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内置引擎是默认的内存后端。它将你的内存索引存储在每个代理各自的 SQLite 数据库中，且无需额外依赖即可开始使用。

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它提供什么

  • 关键词搜索：通过 FTS5 全文索引（BM25 评分）。
  • 向量搜索：通过任意受支持提供商的 embeddings。
  • 混合搜索：将两者结合以获得最佳结果。
  • CJK 支持：通过三元组分词支持中文、日文和韩文。
  • sqlite-vec 加速：用于数据库内向量查询（可选）。

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快速开始

默认情况下，内置引擎使用 OpenAI embeddings。如果你已经配置了 OPENAI_API_KEY 或 models.providers.openai.apiKey，向量搜索 无需额外的内存配置即可工作。 要显式设置提供商： 
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai",
      },
    },
  },
}
如果没有 embedding 提供商，则只能使用关键词搜索。 要强制使用内置的本地 embedding 提供商，请在 OpenClaw 旁边安装可选的 node-llama-cpp 运行时包，然后将 local.modelPath 指向一个 GGUF 文件： 
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "local",
        fallback: "none",
        local: {
          modelPath: "~/.node-llama-cpp/models/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf",
        },
      },
    },
  },
}

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支持的 embedding 提供商

ProviderIDNotes
Bedrockbedrock使用 AWS 凭证链
DeepInfradeepinfra默认：BAAI/bge-m3
Geminigemini支持多模态（图像 + 音频）
GitHub Copilotgithub-copilot使用 Copilot 订阅
Locallocal可选 node-llama-cpp 运行时
Mistralmistral
Ollamaollama本地/自托管
OpenAIopenai默认：text-embedding-3-small
OpenAI-compatibleopenai-compatible通用 /v1/embeddings 端点
Voyagevoyage
将 memorySearch.provider 设置为非 OpenAI 提供商。

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索引如何工作

OpenClaw 会将 MEMORY.md 和 memory/*.md 索引为若干块（约 400 个 token，重叠 80 个 token），并将它们存储在每个代理各自的 SQLite 数据库中。
  • 索引位置： ~/.openclaw/memory/<agentId>.sqlite
  • 存储维护： SQLite WAL 侧车文件会通过定期检查点和关闭时检查点进行限流。
  • 文件监视： 内存文件的更改会触发去抖重新索引（1.5 秒）。
  • 自动重新索引： 当 embedding 提供商、模型或分块配置发生变化时，整个索引会自动重建。
  • 按需重新索引： openclaw memory index --force
你也可以使用 memorySearch.extraPaths 索引工作区外的 Markdown 文件。请参阅 配置参考。

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何时使用

对于大多数用户来说，内置引擎是最佳选择：
  • 开箱即用，无需额外依赖。
  • 对关键词和向量搜索都有良好支持。
  • 支持所有 embedding 提供商。
  • 混合搜索结合了两种检索方式的优点。
如果你需要重排序、查询扩展，或者想索引工作区外的目录，可以考虑切换到 QMD。 如果你想要带有自动用户建模的跨会话内存，可以考虑 Honcho。

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故障排查

内存搜索已禁用？ 检查 openclaw memory status。如果没有检测到提供商，请显式设置一个，或添加 API 密钥。 本地提供商未检测到？ 确认本地路径存在，然后运行： 
openclaw memory status --deep --agent main
openclaw memory index --force --agent main
本地 CLI 命令和 Gateway 使用相同的 local 提供商 ID。 当你想使用本地 embeddings 时，将 memorySearch.provider 设置为 "local"。 结果过时？ 运行 openclaw memory index --force 进行重建。监视器在极少数边缘情况下可能会漏掉更改。 sqlite-vec 未加载？ OpenClaw 会自动回退到进程内余弦相似度。openclaw memory status --deep 会将本地向量存储与 embedding 提供商分开报告，因此 Vector store: unavailable 指向 sqlite-vec 加载问题，而 Embeddings: unavailable 指向提供商/认证或模型就绪问题。请检查日志以获取具体的加载错误。

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配置

关于 embedding 提供商设置、混合搜索调优（权重、MMR、时间衰减）、批量索引、多模态内存、sqlite-vec、额外路径以及所有其他配置项，请参阅 内存配置参考。

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