Referentie voor geheugenconfiguratie

Deze pagina vermeldt elke configuratieknop voor geheugenzoekopdrachten in OpenClaw. Zie voor conceptuele overzichten:

Alle instellingen voor geheugenzoekopdrachten staan onder agents.defaults.memorySearch in openclaw.json, tenzij anders vermeld.

# Providerselectie

# Volgorde van automatische detectie

Wanneer provider niet is ingesteld, selecteert OpenClaw de eerste beschikbare optie:

ollama wordt ondersteund maar niet automatisch gedetecteerd (stel dit expliciet in).

# Aangepaste provider-id's

memorySearch.provider kan naar een aangepaste models.providers.<id>-vermelding verwijzen. OpenClaw lost de api-eigenaar van die provider op voor de embeddingadapter, terwijl de aangepaste provider-id behouden blijft voor endpoint-, auth- en modelprefixafhandeling. Hierdoor kunnen multi-GPU- of multi-host-setups geheugenembeddings toewijzen aan een specifiek lokaal endpoint:

{
  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-sleutelresolutie

Externe embeddings vereisen een API-sleutel. Bedrock gebruikt in plaats daarvan de standaardcredentialketen van de AWS SDK (instancerollen, SSO, toegangssleutels).

# Configuratie van extern endpoint

Voor aangepaste OpenAI-compatibele endpoints of het overschrijven van providerstandaarden:

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

# Providerspecifieke configuratie

{
  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

# Time-out voor inline embeddings

# Configuratie voor hybride zoekopdrachten

Alles onder memorySearch.query.hybrid:

# Volledig voorbeeld

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

# Aanvullende geheugenpaden

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

Paden kunnen absoluut of werkruimte-relatief zijn. Mappen worden recursief gescand op .md-bestanden. Symlinkafhandeling hangt af van de actieve backend: de ingebouwde engine negeert symlinks, terwijl QMD het gedrag van de onderliggende QMD-scanner volgt.

Gebruik voor agent-scoped cross-agent transcript search agents.list[].memorySearch.qmd.extraCollections in plaats van memory.qmd.paths. Die extra verzamelingen volgen dezelfde vorm { path, name, pattern? }, maar ze worden per agent samengevoegd en kunnen expliciete gedeelde namen behouden wanneer het pad buiten de huidige werkruimte wijst. Als hetzelfde opgeloste pad voorkomt in zowel memory.qmd.paths als memorySearch.qmd.extraCollections, behoudt QMD de eerste vermelding en slaat het duplicaat over.

# Multimodaal geheugen (Gemini)

Indexeer afbeeldingen en audio naast Markdown met Gemini Embedding 2:

Ondersteunde formaten: .jpg, .jpeg, .png, .webp, .gif, .heic, .heif (afbeeldingen); .mp3, .wav, .ogg, .opus, .m4a, .aac, .flac (audio).

# Embedding-cache

Voorkomt dat ongewijzigde tekst opnieuw wordt ge-embed tijdens herindexering of transcriptupdates.

# Batchindexering

Beschikbaar voor openai, gemini en voyage. OpenAI-batches zijn doorgaans het snelst en goedkoopst voor grote backfills.

remote.nonBatchConcurrency bepaalt inline embedding-aanroepen die worden gebruikt door lokale/zelfgehoste providers en gehoste providers wanneer provider-batch-API's niet actief zijn. Ollama gebruikt standaard 1 voor niet-batchindexering om kleinere lokale hosts niet te overbelasten; stel een hogere waarde in op grotere machines.

Dit staat los van sync.embeddingBatchTimeoutSeconds, dat de time-out voor inline embedding-aanroepen bepaalt.

# Zoeken in sessiegeheugen (experimenteel)

Indexeer sessietranscripten en maak ze beschikbaar via memory_search:

# SQLite-vectorversnelling (sqlite-vec)

Wanneer sqlite-vec niet beschikbaar is, valt OpenClaw automatisch terug op in-process cosinusgelijkenis.

# Indexopslag

# QMD-backendconfiguratie

Stel memory.backend = "qmd" in om dit in te schakelen. Alle QMD-instellingen staan onder memory.qmd:

searchMode: "search" is alleen lexicaal/BM25. OpenClaw voert geen gereedheidsprobes voor semantische vectoren of QMD-embeddingonderhoud uit voor die modus, ook niet tijdens memory status --deep; vsearch en query blijven QMD-vectorgereedheid en embeddings vereisen.

OpenClaw geeft de voorkeur aan de huidige QMD-collectie- en MCP-queryvormen, maar houdt oudere QMD-releases werkend door waar nodig compatibele collectiepatroonflags en oudere MCP-toolnamen te proberen. Wanneer QMD ondersteuning voor meerdere collectiefilters adverteert, worden collecties met dezelfde bron met één QMD-proces doorzocht; oudere QMD-builds blijven het compatibiliteitspad per collectie gebruiken. Dezelfde bron betekent dat duurzame geheugencollecties samen worden gegroepeerd, terwijl sessietranscriptcollecties een aparte groep blijven, zodat brondiversificatie nog steeds beide invoeren heeft.

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

QMD-opstartvernieuwingen gebruiken een eenmalig subprocesspad tijdens het starten van de Gateway. De langlevende QMD-manager blijft eigenaar van de reguliere bestandswatcher en intervaltimers wanneer geheugenzoekopdracht wordt geopend voor interactief gebruik.

# Volledig QMD-voorbeeld

{
  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 wordt geconfigureerd onder plugins.entries.memory-core.config.dreaming, niet onder agents.defaults.memorySearch.

Dreaming draait als één geplande sweep en gebruikt interne light/deep/REM-fasen als implementatiedetail.

Zie Dreaming voor conceptueel gedrag en slashcommando's.

# Gebruikersinstellingen

# Voorbeeld

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

# Gerelateerd

• Configuratiereferentie
• Geheugenoverzicht
• Geheugenzoekopdracht