Memory Search

memory_search 从您的记忆文件中查找相关笔记，即使措辞与原文不同。它的工作原理是将记忆索引成小块，然后使用嵌入、关键词或两者兼有的方式进行搜索。

快速开始

如果您配置了 OpenAI、Gemini、Voyage 或 Mistral API 密钥，记忆搜索将自动工作。要显式设置提供商：

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai", // or "gemini", "local", "ollama", etc.
      },
    },
  },
}

对于没有 API 密钥的本地嵌入，请使用 provider: "local"（需要 node-llama-cpp）。

Supported providers

提供商	ID	需要 API 密钥	备注
OpenAI	`openai`	是	自动检测，快速
Gemini	`gemini`	是	支持图像/音频索引
Voyage	`voyage`	是	自动检测
Mistral	`mistral`	是	自动检测
Ollama	`ollama`	否	本地，必须显式设置
本地	`local`	否	GGUF 模型，约 0.6 GB 下载量

How search works

OpenClaw 并行运行两条检索路径并合并结果：

flowchart LR
    Q["Query"] --> E["Embedding"]
    Q --> T["Tokenize"]
    E --> VS["Vector Search"]
    T --> BM["BM25 Search"]
    VS --> M["Weighted Merge"]
    BM --> M
    M --> R["Top Results"]

向量搜索 查找具有相似含义的笔记（例如“gateway host”匹配 “运行 OpenClaw 的机器”）。
BM25 关键词搜索 查找精确匹配项（ID、错误字符串、配置键）。

如果只有一条路径可用（没有嵌入或没有 FTS），则另一条单独运行。

Improving search quality

当您有大量的笔记历史记录时，这两个可选功能会有所帮助：

Temporal decay

旧笔记逐渐降低排名权重，以便最近的信息首先显示。使用默认的 30 天半衰期，上个月的笔记得分为其原始权重的 50%。像 MEMORY.md 这样的常青文件永远不会衰减。

MMR (diversity)

减少冗余结果。如果五条笔记都提到了同一个路由器配置，MMR 会确保顶部结果涵盖不同的主题，而不是重复。

同时启用

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        query: {
          hybrid: {
            mmr: { enabled: true },
            temporalDecay: { enabled: true },
          },
        },
      },
    },
  },
}

多模态记忆

使用 Gemini Embedding 2，您可以连同 Markdown 一起对图像和音频文件进行索引。搜索查询仍然是文本，但它们会针对视觉和音频内容进行匹配。有关设置，请参阅 Memory configuration reference。

会话记忆搜索

您可以选择对会话记录进行索引，以便 memory_search 能够回顾之前的对话。这可以通过 memorySearch.experimental.sessionMemory 选择加入。有关详细信息，请参阅 configuration reference。

故障排除

没有结果？ 运行 openclaw memory status 检查索引。如果为空，请运行 openclaw memory index --force。

只有关键词匹配？ 您的嵌入提供商可能未配置。请检查 openclaw memory status --deep。

找不到 CJK 文本？ 使用 openclaw memory index --force 重建 FTS 索引。

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How search works

Improving search quality

Temporal decay

MMR (diversity)

同时启用

多模态记忆

会话记忆搜索

故障排除

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