400,
          autoRecall: true,
          autoCapture: false,
        },
      },
    },
  },
}

非標準の埋め込みモデルには dimensions を設定します。OpenClaw は text-embedding-3-small と text-embedding-3-large の次元数を認識しています。カスタムモデルでは、LanceDB がベクトル列を作成できるように設定内で値を指定する必要があります。

小さなローカル埋め込みモデルでは、ローカルサーバーからコンテキスト長エラーが出る場合、recallMaxChars を下げてください。

OpenAI 互換プロバイダー

OpenAI 互換の埋め込みプロバイダーの中には、encoding_format パラメーターを拒否するものがあります。一方で、それを無視して常に number[] ベクトルを返すものもあります。そのため、memory-lancedb は埋め込みリクエストで encoding_format を省略し、float 配列の応答または base64 エンコードされた float32 応答のどちらも受け入れます。

同梱のプロバイダーアダプターがない素の OpenAI 互換埋め込みエンドポイントがある場合は、embedding.provider を省略するか openai のままにし、embedding.apiKey と embedding.baseUrl を設定します。これにより、直接の OpenAI 互換クライアント経路が維持されます。

モデル次元が組み込まれていないプロバイダーでは、embedding.dimensions を設定します。たとえば、ZhiPu embedding-3 は 2048 次元を使用します。

{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            apiKey: "${ZHIPU_API_KEY}",
            baseUrl: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
            model: "embedding-3",
            dimensions: 2048,
          },
        },
      },
    },
  },
}

想起と取り込みの制限

memory-lancedb には 2 つの個別のテキスト制限があります。

設定 既定値 範囲 適用対象
recallMaxChars 1000 100-10000 想起のために埋め込み API へ送信されるテキスト
captureMaxChars 500 100-10000 取り込み対象になり得るアシスタントメッセージの長さ

recallMaxChars は、自動想起、memory_recall ツール、memory_forget クエリ経路、および openclaw ltm search を制御します。自動想起はターン内の最新のユーザーメッセージを優先し、ユーザーメッセージがない場合にのみ完全なプロンプトにフォールバックします。これにより、チャネルメタデータや大きなプロンプトブロックが埋め込みリクエストに入らないようになります。

captureMaxChars は、応答が自動取り込みの検討対象になるほど短いかどうかを制御します。想起クエリの埋め込みを制限するものではありません。

コマンド

memory-lancedb がアクティブなメモリ Plugin の場合、ltm CLI 名前空間を登録します。

openclaw ltm list
openclaw ltm search "project preferences"
openclaw ltm stats

Plugin はさらに、LanceDB テーブルに対して直接実行される非ベクトルの query サブコマンドで openclaw memory を拡張します。

openclaw memory query --cols id,text,createdAt --limit 20
openclaw memory query --filter "category = 'preference'" --order-by createdAt:desc
  • --cols <columns>: カンマ区切りの列許可リストです。既定は id、text、importance、category、createdAt です。
  • --filter <condition>: SQL 形式の WHERE 句です。200 文字に制限され、英数字、比較演算子、引用符、丸括弧、および少数の安全な句読点に制限されます。
  • --limit <n>: 正の整数です。既定は 10 です。
  • --order-by <column>:<asc|desc>: フィルター後に適用されるメモリ内ソートです。ソート列はプロジェクションに自動的に含まれます。

エージェントも、アクティブなメモリ Plugin から LanceDB メモリツールを取得します。

  • LanceDB に基づく想起用の memory_recall
  • 重要な事実、設定、決定、エンティティを保存するための memory_store
  • 一致する記憶を削除するための memory_forget

ストレージ

既定では、LanceDB データは ~/.openclaw/memory/lancedb 配下に置かれます。dbPath でパスを上書きできます。

{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          dbPath: "~/.openclaw/memory/lancedb",
          embedding: {
            apiKey: "${OPENAI_API_KEY}",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
        },
      },
    },
  },
}

storageOptions は LanceDB ストレージバックエンド用の文字列キー/値ペアを受け入れ、${ENV_VAR} 展開をサポートします。

{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          dbPath: "s3://memory-bucket/openclaw",
          storageOptions: {
            access_key: "${AWS_ACCESS_KEY_ID}",
            secret_key: "${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}",
            endpoint: "${AWS_ENDPOINT_URL}",
          },
          embedding: {
            apiKey: "${OPENAI_API_KEY}",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
        },
      },
    },
  },
}

ランタイム依存関係

memory-lancedb はネイティブの @lancedb/lancedb パッケージに依存します。パッケージ化された OpenClaw は、そのパッケージを Plugin パッケージの一部として扱います。Gateway 起動時に Plugin 依存関係は修復されません。依存関係が欠落している場合は、Plugin パッケージを再インストールまたは更新し、Gateway を再起動してください。

古いインストールで、Plugin 読み込み中に dist/package.json の欠落や @lancedb/lancedb の欠落エラーがログに記録される場合は、OpenClaw をアップグレードして Gateway を再起動してください。

Plugin が darwin-x64 で LanceDB を利用できないとログに記録する場合は、そのマシンで既定のメモリバックエンドを使用するか、Gateway をサポートされているプラットフォームへ移動するか、memory-lancedb を無効にしてください。

トラブルシューティング

入力長がコンテキスト長を超えています

これは通常、埋め込みモデルが想起クエリを拒否したことを意味します。

memory-lancedb: recall failed: Error: 400 the input length exceeds the context length

recallMaxChars を低く設定し、Gateway を再起動します。

{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        config: {
          recallMaxChars: 400,
        },
      },
    },
  },
}

Ollama の場合は、Gateway ホストから埋め込みサーバーに到達できることも確認します。

curl http://127.0.0.1:11434/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"mxbai-embed-large","input":"hello"}'

サポートされていない埋め込みモデル

dimensions がない場合、組み込みの OpenAI 埋め込み次元のみが既知です。ローカルまたはカスタムの埋め込みモデルでは、そのモデルが報告するベクトルサイズに embedding.dimensions を設定します。

Plugin は読み込まれるが記憶が表示されない

plugins.slots.memory が memory-lancedb を指していることを確認し、次を実行します。

openclaw ltm stats
openclaw ltm search "recent preference"

autoCapture が無効な場合、Plugin は既存の記憶を想起しますが、新しい記憶を自動的には保存しません。自動取り込みが必要な場合は、memory_store ツールを使用するか、autoCapture を有効にしてください。

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