chore(i18n): refresh zh-CN translations
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openclaw-docs-i18n[bot]
parent
128c265c80
commit
2ca6f992c7
@ -1,24 +1,24 @@
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read_when:
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- 你想了解 `memory_search` 是如何工作的
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- 你想了解 memory_search 的工作原理
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- 你想选择一个嵌入提供商
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- 你想调整搜索质量
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summary: 记忆搜索如何使用嵌入和混合检索来查找相关笔记
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title: 记忆搜索
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- 你想优化搜索质量
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summary: 内存搜索如何使用嵌入和混合检索来找到相关笔记
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title: 内存搜索
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x-i18n:
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generated_at: "2026-04-25T07:22:21Z"
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generated_at: "2026-04-25T23:14:59Z"
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model: gpt-5.4
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provider: openai
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source_hash: 5cc6bbaf7b0a755bbe44d3b1b06eed7f437ebdc41a81c48cca64bd08bbc546b7
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source_hash: 95d86fb3efe79aae92f5e3590f1c15fb0d8f3bb3301f8fe9a41f891e290d7a14
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source_path: concepts/memory-search.md
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workflow: 15
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`memory_search` 会从你的记忆文件中查找相关笔记，即使措辞与原始文本不同也可以。它通过将记忆索引为小块，并使用嵌入、关键词或两者结合来搜索这些内容。
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`memory_search` 会从你的内存文件中找到相关笔记，即使措辞与原始文本不同也可以。它通过将内存索引为小块，并使用嵌入、关键词或两者结合来进行搜索。
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## 快速开始
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如果你已配置 GitHub Copilot 订阅、OpenAI、Gemini、Voyage 或 Mistral 的 API key，记忆搜索会自动生效。要显式设置提供商：
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如果你已配置 GitHub Copilot 订阅、OpenAI、Gemini、Voyage 或 Mistral API 密钥，内存搜索会自动工作。若要显式设置提供商：
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```json5
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{
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@ -32,13 +32,13 @@ x-i18n:
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}
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```
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如果你想使用无需 API key 的本地嵌入，请在 OpenClaw 旁边安装可选的 `node-llama-cpp` 运行时包，并使用 `provider: "local"`。
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如果要在没有 API 密钥的情况下使用本地嵌入，请在 OpenClaw 旁边安装可选的 `node-llama-cpp` 运行时包，并使用 `provider: "local"`。
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## 支持的提供商
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| 提供商 | ID | 需要 API key | 说明 |
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| 提供商 | ID | 需要 API 密钥 | 说明 |
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| -------------- | ---------------- | ------------- | ---------------------------------------------------- |
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| Bedrock | `bedrock` | 否 | 当 AWS 凭证链解析成功时自动检测 |
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| Bedrock | `bedrock` | 否 | 当 AWS 凭证链可解析时自动检测 |
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| Gemini | `gemini` | 是 | 支持图像/音频索引 |
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| GitHub Copilot | `github-copilot` | 否 | 自动检测，使用 Copilot 订阅 |
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| Local | `local` | 否 | GGUF 模型，下载大小约 0.6 GB |
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@ -62,31 +62,31 @@ flowchart LR
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M --> R["Top Results"]
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```
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- **向量搜索** 会查找语义相近的笔记（“gateway host” 可匹配 “the machine running OpenClaw”）。
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- **BM25 关键词搜索** 会查找精确匹配（ID、错误字符串、配置键）。
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||||
- **向量搜索** 会找到含义相近的笔记（“gateway host” 可匹配 “the machine running OpenClaw”）。
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- **BM25 关键词搜索** 会找到精确匹配（ID、错误字符串、配置键）。
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如果只有一条路径可用（没有嵌入或没有 FTS），则只运行另一条路径。
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当嵌入不可用时，OpenClaw 仍会对 FTS 结果使用词法排序，而不是只退回到原始精确匹配顺序。这种降级模式会提升那些查询词覆盖更强、文件路径更相关的内容块，因此即使没有 `sqlite-vec` 或嵌入提供商，也能保持较好的召回效果。
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||||
当嵌入不可用时，OpenClaw 仍会对 FTS 结果使用词法排序，而不是仅退回到原始精确匹配排序。这种降级模式会提升那些查询词覆盖更强、文件路径更相关的分块，因此即使没有 `sqlite-vec` 或嵌入提供商，也能保持不错的召回效果。
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## 改进搜索质量
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## 提升搜索质量
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当你拥有大量笔记历史时，有两个可选功能会很有帮助：
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当你有大量笔记历史时，有两个可选功能会很有帮助：
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### 时间衰减
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旧笔记的排序权重会逐渐降低，因此最近的信息会优先显示。使用默认的 30 天半衰期时，上个月的笔记得分会降到原始权重的 50%。像 `MEMORY.md` 这样的常青文件永远不会衰减。
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||||
旧笔记的排名权重会逐渐降低，因此最近的信息会优先显示。默认半衰期为 30 天，因此上个月的笔记得分会降为原始权重的 50%。像 `MEMORY.md` 这样的常青文件永远不会衰减。
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<Tip>
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||||
如果你的智能体已经积累了数月的每日笔记，而过时信息总是排在最近上下文之前，请启用时间衰减。
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如果你的智能体有数月的每日笔记，且过时信息总是排在最近上下文之前，请启用时间衰减。
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</Tip>
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### MMR（多样性）
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||||
减少重复结果。如果五条笔记都提到了同一个路由器配置，MMR 会确保顶部结果覆盖不同主题，而不是重复相同内容。
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减少重复结果。如果五条笔记都提到了同一个路由器配置，MMR 会确保顶部结果覆盖不同主题，而不是重复相似内容。
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<Tip>
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||||
如果 `memory_search` 总是从不同的每日笔记中返回几乎重复的片段，请启用 MMR。
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||||
如果 `memory_search` 总是从不同的每日笔记中返回近似重复的片段，请启用 MMR。
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</Tip>
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### 同时启用两者
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@ -108,30 +108,32 @@ flowchart LR
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}
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```
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## 多模态记忆
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## 多模态内存
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使用 Gemini Embedding 2 时，你可以在 Markdown 之外为图像和音频文件建立索引。搜索查询仍然是文本，但会匹配视觉和音频内容。设置方法请参阅[记忆配置参考](/zh-CN/reference/memory-config)。
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||||
使用 Gemini Embedding 2 时，你可以在 Markdown 之外一并索引图像和音频文件。搜索查询仍然是文本，但会匹配视觉和音频内容。设置方式请参见[内存配置参考](/zh-CN/reference/memory-config)。
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||||
## 会话记忆搜索
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## 会话内存搜索
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||||
你还可以选择为会话转录建立索引，这样 `memory_search` 就能回忆更早的对话。这是通过 `memorySearch.experimental.sessionMemory` 选择启用的。详情请参阅[配置参考](/zh-CN/reference/memory-config)。
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||||
你还可以选择为会话转录建立索引，这样 `memory_search` 就能回忆更早的对话。这是通过 `memorySearch.experimental.sessionMemory` 选择启用的。详情请参见[配置参考](/zh-CN/reference/memory-config)。
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## 故障排除
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**没有结果？** 运行 `openclaw memory status` 检查索引。如果为空，运行 `openclaw memory index --force`。
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**没有结果？** 运行 `openclaw memory status` 检查索引。如果为空，请运行 `openclaw memory index --force`。
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**只有关键词匹配？** 你的嵌入提供商可能尚未配置。检查 `openclaw memory status --deep`。
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**只有关键词匹配？** 你的嵌入提供商可能未配置。请检查 `openclaw memory status --deep`。
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**找不到 CJK 文本？** 使用 `openclaw memory index --force` 重建 FTS 索引。
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**本地嵌入超时？** `ollama`、`lmstudio` 和 `local` 默认使用更长的内联批处理超时时间。如果只是宿主机较慢，请设置 `agents.defaults.memorySearch.sync.embeddingBatchTimeoutSeconds`，然后重新运行 `openclaw memory index --force`。
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**找不到 CJK 文本？** 请使用 `openclaw memory index --force` 重建 FTS 索引。
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## 延伸阅读
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- [Active Memory](/zh-CN/concepts/active-memory) -- 用于交互式聊天会话的子智能体记忆
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- [Memory](/zh-CN/concepts/memory) -- 文件布局、后端、工具
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||||
- [记忆配置参考](/zh-CN/reference/memory-config) -- 所有配置项
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||||
- [Active Memory](/zh-CN/concepts/active-memory) -- 用于交互式聊天会话的子智能体内存
|
||||
- [内存](/zh-CN/concepts/memory) -- 文件布局、后端、工具
|
||||
- [内存配置参考](/zh-CN/reference/memory-config) -- 所有配置项
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||||
## 相关内容
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||||
- [记忆概览](/zh-CN/concepts/memory)
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||||
- [Active memory](/zh-CN/concepts/active-memory)
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||||
- [内置记忆引擎](/zh-CN/concepts/memory-builtin)
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||||
- [内存概览](/zh-CN/concepts/memory)
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||||
- [Active Memory](/zh-CN/concepts/active-memory)
|
||||
- [内置内存引擎](/zh-CN/concepts/memory-builtin)
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@ -1,79 +1,79 @@
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read_when:
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- 你想配置 memory 搜索提供商或嵌入模型
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||||
- 你想设置 QMD 后端
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- 你想调整混合搜索、MMR 或时间衰减
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||||
- 你想启用多模态 memory 索引
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||||
summary: Memory 搜索、嵌入提供商、QMD、混合搜索和多模态索引的所有配置项
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||||
title: Memory 配置参考
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- 你想要配置内存搜索提供商或嵌入模型
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||||
- 你想要设置 QMD 后端
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||||
- 你想要调整混合搜索、MMR 或时间衰减
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||||
- 你想要启用多模态内存索引
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||||
summary: 内存搜索、嵌入提供商、QMD、混合搜索和多模态索引的所有配置选项
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||||
title: 内存配置参考
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x-i18n:
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generated_at: "2026-04-24T03:43:35Z"
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generated_at: "2026-04-25T23:14:59Z"
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model: gpt-5.4
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provider: openai
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source_hash: b9152d6cdf3959319c2ba000fae06c72b27b9b8c90ee08ce57b80d1c0670f850
|
||||
source_hash: 6c3e000969bee0d3ed0174e61df17c7da4166ef949db86405e2730e9d95002ea
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||||
source_path: reference/memory-config.md
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workflow: 15
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本页列出了 OpenClaw memory 搜索的所有配置项。如需概念概览，请参见：
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此页面列出了 OpenClaw 内存搜索的所有配置选项。有关概念概览，请参见：
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||||
- [Memory Overview](/zh-CN/concepts/memory) -- memory 的工作方式
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||||
- [Builtin Engine](/zh-CN/concepts/memory-builtin) -- 默认的 SQLite 后端
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- [QMD Engine](/zh-CN/concepts/memory-qmd) -- 本地优先 sidecar
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||||
- [Memory Search](/zh-CN/concepts/memory-search) -- 搜索流水线与调优
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||||
- [Active Memory](/zh-CN/concepts/active-memory) -- 为交互式会话启用 memory 子智能体
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||||
- [Memory Overview](/zh-CN/concepts/memory) —— 内存的工作方式
|
||||
- [Builtin Engine](/zh-CN/concepts/memory-builtin) —— 默认的 SQLite 后端
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||||
- [QMD Engine](/zh-CN/concepts/memory-qmd) —— 本地优先的 sidecar
|
||||
- [Memory Search](/zh-CN/concepts/memory-search) —— 搜索流水线与调优
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||||
- [Active Memory](/zh-CN/concepts/active-memory) —— 为交互式会话启用内存子智能体
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||||
除非另有说明，所有 memory 搜索设置都位于 `openclaw.json` 的 `agents.defaults.memorySearch` 下。
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除非另有说明，所有内存搜索设置都位于 `openclaw.json` 中的 `agents.defaults.memorySearch` 下。
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||||
如果你要找的是 **active memory** 功能开关和子智能体配置，它位于 `plugins.entries.active-memory` 下，而不是 `memorySearch`。
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||||
如果你要查找 **active memory** 的功能开关和子智能体配置，它位于 `plugins.entries.active-memory` 下，而不是 `memorySearch` 下。
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Active memory 使用双门控模型：
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1. 插件必须已启用，并且目标是当前智能体 id
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2. 请求必须是符合条件的交互式持久聊天会话
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1. 该插件必须已启用，并且目标指向当前智能体 ID
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||||
2. 该请求必须是符合条件的交互式持久聊天会话
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||||
关于激活模型、插件自有配置、转录持久化和安全推出模式，请参见 [Active Memory](/zh-CN/concepts/active-memory)。
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有关激活模型、插件自有配置、转录持久化以及安全的渐进式发布模式，请参见 [Active Memory](/zh-CN/concepts/active-memory)。
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## 提供商选择
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||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
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| ---------- | --------- | -------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
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||||
| ---------- | --------- | -------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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||||
| `provider` | `string` | 自动检测 | 嵌入适配器 ID：`bedrock`、`gemini`、`github-copilot`、`local`、`mistral`、`ollama`、`openai`、`voyage` |
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||||
| `model` | `string` | 提供商默认值 | 嵌入模型名称 |
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||||
| `fallback` | `string` | `"none"` | 主提供商失败时使用的回退适配器 ID |
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| `enabled` | `boolean` | `true` | 启用或禁用 memory 搜索 |
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| `model` | `string` | 提供商默认值 | 嵌入模型名称 |
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||||
| `fallback` | `string` | `"none"` | 主提供商失败时使用的后备适配器 ID |
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||||
| `enabled` | `boolean` | `true` | 启用或禁用内存搜索 |
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### 自动检测顺序
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当未设置 `provider` 时，OpenClaw 会选择第一个可用项：
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当未设置 `provider` 时，OpenClaw 会选择第一个可用的提供商：
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1. `local` -- 如果已配置 `memorySearch.local.modelPath` 且文件存在。
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||||
2. `github-copilot` -- 如果可以解析到 GitHub Copilot token（环境变量或 auth profile）。
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||||
3. `openai` -- 如果可以解析到 OpenAI key。
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||||
4. `gemini` -- 如果可以解析到 Gemini key。
|
||||
5. `voyage` -- 如果可以解析到 Voyage key。
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||||
6. `mistral` -- 如果可以解析到 Mistral key。
|
||||
7. `bedrock` -- 如果 AWS SDK 凭证链可解析（实例角色、访问密钥、profile、SSO、web identity 或共享配置）。
|
||||
1. `local` —— 如果已配置 `memorySearch.local.modelPath` 且该文件存在。
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||||
2. `github-copilot` —— 如果可以解析到 GitHub Copilot token（环境变量或认证配置文件）。
|
||||
3. `openai` —— 如果可以解析到 OpenAI 密钥。
|
||||
4. `gemini` —— 如果可以解析到 Gemini 密钥。
|
||||
5. `voyage` —— 如果可以解析到 Voyage 密钥。
|
||||
6. `mistral` —— 如果可以解析到 Mistral 密钥。
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||||
7. `bedrock` —— 如果 AWS SDK 凭证链可以成功解析（实例角色、访问密钥、配置文件、SSO、Web 身份或共享配置）。
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||||
支持 `ollama`，但不会自动检测（需要显式设置）。
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支持 `ollama`，但不会自动检测到它（需要显式设置）。
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### API key 解析
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### API 密钥解析
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远程嵌入需要 API key。Bedrock 则改用 AWS SDK 默认凭证链（实例角色、SSO、访问密钥）。
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远程嵌入需要 API 密钥。Bedrock 则改用 AWS SDK 默认凭证链（实例角色、SSO、访问密钥）。
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| 提供商 | 环境变量 | 配置键 |
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| -------------- | -------------------------------------------------- | --------------------------------- |
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| Bedrock | AWS 凭证链 | 不需要 API key |
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||||
| Bedrock | AWS 凭证链 | 不需要 API 密钥 |
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| Gemini | `GEMINI_API_KEY` | `models.providers.google.apiKey` |
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| GitHub Copilot | `COPILOT_GITHUB_TOKEN`、`GH_TOKEN`、`GITHUB_TOKEN` | 通过设备登录的 auth profile |
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| GitHub Copilot | `COPILOT_GITHUB_TOKEN`, `GH_TOKEN`, `GITHUB_TOKEN` | 通过设备登录的认证配置文件 |
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| Mistral | `MISTRAL_API_KEY` | `models.providers.mistral.apiKey` |
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||||
| Ollama | `OLLAMA_API_KEY`（占位用） | -- |
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||||
| Ollama | `OLLAMA_API_KEY`（占位） | -- |
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||||
| OpenAI | `OPENAI_API_KEY` | `models.providers.openai.apiKey` |
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||||
| Voyage | `VOYAGE_API_KEY` | `models.providers.voyage.apiKey` |
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||||
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||||
Codex OAuth 仅覆盖 chat/completions，不满足嵌入请求。
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||||
Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不满足嵌入请求的认证要求。
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---
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||||
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||||
@ -81,11 +81,11 @@ Codex OAuth 仅覆盖 chat/completions，不满足嵌入请求。
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||||
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||||
用于自定义 OpenAI 兼容端点或覆盖提供商默认值：
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||||
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||||
| Key | 类型 | 说明 |
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| ---------------- | -------- | ------------------------------------- |
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||||
| `remote.baseUrl` | `string` | 自定义 API base URL |
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||||
| `remote.apiKey` | `string` | 覆盖 API key |
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||||
| `remote.headers` | `object` | 额外的 HTTP headers（与提供商默认值合并） |
|
||||
| 键 | 类型 | 说明 |
|
||||
| ---------------- | -------- | ------------------------------------ |
|
||||
| `remote.baseUrl` | `string` | 自定义 API 基础 URL |
|
||||
| `remote.apiKey` | `string` | 覆盖 API 密钥 |
|
||||
| `remote.headers` | `object` | 额外的 HTTP 标头（与提供商默认值合并） |
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||||
|
||||
```json5
|
||||
{
|
||||
@ -106,23 +106,23 @@ Codex OAuth 仅覆盖 chat/completions，不满足嵌入请求。
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## Gemini 专用配置
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||||
## Gemini 专属配置
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||||
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||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
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||||
| ---------------------- | -------- | ---------------------- | ------------------------------------- |
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||||
| `model` | `string` | `gemini-embedding-001` | 也支持 `gemini-embedding-2-preview` |
|
||||
| `outputDimensionality` | `number` | `3072` | 对于 Embedding 2：768、1536 或 3072 |
|
||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ---------------------- | -------- | ---------------------- | ------------------------------------------ |
|
||||
| `model` | `string` | `gemini-embedding-001` | 也支持 `gemini-embedding-2-preview` |
|
||||
| `outputDimensionality` | `number` | `3072` | 对于 Embedding 2：可选 768、1536 或 3072 |
|
||||
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||||
<Warning>
|
||||
更改模型或 `outputDimensionality` 会触发自动全量重新索引。
|
||||
更改模型或 `outputDimensionality` 会触发自动全量重建索引。
|
||||
</Warning>
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Bedrock 嵌入配置
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||||
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||||
Bedrock 使用 AWS SDK 默认凭证链——不需要 API key。
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||||
如果 OpenClaw 在启用了 Bedrock 的实例角色的 EC2 上运行，只需设置提供商和模型：
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Bedrock 使用 AWS SDK 默认凭证链 —— 不需要 API 密钥。
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||||
如果 OpenClaw 运行在具有 Bedrock 权限实例角色的 EC2 上，只需设置提供商和模型：
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||||
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||||
```json5
|
||||
{
|
||||
@ -137,27 +137,27 @@ Bedrock 使用 AWS SDK 默认凭证链——不需要 API key。
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ---------------------- | -------- | ------------------------------ | --------------------------- |
|
||||
| `model` | `string` | `amazon.titan-embed-text-v2:0` | 任意 Bedrock 嵌入模型 ID |
|
||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ---------------------- | -------- | ------------------------------ | ------------------------- |
|
||||
| `model` | `string` | `amazon.titan-embed-text-v2:0` | 任意 Bedrock 嵌入模型 ID |
|
||||
| `outputDimensionality` | `number` | 模型默认值 | 对于 Titan V2：256、512 或 1024 |
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||||
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||||
### 支持的模型
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||||
支持以下模型（含家族检测和默认维度）：
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支持以下模型（包含系列检测和维度默认值）：
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||||
| 模型 ID | 提供商 | 默认维度 | 可配置维度 |
|
||||
| ------------------------------------------ | ---------- | -------- | --------------------- |
|
||||
| `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 | -- |
|
||||
| 模型 ID | 提供商 | 默认维度 | 可配置维度 |
|
||||
| ------------------------------------------ | ---------- | -------- | -------------------- |
|
||||
| `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 | -- |
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||||
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||||
带吞吐后缀的变体（例如 `amazon.titan-embed-text-v1:2:8k`）会继承基础模型的配置。
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||||
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||||
@ -167,11 +167,11 @@ Bedrock 认证使用标准 AWS SDK 凭证解析顺序：
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1. 环境变量（`AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`）
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||||
2. SSO token 缓存
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||||
3. Web identity token 凭证
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||||
3. Web 身份 token 凭证
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4. 共享凭证和配置文件
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5. ECS 或 EC2 元数据凭证
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||||
区域会从 `AWS_REGION`、`AWS_DEFAULT_REGION`、`amazon-bedrock` 提供商的 `baseUrl` 中解析，若都未设置则默认为 `us-east-1`。
|
||||
区域会从 `AWS_REGION`、`AWS_DEFAULT_REGION`、`amazon-bedrock` 提供商的 `baseUrl` 中解析，或默认使用 `us-east-1`。
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||||
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||||
### IAM 权限
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@ -185,7 +185,7 @@ IAM 角色或用户需要：
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||||
}
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||||
```
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||||
若要实现最小权限，请将 `InvokeModel` 限定到特定模型：
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||||
为了遵循最小权限原则，请将 `InvokeModel` 限定到具体模型：
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||||
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||||
```
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||||
arn:aws:bedrock:*::foundation-model/amazon.titan-embed-text-v2:0
|
||||
@ -195,24 +195,33 @@ arn:aws:bedrock:*::foundation-model/amazon.titan-embed-text-v2:0
|
||||
|
||||
## 本地嵌入配置
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||||
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||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| --------------------- | ------------------ | ------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|
||||
| `local.modelPath` | `string` | 自动下载 | GGUF 模型文件路径 |
|
||||
| `local.modelCacheDir` | `string` | node-llama-cpp 默认值 | 下载模型的缓存目录 |
|
||||
| `local.contextSize` | `number \| "auto"` | `4096` | 嵌入上下文的上下文窗口大小。4096 可覆盖典型分块（128–512 tokens），同时限制非权重 VRAM 占用。在资源受限的主机上可降低到 1024–2048。`"auto"` 会使用模型训练时的最大值——不推荐用于 8B+ 模型（Qwen3-Embedding-8B：40 960 tokens → 约 32 GB VRAM，而 4096 时约为 8.8 GB）。 |
|
||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| --------------------- | ------------------ | ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
|
||||
| `local.modelPath` | `string` | 自动下载 | GGUF 模型文件路径 |
|
||||
| `local.modelCacheDir` | `string` | `node-llama-cpp` 默认值 | 已下载模型的缓存目录 |
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||||
| `local.contextSize` | `number \| "auto"` | `4096` | 嵌入上下文的上下文窗口大小。4096 可覆盖典型分块（128–512 tokens），同时限制非权重显存占用。在资源受限的主机上可降至 1024–2048。`"auto"` 会使用模型训练时的最大值 —— 不建议用于 8B+ 模型（Qwen3-Embedding-8B：40 960 tokens → 约 32 GB VRAM，而在 4096 时约为 8.8 GB）。 |
|
||||
|
||||
默认模型：`embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf`（约 0.6 GB，自动下载）。
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||||
需要原生构建：`pnpm approve-builds` 然后 `pnpm rebuild node-llama-cpp`。
|
||||
需要原生构建：`pnpm approve-builds`，然后执行 `pnpm rebuild node-llama-cpp`。
|
||||
|
||||
使用独立 CLI 验证 Gateway 网关所使用的同一路径提供商：
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||||
使用独立 CLI 来验证与 Gateway 网关 相同的提供商路径：
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||||
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||||
```bash
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||||
openclaw memory status --deep --agent main
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||||
openclaw memory index --force --agent main
|
||||
```
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||||
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||||
如果 `provider` 为 `auto`，只有当 `local.modelPath` 指向磁盘上已有的本地文件时，才会选择 `local`。
|
||||
`hf:` 和 HTTP(S) 模型引用仍可在显式设置 `provider: "local"` 时使用，但在模型实际落盘之前，它们不会让 `auto` 优先选择 local。
|
||||
如果 `provider` 为 `auto`，只有当 `local.modelPath` 指向一个已存在的本地文件时，才会选择 `local`。`hf:` 和 HTTP(S) 模型引用仍可在 `provider: "local"` 时显式使用，但在模型尚未存在于磁盘上之前，它们不会让 `auto` 优先选择 local。
|
||||
|
||||
### 内联嵌入超时
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||||
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||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ----------------------------------- | -------- | -------------- | -------------------------------------------- |
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||||
| `sync.embeddingBatchTimeoutSeconds` | `number` | 提供商默认值 | 覆盖内存索引期间内联嵌入批次的超时时间 |
|
||||
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||||
未设置时，将使用提供商默认值：对于 `local`、`ollama` 和 `lmstudio` 等本地/自托管提供商为 600 秒，对于托管提供商为 120 秒。
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||||
当本地 CPU 受限的嵌入批次运行正常但速度较慢时，请增大此值。
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---
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||||
@ -220,28 +229,28 @@ openclaw memory index --force --agent main
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||||
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||||
全部位于 `memorySearch.query.hybrid` 下：
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||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| --------------------- | --------- | ------ | ---------------------------- |
|
||||
| `enabled` | `boolean` | `true` | 启用混合 BM25 + 向量搜索 |
|
||||
| `vectorWeight` | `number` | `0.7` | 向量分数权重（0 - 1） |
|
||||
| `textWeight` | `number` | `0.3` | BM25 分数权重（0 - 1） |
|
||||
| `candidateMultiplier` | `number` | `4` | 候选池大小倍数 |
|
||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| --------------------- | --------- | ------- | ---------------------------- |
|
||||
| `enabled` | `boolean` | `true` | 启用混合 BM25 + 向量搜索 |
|
||||
| `vectorWeight` | `number` | `0.7` | 向量分数的权重（0-1） |
|
||||
| `textWeight` | `number` | `0.3` | BM25 分数的权重（0-1） |
|
||||
| `candidateMultiplier` | `number` | `4` | 候选池大小乘数 |
|
||||
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||||
### MMR（多样性）
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||||
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||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ------------- | --------- | ------ | ---------------------------------- |
|
||||
| `mmr.enabled` | `boolean` | `false` | 启用 MMR 重新排序 |
|
||||
| `mmr.lambda` | `number` | `0.7` | 0 = 最大多样性，1 = 最大相关性 |
|
||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ------------- | --------- | ------- | ---------------------------------- |
|
||||
| `mmr.enabled` | `boolean` | `false` | 启用 MMR 重排序 |
|
||||
| `mmr.lambda` | `number` | `0.7` | 0 = 最大多样性，1 = 最大相关性 |
|
||||
|
||||
### 时间衰减（新近性）
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||||
|
||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ---------------------------- | --------- | ------ | ----------------------- |
|
||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ---------------------------- | --------- | ------- | ----------------------- |
|
||||
| `temporalDecay.enabled` | `boolean` | `false` | 启用新近性加权 |
|
||||
| `temporalDecay.halfLifeDays` | `number` | `30` | 分数每 N 天衰减为一半 |
|
||||
| `temporalDecay.halfLifeDays` | `number` | `30` | 分数每 N 天减半 |
|
||||
|
||||
常青文件（`MEMORY.md`、`memory/` 中不带日期的文件）永远不会被衰减。
|
||||
常青文件（`MEMORY.md`、`memory/` 中不带日期的文件）永远不会衰减。
|
||||
|
||||
### 完整示例
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||||
@ -266,11 +275,11 @@ openclaw memory index --force --agent main
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---
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||||
## 其他 memory 路径
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||||
## 其他内存路径
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||||
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||||
| Key | 类型 | 说明 |
|
||||
| ------------ | ---------- | ---------------------------- |
|
||||
| `extraPaths` | `string[]` | 要索引的其他目录或文件路径 |
|
||||
| 键 | 类型 | 说明 |
|
||||
| ------------ | ---------- | ---------------------------------- |
|
||||
| `extraPaths` | `string[]` | 要建立索引的其他目录或文件 |
|
||||
|
||||
```json5
|
||||
{
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||||
@ -284,80 +293,79 @@ openclaw memory index --force --agent main
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
路径可以是绝对路径，也可以相对于工作区。目录会递归扫描 `.md` 文件。符号链接的处理取决于当前后端：内置引擎会忽略符号链接，而 QMD 会遵循底层 QMD 扫描器的行为。
|
||||
路径可以是绝对路径，也可以是相对于工作区的路径。目录会递归扫描其中的 `.md` 文件。符号链接的处理取决于当前使用的后端：内置引擎会忽略符号链接，而 QMD 会遵循底层 QMD 扫描器的行为。
|
||||
|
||||
对于按智能体范围的跨智能体 transcript 搜索，请使用
|
||||
`agents.list[].memorySearch.qmd.extraCollections`，而不是 `memory.qmd.paths`。
|
||||
这些额外集合遵循相同的 `{ path, name, pattern? }` 结构，但会按智能体进行合并，并且当路径指向当前工作区之外时，可以保留显式共享名称。
|
||||
如果同一个解析后路径同时出现在 `memory.qmd.paths` 和
|
||||
`memorySearch.qmd.extraCollections` 中，QMD 会保留第一个条目并跳过重复项。
|
||||
对于按智能体范围进行的跨智能体转录搜索，请使用 `agents.list[].memorySearch.qmd.extraCollections`，而不是 `memory.qmd.paths`。这些额外集合遵循相同的 `{ path, name, pattern? }` 结构，但会按智能体进行合并，并且当路径指向当前工作区之外时，可以保留显式指定的共享名称。
|
||||
如果同一个已解析路径同时出现在 `memory.qmd.paths` 和 `memorySearch.qmd.extraCollections` 中，QMD 会保留第一项并跳过重复项。
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 多模态 memory（Gemini）
|
||||
## 多模态内存（Gemini）
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||||
使用 Gemini Embedding 2 将图片和音频与 Markdown 一起建立索引：
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||||
使用 Gemini Embedding 2 为图像和音频与 Markdown 一起建立索引：
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||||
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||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ------------------------- | ---------- | ---------- | ------------------------------------- |
|
||||
| `multimodal.enabled` | `boolean` | `false` | 启用多模态索引 |
|
||||
| `multimodal.modalities` | `string[]` | -- | `["image"]`、`["audio"]` 或 `["all"]` |
|
||||
| `multimodal.maxFileBytes` | `number` | `10000000` | 建立索引时允许的最大文件大小 |
|
||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ------------------------- | ---------- | ---------- | -------------------------------------- |
|
||||
| `multimodal.enabled` | `boolean` | `false` | 启用多模态索引 |
|
||||
| `multimodal.modalities` | `string[]` | -- | `["image"]`、`["audio"]` 或 `["all"]` |
|
||||
| `multimodal.maxFileBytes` | `number` | `10000000` | 建立索引的最大文件大小 |
|
||||
|
||||
仅适用于 `extraPaths` 中的文件。默认 memory 根目录仍只索引 Markdown。
|
||||
仅适用于 `extraPaths` 中的文件。默认内存根目录仍然只索引 Markdown。
|
||||
需要 `gemini-embedding-2-preview`。`fallback` 必须为 `"none"`。
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||||
|
||||
支持的格式：`.jpg`、`.jpeg`、`.png`、`.webp`、`.gif`、`.heic`、`.heif`
|
||||
（图片）；`.mp3`、`.wav`、`.ogg`、`.opus`、`.m4a`、`.aac`、`.flac`（音频）。
|
||||
（图像）；`.mp3`、`.wav`、`.ogg`、`.opus`、`.m4a`、`.aac`、`.flac`（音频）。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 嵌入缓存
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||||
|
||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ------------------ | --------- | ------ | -------------------------------- |
|
||||
| `cache.enabled` | `boolean` | `false` | 在 SQLite 中缓存 chunk 嵌入 |
|
||||
| `cache.maxEntries` | `number` | `50000` | 最大缓存嵌入条目数 |
|
||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ------------------ | --------- | ------- | --------------------------------- |
|
||||
| `cache.enabled` | `boolean` | `false` | 在 SQLite 中缓存分块嵌入 |
|
||||
| `cache.maxEntries` | `number` | `50000` | 最大缓存嵌入数量 |
|
||||
|
||||
可防止在重新索引或 transcript 更新时，对未变更的文本重复生成嵌入。
|
||||
可防止在重建索引或更新转录时，对未更改的文本重复进行嵌入。
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||||
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||||
---
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||||
## 批量索引
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||||
|
||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ----------------------------- | --------- | ------ | ---------------------- |
|
||||
| `remote.batch.enabled` | `boolean` | `false` | 启用批量嵌入 API |
|
||||
| `remote.batch.concurrency` | `number` | `2` | 并行批处理任务数 |
|
||||
| `remote.batch.wait` | `boolean` | `true` | 等待批处理完成 |
|
||||
| `remote.batch.pollIntervalMs` | `number` | -- | 轮询间隔 |
|
||||
| `remote.batch.timeoutMinutes` | `number` | -- | 批处理超时时间 |
|
||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ----------------------------- | --------- | ------- | ------------------------ |
|
||||
| `remote.batch.enabled` | `boolean` | `false` | 启用批量嵌入 API |
|
||||
| `remote.batch.concurrency` | `number` | `2` | 并行批处理任务数 |
|
||||
| `remote.batch.wait` | `boolean` | `true` | 等待批处理完成 |
|
||||
| `remote.batch.pollIntervalMs` | `number` | -- | 轮询间隔 |
|
||||
| `remote.batch.timeoutMinutes` | `number` | -- | 批处理超时时间 |
|
||||
|
||||
适用于 `openai`、`gemini` 和 `voyage`。对于大规模回填，OpenAI 批处理通常最快且最便宜。
|
||||
适用于 `openai`、`gemini` 和 `voyage`。对于大规模回填，OpenAI 批处理通常最快且成本最低。
|
||||
|
||||
这与 `sync.embeddingBatchTimeoutSeconds` 是分开的，后者控制本地/自托管提供商使用的内联嵌入调用，以及在未启用提供商批量 API 时托管提供商使用的内联嵌入调用。
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||||
## 会话 memory 搜索（实验性）
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||||
## 会话内存搜索（实验性）
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为会话 transcript 建立索引，并通过 `memory_search` 暴露：
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||||
为会话转录建立索引，并通过 `memory_search` 提供结果：
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||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ----------------------------- | ---------- | ------------- | ----------------------------------------- |
|
||||
| `experimental.sessionMemory` | `boolean` | `false` | 启用会话索引 |
|
||||
| `sources` | `string[]` | `["memory"]` | 添加 `"sessions"` 以包含 transcripts |
|
||||
| `sync.sessions.deltaBytes` | `number` | `100000` | 触发重新索引的字节阈值 |
|
||||
| `sync.sessions.deltaMessages` | `number` | `50` | 触发重新索引的消息阈值 |
|
||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ----------------------------- | ---------- | ------------ | --------------------------------------- |
|
||||
| `experimental.sessionMemory` | `boolean` | `false` | 启用会话索引 |
|
||||
| `sources` | `string[]` | `["memory"]` | 添加 `"sessions"` 以包含转录 |
|
||||
| `sync.sessions.deltaBytes` | `number` | `100000` | 触发重建索引的字节阈值 |
|
||||
| `sync.sessions.deltaMessages` | `number` | `50` | 触发重建索引的消息阈值 |
|
||||
|
||||
会话索引需要显式启用，并异步运行。结果可能会略有滞后。会话日志存储在磁盘上，因此应将文件系统访问视为信任边界。
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||||
会话索引是选择启用的，并且会异步运行。结果可能会略有滞后。会话日志存储在磁盘上，因此请将文件系统访问视为信任边界。
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||||
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||||
## SQLite 向量加速（sqlite-vec）
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||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ---------------------------- | --------- | ------ | -------------------------------- |
|
||||
| `store.vector.enabled` | `boolean` | `true` | 使用 sqlite-vec 执行向量查询 |
|
||||
| `store.vector.extensionPath` | `string` | bundled | 覆盖 sqlite-vec 路径 |
|
||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ---------------------------- | --------- | --------- | ----------------------------- |
|
||||
| `store.vector.enabled` | `boolean` | `true` | 使用 sqlite-vec 执行向量查询 |
|
||||
| `store.vector.extensionPath` | `string` | 内置 | 覆盖 sqlite-vec 路径 |
|
||||
|
||||
当 sqlite-vec 不可用时，OpenClaw 会自动回退到进程内余弦相似度计算。
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||||
|
||||
@ -365,10 +373,10 @@ openclaw memory index --force --agent main
|
||||
|
||||
## 索引存储
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||||
|
||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| --------------------- | -------- | ------------------------------------- | ------------------------------------ |
|
||||
| `store.path` | `string` | `~/.openclaw/memory/{agentId}.sqlite` | 索引位置（支持 `{agentId}` token） |
|
||||
| `store.fts.tokenizer` | `string` | `unicode61` | FTS5 tokenizer（`unicode61` 或 `trigram`） |
|
||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| --------------------- | -------- | ------------------------------------- | ------------------------------------- |
|
||||
| `store.path` | `string` | `~/.openclaw/memory/{agentId}.sqlite` | 索引位置（支持 `{agentId}` 占位符） |
|
||||
| `store.fts.tokenizer` | `string` | `unicode61` | FTS5 分词器（`unicode61` 或 `trigram`） |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
@ -377,47 +385,47 @@ openclaw memory index --force --agent main
|
||||
设置 `memory.backend = "qmd"` 以启用。所有 QMD 设置都位于
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||||
`memory.qmd` 下：
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||||
|
||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ------------------------ | --------- | -------- | ------------------------------------------- |
|
||||
| `command` | `string` | `qmd` | QMD 可执行文件路径 |
|
||||
| `searchMode` | `string` | `search` | 搜索命令：`search`、`vsearch`、`query` |
|
||||
| `includeDefaultMemory` | `boolean` | `true` | 自动索引 `MEMORY.md` + `memory/**/*.md` |
|
||||
| `paths[]` | `array` | -- | 额外路径：`{ name, path, pattern? }` |
|
||||
| `sessions.enabled` | `boolean` | `false` | 为会话 transcript 建立索引 |
|
||||
| `sessions.retentionDays` | `number` | -- | transcript 保留天数 |
|
||||
| `sessions.exportDir` | `string` | -- | 导出目录 |
|
||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ------------------------ | --------- | -------- | -------------------------------------------- |
|
||||
| `command` | `string` | `qmd` | QMD 可执行文件路径 |
|
||||
| `searchMode` | `string` | `search` | 搜索命令：`search`、`vsearch`、`query` |
|
||||
| `includeDefaultMemory` | `boolean` | `true` | 自动索引 `MEMORY.md` + `memory/**/*.md` |
|
||||
| `paths[]` | `array` | -- | 额外路径：`{ name, path, pattern? }` |
|
||||
| `sessions.enabled` | `boolean` | `false` | 索引会话转录 |
|
||||
| `sessions.retentionDays` | `number` | -- | 转录保留时长 |
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||||
| `sessions.exportDir` | `string` | -- | 导出目录 |
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||||
OpenClaw 优先使用当前 QMD collection 和 MCP 查询结构，但仍会通过回退到旧版 `--mask` collection 标志和较旧的 MCP 工具名称，来保持对旧版 QMD 发布的兼容性。
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||||
OpenClaw 优先使用当前的 QMD collection 和 MCP 查询结构，但在需要时也会通过回退到旧版 `--mask` collection 标志和旧版 MCP 工具名称来兼容较老的 QMD 版本。
|
||||
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||||
QMD 模型覆盖保留在 QMD 一侧，而不是放在 OpenClaw 配置中。如果你需要全局覆盖 QMD 的模型，请在 Gateway 网关运行时环境中设置环境变量，例如
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||||
QMD 模型覆盖保留在 QMD 侧，而不是放在 OpenClaw 配置中。如果你需要全局覆盖 QMD 的模型，请在 Gateway 网关 运行时环境中设置环境变量，例如
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||||
`QMD_EMBED_MODEL`、`QMD_RERANK_MODEL` 和 `QMD_GENERATE_MODEL`。
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||||
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||||
### 更新计划
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||||
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||||
| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ------------------------- | --------- | ------- | ---------------------------- |
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||||
| `update.interval` | `string` | `5m` | 刷新间隔 |
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||||
| `update.debounceMs` | `number` | `15000` | 文件变更去抖 |
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||||
| `update.onBoot` | `boolean` | `true` | 启动时刷新 |
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||||
| `update.waitForBootSync` | `boolean` | `false` | 启动时阻塞直到刷新完成 |
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||||
| `update.embedInterval` | `string` | -- | 单独的嵌入更新频率 |
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||||
| `update.commandTimeoutMs` | `number` | -- | QMD 命令超时 |
|
||||
| `update.updateTimeoutMs` | `number` | -- | QMD 更新操作超时 |
|
||||
| `update.embedTimeoutMs` | `number` | -- | QMD 嵌入操作超时 |
|
||||
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||||
| ------------------------- | --------- | --------- | ------------------------------ |
|
||||
| `update.interval` | `string` | `5m` | 刷新间隔 |
|
||||
| `update.debounceMs` | `number` | `15000` | 文件变更防抖 |
|
||||
| `update.onBoot` | `boolean` | `true` | 启动时刷新 |
|
||||
| `update.waitForBootSync` | `boolean` | `false` | 阻塞启动直到刷新完成 |
|
||||
| `update.embedInterval` | `string` | -- | 单独的嵌入执行周期 |
|
||||
| `update.commandTimeoutMs` | `number` | -- | QMD 命令超时时间 |
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||||
| `update.updateTimeoutMs` | `number` | -- | QMD 更新操作超时时间 |
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| `update.embedTimeoutMs` | `number` | -- | QMD 嵌入操作超时时间 |
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### 限制
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| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
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| ------------------------- | -------- | ------ | -------------------- |
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| `limits.maxResults` | `number` | `6` | 最大搜索结果数 |
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| `limits.maxSnippetChars` | `number` | -- | 限制 snippet 长度 |
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| `limits.maxInjectedChars` | `number` | -- | 限制总注入字符数 |
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| `limits.timeoutMs` | `number` | `4000` | 搜索超时 |
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| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
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| ------------------------- | -------- | ------- | ------------------------ |
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| `limits.maxResults` | `number` | `6` | 最大搜索结果数 |
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| `limits.maxSnippetChars` | `number` | -- | 限制摘要片段长度 |
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| `limits.maxInjectedChars` | `number` | -- | 限制注入的总字符数 |
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| `limits.timeoutMs` | `number` | `4000` | 搜索超时时间 |
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### 范围
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### 作用范围
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控制哪些会话可以接收 QMD 搜索结果。Schema 与
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[`session.sendPolicy`](/zh-CN/gateway/config-agents#session) 相同：
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||||
控制哪些会话可以接收 QMD 搜索结果。使用与
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[`session.sendPolicy`](/zh-CN/gateway/config-agents#session) 相同的 schema：
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```json5
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{
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@ -432,20 +440,20 @@ QMD 模型覆盖保留在 QMD 一侧，而不是放在 OpenClaw 配置中。如
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}
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```
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随附的默认配置允许私信和渠道会话，同时仍拒绝群组。
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||||
内置默认值允许私信和渠道会话，同时仍然拒绝群组。
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默认仅限私信。`match.keyPrefix` 匹配标准化后的会话键；
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默认仅限私信。`match.keyPrefix` 匹配规范化后的会话键；
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`match.rawKeyPrefix` 匹配包含 `agent:<id>:` 的原始键。
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### 引用
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`memory.citations` 适用于所有后端：
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| 值 | 行为 |
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| ---------------- | --------------------------------------------------- |
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| `auto`（默认） | 在 snippet 中包含 `Source: <path#line>` 页脚 |
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| `on` | 始终包含页脚 |
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| `off` | 省略页脚（路径仍会在内部传递给智能体） |
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||||
| 值 | 行为 |
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||||
| ---------------- | ------------------------------------------------- |
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||||
| `auto`（默认） | 在摘要片段中包含 `Source: <path#line>` 页脚 |
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||||
| `on` | 始终包含页脚 |
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| `off` | 省略页脚（路径仍会在内部传递给智能体） |
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### 完整 QMD 示例
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@ -473,18 +481,18 @@ QMD 模型覆盖保留在 QMD 一侧，而不是放在 OpenClaw 配置中。如
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## Dreaming
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Dreaming 配置位于 `plugins.entries.memory-core.config.dreaming` 下，
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||||
而不是 `agents.defaults.memorySearch`。
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||||
而不在 `agents.defaults.memorySearch` 下。
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||||
Dreaming 作为一次计划性扫描运行，并将内部的浅层 / 深层 / REM 阶段作为实现细节使用。
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Dreaming 作为一次定时扫描运行，并将内部的 light/deep/REM 阶段作为实现细节使用。
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||||
|
||||
关于概念行为和斜杠命令，请参见 [Dreaming](/zh-CN/concepts/dreaming)。
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||||
有关概念行为和斜杠命令，请参见 [Dreaming](/zh-CN/concepts/dreaming)。
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### 用户设置
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| Key | 类型 | 默认值 | 说明 |
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| ----------- | --------- | ----------- | ------------------------------------ |
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| `enabled` | `boolean` | `false` | 完全启用或禁用 Dreaming |
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| `frequency` | `string` | `0 3 * * *` | 完整 Dreaming 扫描的可选 cron 频率 |
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| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
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| ----------- | --------- | ----------- | ---------------------------------- |
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||||
| `enabled` | `boolean` | `false` | 完全启用或禁用 Dreaming |
|
||||
| `frequency` | `string` | `0 3 * * *` | 完整 Dreaming 扫描的可选 cron 周期 |
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||||
### 示例
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@ -507,12 +515,12 @@ Dreaming 作为一次计划性扫描运行，并将内部的浅层 / 深层 / RE
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说明：
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- Dreaming 会将机器状态写入 `memory/.dreams/`。
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- Dreaming 会将人类可读的叙述性输出写入 `DREAMS.md`（或现有的 `dreams.md`）。
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||||
- 浅层 / 深层 / REM 阶段策略和阈值属于内部行为，而不是面向用户的配置。
|
||||
- Dreaming 将机器状态写入 `memory/.dreams/`。
|
||||
- Dreaming 将人类可读的叙事输出写入 `DREAMS.md`（或现有的 `dreams.md`）。
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||||
- light/deep/REM 阶段策略和阈值属于内部行为，不是面向用户的配置。
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## 相关内容
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- [Memory 概览](/zh-CN/concepts/memory)
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- [Memory 搜索](/zh-CN/concepts/memory-search)
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- [配置参考](/zh-CN/gateway/configuration-reference)
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||||
- [Memory overview](/zh-CN/concepts/memory)
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||||
- [Memory search](/zh-CN/concepts/memory-search)
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- [Configuration reference](/zh-CN/gateway/configuration-reference)
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