OpenClaw Docker Sandboxing & Memory: Konfiguration Guide

Kennst du das? Du willst deinen Agenten absichern, aber plötzlich fehlen ihm die Tools, die er zum Arbeiten braucht. Oder er vergisst wichtige Details aus dem letzten Gespräch, sobald du den Container neu startest. Das Jonglieren zwischen Sicherheit und Funktionalität ist oft nervig.

Hier erfährst du, wie du Docker-Sandboxing und das Memory-System in OpenClaw richtig konfigurierst, damit deine Agenten sicher arbeiten und trotzdem nichts vergessen.

Gibt es eine spezielle Dokumentation für Sandboxing?

Ja. Schau dir Sandboxing an. Für Docker-spezifische Setups findest du Informationen unter Docker.

Docker fühlt sich eingeschränkt an – wie aktiviere ich alle Features?

Das Standard-Image ist auf Sicherheit getrimmt und läuft als node User. Daher enthält es keine System-Pakete, kein Homebrew und keine vorinstallierten Browser. Für ein vollständiges Setup solltest du:

• /home/node mit OPENCLAW_HOME_VOLUME persistieren, damit Caches erhalten bleiben
• System-Abhängigkeiten mit OPENCLAW_DOCKER_APT_PACKAGES direkt in das Image einbauen
• Playwright Browser über diesen Befehl installieren: node /app/node_modules/playwright-core/cli.js install chromium
• PLAYWRIGHT_BROWSERS_PATH setzen und sicherstellen, dass dieser Pfad persistiert wird

Kann ich DMs privat halten, aber Gruppen mit demselben Agenten öffentlich/gesandboxt machen?

Ja – sofern dein privater Traffic über DMs läuft und dein öffentlicher Traffic über Gruppen.

Nutze die Einstellung agents.defaults.sandbox.mode: "non-main". Dadurch laufen Gruppen- und Channel-Sessions (non-main keys) in Docker, während die Haupt-DM-Session direkt auf dem Host bleibt.

Wie binde ich einen Host-Ordner in die Sandbox ein?

Setze agents.defaults.sandbox.docker.binds auf den Wert ["host:path:mode"]:

{
  agents: {
    defaults: {
      sandbox: {
        docker: {
          binds: ["/home/user/src:/src:ro"]
        }
      }
    }
  }
}

Verwende :ro für alle sensiblen Daten. Denke daran, dass Binds die Dateisystem-Grenzen der Sandbox umgehen.

Wie funktioniert das Memory-System?

Das OpenClaw Memory besteht einfach aus Markdown-Dateien im Workspace des Agenten:

• Tägliche Notizen findest du unter memory/YYYY-MM-DD.md
• Kuratierte Langzeit-Notizen liegen in der MEMORY.md (nur für Main/Private Sessions)

OpenClaw führt zudem einen silent pre-compaction memory flush aus. Das erinnert das Modell daran, wichtige Notizen dauerhaft zu speichern, bevor die automatische Komprimierung (Compaction) startet.

Das Memory vergisst Dinge. Wie sorge ich dafür, dass sie bleiben?

Fordere den Bot direkt auf: Schreibe diesen Fakt in das Memory. Langzeit-Notizen gehören in die MEMORY.md, während kurzfristiger Kontext in die memory/YYYY-MM-DD.md gehört.

Falls er trotzdem Dinge vergisst, solltest du prüfen, ob das Gateway bei jedem Durchlauf denselben Workspace verwendet.

Benötigt die semantische Memory-Suche einen OpenAI API Key?

Nur wenn du OpenAI Embeddings nutzt. Der Codex OAuth-Zugang deckt Chat und Completions ab, gewährt aber keinen Zugriff auf Embeddings.

OpenClaw unterstützt OpenAI, Gemini oder lokale Embedding-Modelle. Wenn du lieber lokal bleiben möchtest, setze memorySearch.provider = "local".

Bleibt das Memory für immer bestehen? Was sind die Limits?

Memory-Dateien liegen auf der Festplatte und bleiben dort, bis du sie manuell löschst. Das Limit ist dein verfügbarer Speicherplatz, nicht das Modell.

Der Session-Kontext ist weiterhin durch das Context Window des Modells begrenzt. Lange Konversationen werden daher eventuell komprimiert oder gekürzt. Genau dafür existiert die Memory-Suche – sie holt nur die relevanten Teile zurück in den aktuellen Kontext.

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Nächste Schritte

• Gateway Konfiguration
• Agenten-Workspaces verwalten

AI Setup Assistant