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Configura el motor de memoria OpenClaw en 5 minutos

¿Alguna vez has sentido que configurar una base de datos vectorial para un proyecto pequeño es demasiado trabajo? A veces solo quieres que tu agente recuerde cosas sin tener que gestionar infraestructuras pesadas o servicios externos complicados.

El motor builtin es el backend de memoria por defecto. Guarda tu índice de memoria en una base de datos SQLite por cada agente y no necesita dependencias extra para empezar.

  • Búsqueda por palabras clave mediante indexación de texto completo FTS5 (puntuación BM25).
  • Búsqueda vectorial mediante embeddings de cualquier proveedor soportado.
  • Búsqueda híbrida que combina ambas para obtener mejores resultados.
  • Soporte CJK mediante tokenización de trigramas para chino, japonés y coreano.
  • Aceleración sqlite-vec para consultas vectoriales dentro de la base de datos (opcional).
  • Persistencia local mediante SQLite para un acceso rápido y privado.

Si tienes una API key para OpenAI, Gemini, Voyage o Mistral, el motor builtin la detecta automáticamente y activa la búsqueda vectorial. No necesitas configuración.

Para establecer un proveedor explícitamente:

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

Sin un proveedor de embeddings, solo estará disponible la búsqueda por palabras clave.

ProviderIDAuto-detectedNotes
OpenAIopenaiYesDefault: text-embedding-3-small
GeminigeminiYesSupports multimodal (image + audio)
VoyagevoyageYes
MistralmistralYes
OllamaollamaNoLocal, set explicitly
LocallocalYes (first)GGUF model, ~0.6 GB download

La auto-detección elige el primer proveedor cuya API key se pueda resolver, en el orden mostrado. Configura memorySearch.provider para cambiarlo.

OpenClaw indexa MEMORY.md y memory/*.md en fragmentos (~400 tokens con un solapamiento de 80 tokens) y los guarda en una base de datos SQLite por agente.

  • Ubicación del índice: ~/.openclaw/memory/<agentId>.sqlite
  • Vigilancia de archivos: los cambios en los archivos de memoria activan una reindexación con debounce (1.5s).
  • Auto-reindexación: cuando cambia el proveedor de embeddings, el modelo o la configuración de fragmentación, el índice completo se
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