メモリ設定リファレンス

このページでは、OpenClaw のメモリ検索に関する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、以下を参照してください。

特に明記されていない限り、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

# 自動検出の順序

provider が設定されていない場合、OpenClaw は最初に利用可能なものを選択します。

ollama はサポートされていますが、自動検出されません（明示的に設定してください）。

# カスタムプロバイダー ID

memorySearch.provider はカスタム models.providers.<id> エントリを指すことができます。OpenClaw は埋め込みアダプター用にそのプロバイダーの api 所有者を解決しつつ、エンドポイント、認証、モデルプレフィックス処理にはカスタムプロバイダー ID を保持します。これにより、マルチ GPU またはマルチホスト構成で、特定のローカルエンドポイントにメモリ埋め込みを専用化できます。

{
  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を使用します（インスタンスロール、SSO、アクセスキー）。

# リモートエンドポイント設定

カスタム OpenAI 互換エンドポイント、またはプロバイダーのデフォルトを上書きする場合:

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai",
        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",
        remote: {
          baseUrl: "https://embeddings.example/v1",
          apiKey: "env: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 main
openclaw memory index --force --agent main

# インライン埋め込みタイムアウト

# 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にできます。ディレクトリは .md ファイルを対象に再帰的にスキャンされます。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ますが、QMD は基盤となる QMD スキャナーの動作に従います。

エージェントスコープのクロスエージェントトランスクリプト検索には、memory.qmd.paths ではなく agents.list[].memorySearch.qmd.extraCollections を使用してください。これらの追加コレクションは同じ { path, name, pattern? } 形式に従いますが、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している場合に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 と並べて画像と音声をインデックス作成します。

サポートされる形式: .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

再インデックス作成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埋め込みすることを防ぎます。

# バッチインデックス作成

openai, gemini, voyage で利用できます。大規模なバックフィルでは、OpenAI バッチが通常最速で最も低コストです。

remote.nonBatchConcurrency は、ローカル/セルフホストのプロバイダー、およびプロバイダーのバッチ API が有効でない場合の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、小さめのローカルホストに過負荷をかけないよう、非バッチインデックス作成ではデフォルトで 1 になります。より大きなマシンでは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化し、memory_search 経由で表示します。

# 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

# QMD バックエンド設定

有効にするには 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" は字句/BM25 のみです。OpenClaw はそのモードでは、memory status --deep の実行中も含め、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。

OpenClaw は現在の QMD コレクションと MCP クエリ形式を優先しますが、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 リリースも動作し続け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対応を通知する場合、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性パスが維持されます。同一ソースとは、永続メモリコレクションがまとめてグループ化される一方で、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になり、ソースの多様化で両方の入力が引き続き使われることを意味します。

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

QMD のブート更新は、Gateway 起動中にワンショットのサブプロセスパスを使用します。長期稼働の QMD マネージャーは、メモリ検索が対話的な使用のために開かれたとき、通常のファイルウォッチャーとインターバルタイマーを引き続き所有します。

# 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 の下で設定します。

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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