OpenClaw Builtin Memory Engine: Hybrid-Suche einrichten

Kennst du das? Du baust einen Agenten und merkst schnell: Ohne ein ordentliches Gedächtnis kommt er nicht weit. Meistens verbringst du dann mehr Zeit mit der Datenbank-Infrastruktur als mit deinem eigentlichen Code.

Die Builtin Memory Engine von OpenClaw ist das Standard-Backend für dein Agenten-Gedächtnis. Sie speichert den Memory-Index in einer SQLite-Datenbank pro Agent und benötigt keine zusätzlichen Abhängigkeiten, um loszulegen.

Was sie bietet

• Keyword-Suche via FTS5 Full-Text Indexing (BM25 Scoring).
• Vektor- und Hybrid-Suche für präzise Ergebnisse durch Embeddings.
• CJK-Support via Trigram-Tokenization für Chinesisch, Japanisch, Koreanisch und weitere Sprachen.
• sqlite-vec Beschleunigung für Vektor-Abfragen direkt in der Datenbank (optional).

Erste Schritte

Wenn du einen API-Key für OpenAI, Gemini, Voyage oder Mistral hast, erkennt die Builtin Engine diesen automatisch und aktiviert die Vektor-Suche. Du musst nichts weiter konfigurieren.

Um einen Provider explizit festzulegen:

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

Ohne einen Embedding-Provider steht dir nur die Keyword-Suche zur Verfügung.

Unterstützte Embedding-Provider

Provider	ID	Automatisch erkannt	Notizen
OpenAI	openai	Ja	Default: text-embedding-3-small
Gemini	gemini	Ja	Unterstützt multimodal (Bild + Audio)
Voyage	voyage	Ja
Mistral	mistral	Ja
Ollama	ollama	Nein	Lokal, explizit setzen
Local	local	Ja (zuerst)	GGUF-Modell, ~0,6 GB Download

Die automatische Erkennung wählt den ersten Provider aus, dessen API-Key gefunden wird, und zwar in der gezeigten Reihenfolge. Nutze memorySearch.provider, um das zu überschreiben.

So funktioniert das Indexing

OpenClaw indexiert MEMORY.md und memory/*.md in Chunks (~400 Tokens mit 80-Token Overlap) und speichert sie in einer SQLite-Datenbank pro Agent.

• Index-Speicherort: ~/.openclaw/memory/<agentId>.sqlite
• File Watching: Änderungen an Memory-Dateien lösen ein verzögertes (debounced) Reindexing aus (1,5s).
• Auto-Reindex: Wenn sich Embedding