---
read_when:
    - 메모리 검색 제공자나 임베딩 모델을 구성하고 싶습니다.
    - QMD 백엔드를 설정하고 싶습니다.
    - 하이브리드 검색, MMR 또는 시간 감쇠를 조정하고 싶습니다.
    - 멀티모달 메모리 인덱싱을 활성화하고 싶습니다.
summary: 메모리 검색, 임베딩 제공자, QMD, 하이브리드 검색, 멀티모달 인덱싱을 위한 모든 구성 옵션
title: 메모리 구성 참조
x-i18n:
    generated_at: "2026-04-15T14:40:54Z"
    model: gpt-5.4
    provider: openai
    source_hash: 334c3c4dac08e864487047d3822c75f96e9e7a97c38be4b4e0cd9e63c4489a53
    source_path: reference/memory-config.md
    workflow: 15
---

# 메모리 구성 참조

이 페이지에는 OpenClaw 메모리 검색의 모든 구성 옵션이 정리되어 있습니다. 개념적 개요는 다음 문서를 참고하세요.

- [메모리 개요](/ko/concepts/memory) -- 메모리의 작동 방식
- [내장 엔진](/ko/concepts/memory-builtin) -- 기본 SQLite 백엔드
- [QMD 엔진](/ko/concepts/memory-qmd) -- 로컬 우선 사이드카
- [메모리 검색](/ko/concepts/memory-search) -- 검색 파이프라인 및 튜닝
- [Active Memory](/ko/concepts/active-memory) -- 대화형 세션에서 메모리 서브에이전트 활성화

별도 표기가 없는 한 모든 메모리 검색 설정은 `openclaw.json`의 `agents.defaults.memorySearch` 아래에 있습니다.

**Active Memory** 기능 토글과 서브에이전트 구성을 찾고 있다면, 그것은 `memorySearch`가 아니라 `plugins.entries.active-memory` 아래에 있습니다.

Active Memory는 두 단계 게이트 모델을 사용합니다.

1. Plugin이 활성화되어 있어야 하고 현재 에이전트 ID를 대상으로 해야 합니다.
2. 요청이 적격한 대화형 영구 채팅 세션이어야 합니다.

활성화 모델, Plugin 소유 구성, 대화 기록 영속성, 안전한 롤아웃 패턴은 [Active Memory](/ko/concepts/active-memory)를 참고하세요.

---

## 제공자 선택

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| ---------- | --------- | ---------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `provider` | `string`  | 자동 감지 | 임베딩 어댑터 ID: `bedrock`, `gemini`, `github-copilot`, `local`, `mistral`, `ollama`, `openai`, `voyage` |
| `model`    | `string`  | 제공자 기본값 | 임베딩 모델 이름 |
| `fallback` | `string`  | `"none"`         | 기본 제공자 실패 시 사용할 대체 어댑터 ID |
| `enabled`  | `boolean` | `true`           | 메모리 검색 활성화 또는 비활성화 |

### 자동 감지 순서

`provider`를 설정하지 않으면 OpenClaw는 사용 가능한 첫 번째 항목을 선택합니다.

1. `local` -- `memorySearch.local.modelPath`가 구성되어 있고 파일이 존재하는 경우
2. `github-copilot` -- GitHub Copilot 토큰을 확인할 수 있는 경우(환경 변수 또는 인증 프로필)
3. `openai` -- OpenAI 키를 확인할 수 있는 경우
4. `gemini` -- Gemini 키를 확인할 수 있는 경우
5. `voyage` -- Voyage 키를 확인할 수 있는 경우
6. `mistral` -- Mistral 키를 확인할 수 있는 경우
7. `bedrock` -- AWS SDK 자격 증명 체인이 확인되는 경우(인스턴스 역할, 액세스 키, 프로필, SSO, 웹 아이덴티티 또는 공유 구성)

`ollama`는 지원되지만 자동 감지되지는 않습니다(명시적으로 설정해야 함).

### API 키 확인

원격 임베딩에는 API 키가 필요합니다. 대신 Bedrock은 AWS SDK 기본 자격 증명 체인(인스턴스 역할, SSO, 액세스 키)을 사용합니다.

| 제공자 | 환경 변수 | 구성 키 |
| -------------- | -------------------------------------------------- | --------------------------------- |
| Bedrock        | AWS 자격 증명 체인 | API 키 필요 없음 |
| Gemini         | `GEMINI_API_KEY`                                   | `models.providers.google.apiKey`  |
| GitHub Copilot | `COPILOT_GITHUB_TOKEN`, `GH_TOKEN`, `GITHUB_TOKEN` | 장치 로그인 기반 인증 프로필 |
| Mistral        | `MISTRAL_API_KEY`                                  | `models.providers.mistral.apiKey` |
| Ollama         | `OLLAMA_API_KEY` (자리표시자)                      | --                                |
| OpenAI         | `OPENAI_API_KEY`                                   | `models.providers.openai.apiKey`  |
| Voyage         | `VOYAGE_API_KEY`                                   | `models.providers.voyage.apiKey`  |

Codex OAuth는 채팅/완성만 지원하며 임베딩 요청에는 사용할 수 없습니다.

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## 원격 엔드포인트 구성

사용자 지정 OpenAI 호환 엔드포인트를 사용하거나 제공자 기본값을 재정의하려면 다음을 사용하세요.

| 키 | 타입 | 설명 |
| ---------------- | -------- | -------------------------------------------------- |
| `remote.baseUrl` | `string` | 사용자 지정 API 기본 URL |
| `remote.apiKey`  | `string` | API 키 재정의 |
| `remote.headers` | `object` | 추가 HTTP 헤더(제공자 기본값과 병합됨) |

```json5
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai",
        model: "text-embedding-3-small",
        remote: {
          baseUrl: "https://api.example.com/v1/",
          apiKey: "YOUR_KEY",
        },
      },
    },
  },
}
```

---

## Gemini 전용 구성

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| ---------------------- | -------- | ---------------------- | ------------------------------------------ |
| `model`                | `string` | `gemini-embedding-001` | `gemini-embedding-2-preview`도 지원 |
| `outputDimensionality` | `number` | `3072`                 | Embedding 2의 경우: 768, 1536 또는 3072 |

<Warning>
모델 또는 `outputDimensionality`를 변경하면 전체 재인덱싱이 자동으로 수행됩니다.
</Warning>

---

## Bedrock 임베딩 구성

Bedrock은 AWS SDK 기본 자격 증명 체인을 사용하므로 API 키가 필요 없습니다.
OpenClaw가 Bedrock이 활성화된 인스턴스 역할로 EC2에서 실행되는 경우, 제공자와 모델만 설정하면 됩니다.

```json5
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "bedrock",
        model: "amazon.titan-embed-text-v2:0",
      },
    },
  },
}
```

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| ---------------------- | -------- | ------------------------------ | ------------------------------- |
| `model`                | `string` | `amazon.titan-embed-text-v2:0` | 모든 Bedrock 임베딩 모델 ID |
| `outputDimensionality` | `number` | 모델 기본값 | Titan V2의 경우: 256, 512 또는 1024 |

### 지원되는 모델

다음 모델이 지원됩니다(패밀리 감지 및 기본 차원값 포함).

| 모델 ID | 제공자 | 기본 차원 | 설정 가능한 차원 |
| ------------------------------------------ | ---------- | ------------ | -------------------- |
| `amazon.titan-embed-text-v2:0`             | Amazon     | 1024         | 256, 512, 1024       |
| `amazon.titan-embed-text-v1`               | Amazon     | 1536         | --                   |
| `amazon.titan-embed-g1-text-02`            | Amazon     | 1536         | --                   |
| `amazon.titan-embed-image-v1`              | Amazon     | 1024         | --                   |
| `amazon.nova-2-multimodal-embeddings-v1:0` | Amazon     | 1024         | 256, 384, 1024, 3072 |
| `cohere.embed-english-v3`                  | Cohere     | 1024         | --                   |
| `cohere.embed-multilingual-v3`             | Cohere     | 1024         | --                   |
| `cohere.embed-v4:0`                        | Cohere     | 1536         | 256-1536             |
| `twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0`        | TwelveLabs | 512          | --                   |
| `twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0`        | TwelveLabs | 1024         | --                   |

처리량 접미사가 붙은 변형(예: `amazon.titan-embed-text-v1:2:8k`)은 기본 모델의 구성을 상속합니다.

### 인증

Bedrock 인증은 표준 AWS SDK 자격 증명 확인 순서를 사용합니다.

1. 환경 변수(`AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`)
2. SSO 토큰 캐시
3. 웹 아이덴티티 토큰 자격 증명
4. 공유 자격 증명 및 구성 파일
5. ECS 또는 EC2 메타데이터 자격 증명

리전은 `AWS_REGION`, `AWS_DEFAULT_REGION`, `amazon-bedrock` 제공자의 `baseUrl`에서 확인되며, 없으면 기본값 `us-east-1`이 사용됩니다.

### IAM 권한

IAM 역할 또는 사용자에게는 다음 권한이 필요합니다.

```json
{
  "Effect": "Allow",
  "Action": "bedrock:InvokeModel",
  "Resource": "*"
}
```

최소 권한 원칙을 적용하려면 `InvokeModel`을 특정 모델로 범위를 제한하세요.

```
arn:aws:bedrock:*::foundation-model/amazon.titan-embed-text-v2:0
```

---

## 로컬 임베딩 구성

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| --------------------- | -------- | ---------------------- | ------------------------------- |
| `local.modelPath`     | `string` | 자동 다운로드 | GGUF 모델 파일 경로 |
| `local.modelCacheDir` | `string` | node-llama-cpp 기본값 | 다운로드된 모델의 캐시 디렉터리 |

기본 모델: `embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf`(~0.6GB, 자동 다운로드).
네이티브 빌드 필요: `pnpm approve-builds` 후 `pnpm rebuild node-llama-cpp`.

---

## 하이브리드 검색 구성

모두 `memorySearch.query.hybrid` 아래에 있습니다.

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| --------------------- | --------- | ------- | ---------------------------------- |
| `enabled`             | `boolean` | `true`  | 하이브리드 BM25 + 벡터 검색 활성화 |
| `vectorWeight`        | `number`  | `0.7`   | 벡터 점수 가중치(0-1) |
| `textWeight`          | `number`  | `0.3`   | BM25 점수 가중치(0-1) |
| `candidateMultiplier` | `number`  | `4`     | 후보 풀 크기 배수 |

### MMR(다양성)

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| ------------- | --------- | ------- | ------------------------------------ |
| `mmr.enabled` | `boolean` | `false` | MMR 재순위화 활성화 |
| `mmr.lambda`  | `number`  | `0.7`   | 0 = 최대 다양성, 1 = 최대 관련성 |

### 시간 감쇠(최신성)

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| ---------------------------- | --------- | ------- | ------------------------- |
| `temporalDecay.enabled`      | `boolean` | `false` | 최신성 부스트 활성화 |
| `temporalDecay.halfLifeDays` | `number`  | `30`    | N일마다 점수가 절반으로 감소 |

에버그린 파일(`MEMORY.md`, `memory/`의 날짜가 없는 파일)은 감쇠되지 않습니다.

### 전체 예시

```json5
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        query: {
          hybrid: {
            vectorWeight: 0.7,
            textWeight: 0.3,
            mmr: { enabled: true, lambda: 0.7 },
            temporalDecay: { enabled: true, halfLifeDays: 30 },
          },
        },
      },
    },
  },
}
```

---

## 추가 메모리 경로

| 키 | 타입 | 설명 |
| ------------ | ---------- | ---------------------------------------- |
| `extraPaths` | `string[]` | 인덱싱할 추가 디렉터리 또는 파일 |

```json5
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        extraPaths: ["../team-docs", "/srv/shared-notes"],
      },
    },
  },
}
```

경로는 절대 경로이거나 워크스페이스 기준 상대 경로일 수 있습니다. 디렉터리는 `.md` 파일을 재귀적으로 스캔합니다. 심볼릭 링크 처리 방식은 활성 백엔드에 따라 다릅니다. 내장 엔진은 심볼릭 링크를 무시하고, QMD는 기본 QMD 스캐너의 동작을 따릅니다.

에이전트 범위의 교차 에이전트 대화 기록 검색에는 `memory.qmd.paths` 대신 `agents.list[].memorySearch.qmd.extraCollections`를 사용하세요. 이러한 추가 컬렉션은 동일한 `{ path, name, pattern? }` 형태를 따르지만, 에이전트별로 병합되며 경로가 현재 워크스페이스 외부를 가리킬 때 명시적인 공유 이름을 유지할 수 있습니다.
동일한 확인된 경로가 `memory.qmd.paths`와 `memorySearch.qmd.extraCollections`에 모두 나타나면, QMD는 첫 번째 항목을 유지하고 중복 항목은 건너뜁니다.

---

## 멀티모달 메모리(Gemini)

Gemini Embedding 2를 사용해 Markdown과 함께 이미지 및 오디오를 인덱싱합니다.

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| ------------------------- | ---------- | ---------- | -------------------------------------- |
| `multimodal.enabled`      | `boolean`  | `false`    | 멀티모달 인덱싱 활성화 |
| `multimodal.modalities`   | `string[]` | --         | `["image"]`, `["audio"]`, 또는 `["all"]` |
| `multimodal.maxFileBytes` | `number`   | `10000000` | 인덱싱할 최대 파일 크기 |

`extraPaths`에 있는 파일에만 적용됩니다. 기본 메모리 루트는 계속 Markdown 전용입니다.
`gemini-embedding-2-preview`가 필요합니다. `fallback`은 반드시 `"none"`이어야 합니다.

지원 형식: `.jpg`, `.jpeg`, `.png`, `.webp`, `.gif`, `.heic`, `.heif`
(이미지); `.mp3`, `.wav`, `.ogg`, `.opus`, `.m4a`, `.aac`, `.flac` (오디오).

---

## 임베딩 캐시

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| ------------------ | --------- | ------- | -------------------------------- |
| `cache.enabled`    | `boolean` | `false` | SQLite에 청크 임베딩 캐시 |
| `cache.maxEntries` | `number`  | `50000` | 최대 캐시 임베딩 수 |

재인덱싱이나 대화 기록 업데이트 중 변경되지 않은 텍스트를 다시 임베딩하는 일을 방지합니다.

---

## 배치 인덱싱

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| ----------------------------- | --------- | ------- | -------------------------- |
| `remote.batch.enabled`        | `boolean` | `false` | 배치 임베딩 API 활성화 |
| `remote.batch.concurrency`    | `number`  | `2`     | 병렬 배치 작업 수 |
| `remote.batch.wait`           | `boolean` | `true`  | 배치 완료까지 대기 |
| `remote.batch.pollIntervalMs` | `number`  | --      | 폴링 간격 |
| `remote.batch.timeoutMinutes` | `number`  | --      | 배치 타임아웃 |

`openai`, `gemini`, `voyage`에서 사용할 수 있습니다. OpenAI 배치는 일반적으로 대규모 백필에서 가장 빠르고 비용도 가장 저렴합니다.

---

## 세션 메모리 검색(실험적)

세션 대화 기록을 인덱싱하고 이를 `memory_search`를 통해 노출합니다.

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| ----------------------------- | ---------- | ------------ | --------------------------------------- |
| `experimental.sessionMemory`  | `boolean`  | `false`      | 세션 인덱싱 활성화 |
| `sources`                     | `string[]` | `["memory"]` | 대화 기록을 포함하려면 `"sessions"` 추가 |
| `sync.sessions.deltaBytes`    | `number`   | `100000`     | 재인덱싱 바이트 임계값 |
| `sync.sessions.deltaMessages` | `number`   | `50`         | 재인덱싱 메시지 수 임계값 |

세션 인덱싱은 옵트인 방식이며 비동기로 실행됩니다. 결과가 약간 오래되었을 수 있습니다. 세션 로그는 디스크에 저장되므로 파일 시스템 접근을 신뢰 경계로 취급하세요.

---

## SQLite 벡터 가속(sqlite-vec)

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| ---------------------------- | --------- | ------- | --------------------------------- |
| `store.vector.enabled`       | `boolean` | `true`  | 벡터 쿼리에 sqlite-vec 사용 |
| `store.vector.extensionPath` | `string`  | bundled | sqlite-vec 경로 재정의 |

sqlite-vec를 사용할 수 없으면 OpenClaw는 자동으로 프로세스 내 코사인 유사도 계산으로 대체합니다.

---

## 인덱스 저장소

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| --------------------- | -------- | ------------------------------------- | ------------------------------------------- |
| `store.path`          | `string` | `~/.openclaw/memory/{agentId}.sqlite` | 인덱스 위치(`{agentId}` 토큰 지원) |
| `store.fts.tokenizer` | `string` | `unicode61`                           | FTS5 토크나이저(`unicode61` 또는 `trigram`) |

---

## QMD 백엔드 구성

활성화하려면 `memory.backend = "qmd"`를 설정하세요. 모든 QMD 설정은
`memory.qmd` 아래에 있습니다.

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| ------------------------ | --------- | -------- | -------------------------------------------- |
| `command`                | `string`  | `qmd`    | QMD 실행 파일 경로 |
| `searchMode`             | `string`  | `search` | 검색 명령: `search`, `vsearch`, `query` |
| `includeDefaultMemory`   | `boolean` | `true`   | `MEMORY.md` + `memory/**/*.md` 자동 인덱싱 |
| `paths[]`                | `array`   | --       | 추가 경로: `{ name, path, pattern? }` |
| `sessions.enabled`       | `boolean` | `false`  | 세션 대화 기록 인덱싱 |
| `sessions.retentionDays` | `number`  | --       | 대화 기록 보존 기간 |
| `sessions.exportDir`     | `string`  | --       | 내보내기 디렉터리 |

OpenClaw는 현재 QMD 컬렉션 및 MCP 쿼리 형식을 우선 사용하지만, 필요할 경우 레거시 `--mask` 컬렉션 플래그와 이전 MCP 도구 이름으로 대체해 이전 QMD 릴리스도 계속 작동하도록 유지합니다.

QMD 모델 재정의는 OpenClaw 구성이 아니라 QMD 측에 유지됩니다. QMD 모델을 전역으로 재정의해야 한다면 게이트웨이 런타임 환경에서 `QMD_EMBED_MODEL`, `QMD_RERANK_MODEL`, `QMD_GENERATE_MODEL` 같은 환경 변수를 설정하세요.

### 업데이트 일정

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| ------------------------- | --------- | ------- | ------------------------------------- |
| `update.interval`         | `string`  | `5m`    | 새로 고침 간격 |
| `update.debounceMs`       | `number`  | `15000` | 파일 변경 디바운스 |
| `update.onBoot`           | `boolean` | `true`  | 시작 시 새로 고침 |
| `update.waitForBootSync`  | `boolean` | `false` | 새로 고침 완료까지 시작 차단 |
| `update.embedInterval`    | `string`  | --      | 별도 임베딩 주기 |
| `update.commandTimeoutMs` | `number`  | --      | QMD 명령 타임아웃 |
| `update.updateTimeoutMs`  | `number`  | --      | QMD 업데이트 작업 타임아웃 |
| `update.embedTimeoutMs`   | `number`  | --      | QMD 임베딩 작업 타임아웃 |

### 제한

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| ------------------------- | -------- | ------- | -------------------------- |
| `limits.maxResults`       | `number` | `6`     | 최대 검색 결과 수 |
| `limits.maxSnippetChars`  | `number` | --      | 스니펫 길이 제한 |
| `limits.maxInjectedChars` | `number` | --      | 전체 주입 문자 수 제한 |
| `limits.timeoutMs`        | `number` | `4000`  | 검색 타임아웃 |

### 범위

어떤 세션이 QMD 검색 결과를 받을 수 있는지 제어합니다. 스키마는
[`session.sendPolicy`](/ko/gateway/configuration-reference#session)와 같습니다.

```json5
{
  memory: {
    qmd: {
      scope: {
        default: "deny",
        rules: [{ action: "allow", match: { chatType: "direct" } }],
      },
    },
  },
}
```

기본 제공 설정은 direct 및 채널 세션은 허용하고, 그룹은 계속 거부합니다.

기본값은 DM 전용입니다. `match.keyPrefix`는 정규화된 세션 키와 일치합니다.
`match.rawKeyPrefix`는 `agent:<id>:`를 포함한 원시 키와 일치합니다.

### 인용

`memory.citations`는 모든 백엔드에 적용됩니다.

| 값 | 동작 |
| ---------------- | --------------------------------------------------- |
| `auto` (기본값) | 스니펫에 `Source: <path#line>` 바닥글 포함 |
| `on`             | 항상 바닥글 포함 |
| `off`            | 바닥글 생략(경로는 여전히 내부적으로 에이전트에 전달됨) |

### 전체 QMD 예시

```json5
{
  memory: {
    backend: "qmd",
    citations: "auto",
    qmd: {
      includeDefaultMemory: true,
      update: { interval: "5m", debounceMs: 15000 },
      limits: { maxResults: 6, timeoutMs: 4000 },
      scope: {
        default: "deny",
        rules: [{ action: "allow", match: { chatType: "direct" } }],
      },
      paths: [{ name: "docs", path: "~/notes", pattern: "**/*.md" }],
    },
  },
}
```

---

## Dreaming

Dreaming은 `agents.defaults.memorySearch`가 아니라 `plugins.entries.memory-core.config.dreaming` 아래에서 구성합니다.

Dreaming은 예약된 한 번의 스윕으로 실행되며, 내부적인 구현 세부 사항으로 light/deep/REM 단계를 사용합니다.

개념적 동작과 슬래시 명령은 [Dreaming](/ko/concepts/dreaming)을 참고하세요.

### 사용자 설정

| 키 | 타입 | 기본값 | 설명 |
| ----------- | --------- | ----------- | ------------------------------------------------- |
| `enabled`   | `boolean` | `false`     | Dreaming 전체 활성화 또는 비활성화 |
| `frequency` | `string`  | `0 3 * * *` | 전체 Dreaming 스윕의 선택적 Cron 주기 |

### 예시

```json5
{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-core": {
        config: {
          dreaming: {
            enabled: true,
            frequency: "0 3 * * *",
          },
        },
      },
    },
  },
}
```

참고:

- Dreaming은 머신 상태를 `memory/.dreams/`에 기록합니다.
- Dreaming은 사람이 읽을 수 있는 서술형 출력을 `DREAMS.md`(또는 기존 `dreams.md`)에 기록합니다.
- light/deep/REM 단계 정책과 임계값은 내부 동작이며 사용자 대상 구성 항목이 아닙니다.
