Configura Docker y Memoria en OpenClaw: Guía Completa

¿Alguna vez has sentido que configurar un entorno seguro para tus agentes es como pelear contra una pared? Quieres que tu agente tenga acceso a herramientas potentes, pero no quieres que rompa nada en tu sistema ni que acceda a archivos que no debería.

Equilibrar la seguridad del sandboxing con una memoria que realmente funcione y persista es un dolor de cabeza común. Aquí te explico cómo manejar estos dos pilares en OpenClaw para que tus agentes sean útiles y seguros al mismo tiempo.

¿Hay un documento específico sobre sandboxing?

Sí. Puedes consultar Sandboxing. Para detalles sobre la configuración específica usando Docker, revisa la sección de Docker.

Docker se siente limitado—¿Cómo activo todas las funciones?

La imagen por defecto prioriza la seguridad y corre bajo el usuario node, por lo que no incluye paquetes del sistema, Homebrew o navegadores integrados. Si necesitas una configuración más completa, te recomiendo lo siguiente:

• Persiste la carpeta /home/node usando OPENCLAW_HOME_VOLUME para que las cachés sobrevivan.
• Instala dependencias del sistema en la imagen con OPENCLAW_DOCKER_APT_PACKAGES.
• Instala los navegadores de Playwright ejecutando: node /app/node_modules/playwright-core/cli.js install chromium.
• Configura PLAYWRIGHT_BROWSERS_PATH y asegúrate de que esa ruta sea persistente.

¿Puedo mantener los DMs privados pero usar sandbox en grupos con un solo agente?

Sí, es posible si tu tráfico privado son DMs y tu tráfico público ocurre en grupos.

Usa la configuración agents.defaults.sandbox.mode: "non-main". De esta forma, las sesiones de grupos o canales (que usan keys que no son la principal) se ejecutarán dentro de Docker, mientras que la sesión principal de tus DMs se mantendrá en el host.

¿Cómo vinculo una carpeta del host al sandbox?

Debes configurar agents.defaults.sandbox.docker.binds con el formato ["host:path:mode"]:

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

Usa siempre :ro (read-only) para cualquier información sensible. Ten en cuenta que los binds saltan las barreras del sistema de archivos del sandbox.

¿Cómo funciona la memoria?

La memoria en OpenClaw consiste simplemente en archivos Markdown guardados en el workspace del agente:

• Notas diarias en memory/YYYY-MM-DD.md.
• Notas curadas a largo plazo en MEMORY.md (disponibles solo para sesiones principales o privadas).

OpenClaw también ejecuta un vaciado de memoria silencioso antes de la compactación. Esto sirve para recordarle al modelo que debe escribir notas duraderas antes de que ocurra la auto-compactación del contexto.

La memoria olvida cosas. ¿Cómo hago que se mantengan?

Pide directamente al bot que escriba el dato en su memoria. Las notas a largo plazo deben ir en MEMORY.md, mientras que el contexto de corto plazo se guarda en memory/YYYY-MM-DD.md.

Si notas que sigue olvidando información, verifica que el Gateway esté utilizando el mismo workspace en cada ejecución.

¿La búsqueda semántica de memoria requiere una API key de OpenAI?

Solo si decides usar los embeddings de OpenAI. El OAuth de Codex cubre las funciones de chat y completions, pero no otorga acceso a los embeddings.

OpenClaw soporta modelos de embeddings de OpenAI, Gemini o locales. Si prefieres mantener todo de forma local, configura memorySearch.provider = "local".

¿La memoria persiste para siempre? ¿Cuáles son los límites?

Los archivos de memoria viven en el disco y persisten hasta que tú decidas borrarlos. El límite es tu capacidad de almacenamiento, no el modelo.

El contexto de la sesión sigue estando limitado por la ventana de contexto del modelo, por lo que las conversaciones muy largas pueden compactarse o truncarse. Por esta razón existe la búsqueda de memoria: permite traer solo las partes relevantes de vuelta al contexto actual.

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Pasos siguientes

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