Moteur de mémoire intégré

Le moteur intégré est le backend de mémoire par défaut. Il stocke votre index de mémoire dans une base de données SQLite par agent et ne nécessite aucune dépendance supplémentaire pour démarrer.

Ce qu’il fournit

Recherche par mot-clé via l’indexation plein texte FTS5 (score BM25).
Recherche vectorielle via des embeddings de n’importe quel provider pris en charge.
Recherche hybride qui combine les deux pour de meilleurs résultats.
Prise en charge CJC via la tokenisation par trigramme pour le chinois, le japonais et le coréen.
Accélération sqlite-vec pour les requêtes vectorielles dans la base de données (optionnel).

Getting started

Si vous disposez d’une clé API pour OpenAI, Gemini, Voyage ou Mistral, le moteur intégré la détecte automatiquement et active la recherche vectorielle. Aucune configuration requise.

Pour définir un provider explicitement :

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai",
      },
    },
  },
}

Sans provider d’embeddings, seule la recherche par mot-clé est disponible.

Providers d’embeddings pris en charge

Provider	ID	Détecté auto.	Notes
OpenAI	`openai`	Oui	Par défaut : `text-embedding-3-small`
Gemini	`gemini`	Oui	Prend en charge le multimodal (image + audio)
Voyage	`voyage`	Oui
Mistral	`mistral`	Oui
Ollama	`ollama`	Non	Local, défini explicitement
Local	`local`	Oui (premier)	Modèle GGUF, téléchargement de ~0,6 Go

La détection automatique choisit le premier provider dont la clé API peut être résolue, dans l’ordre indiqué. Définissez memorySearch.provider pour remplacer.

Fonctionnement de l’indexation

OpenClaw indexe MEMORY.md et memory/*.md en blocs (~400 jetons avec chevauchement de 80 jetons) et les stocke dans une base de données SQLite par agent.

Emplacement de l’index : ~/.openclaw/memory/<agentId>.sqlite
Surveillance des fichiers : les modifications des fichiers de mémoire déclenchent une réindexation amortie (1,5 s).
Réindexation automatique : lorsque le provider d’embeddings, le model ou la configuration du découpage change, l’index entier est reconstruit automatiquement.
Réindexation à la demande : openclaw memory index --force

Quand l’utiliser

Le moteur intégré est le bon choix pour la plupart des utilisateurs :

Fonctionne immédiatement sans dépendances supplémentaires.
Gère bien la recherche par mots-clés et la recherche vectorielle.
Prend en charge tous les providers d’embeddings.
La recherche hybride combine le meilleur des deux approches de récupération.

Envisagez de passer à QMD si vous avez besoin de reranking, d’expansion de requête ou si vous souhaitez indexer des répertoires en dehors de l’espace de travail.

Envisagez Honcho si vous souhaitez une mémoire inter-session avec modélisation automatique de l’utilisateur.

Dépannage

Recherche de mémoire désactivée ? Vérifiez openclaw memory status. Si aucun provider n’est détecté, en définissez un explicitement ou ajoutez une clé API.

Résultats obsolètes ? Exécutez openclaw memory index --force pour reconstruire. L’observateur peut manquer des modifications dans de rares cas limites.

sqlite-vec ne se charge pas ? OpenClaw revient automatiquement à la similarité cosinus en cours de processus. Vérifiez les journaux pour l’erreur de chargement spécifique.

Configuration

Pour la configuration du provider d’embeddings, le réglage de la recherche hybride (poids, MMR, décroissance temporelle), l’indexation par lots, la mémoire multimodale, sqlite-vec, les chemins supplémentaires et toutes les autres options de configuration, consultez la référence de configuration de la mémoire.