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openclaw-docs-i18n[bot] 2026-04-30 14:29:50 +00:00
parent 415924f8e6
commit 45d479b3ee
2 changed files with 192 additions and 192 deletions
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94
docs/zh-CN/concepts/memory-search.md
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@ -1,59 +1,59 @@
---
read_when:
- 你想了解 memory_search 是如何工作的
- 你想了解 memory_search 的工作原理
- 你想选择一个嵌入提供商
- 你想调整搜索质量
summary: 内存搜索如何使用嵌入和混合检索来查找相关笔记
title: 内存搜索
- 你想要调优搜索质量
summary: 记忆搜索如何使用嵌入和混合检索查找相关笔记
title: 记忆搜索
x-i18n:
generated_at: "2026-04-28T02:18:30Z"
model: gpt-5.4
generated_at: "2026-04-30T14:28:18Z"
model: gpt-5.5
provider: openai
source_hash: 3e6c44d90f49a797bda01b9a575928c128a334f89ae14fc3620e65562a866aa9
source_hash: 7f40bbe32453a28070ffc67f19a4c06e2fe59a24237a2aef353f4b9b8260bcf2
source_path: concepts/memory-search.md
workflow: 15
workflow: 16
---
`memory_search` 会从你的记忆文件中查找相关笔记，即使措辞与原文不同也可以。它的工作方式是将记忆内容索引为小块，然后使用嵌入、关键词或两者结合来进行搜索。
`memory_search` 会从你的记忆文件中查找相关笔记，即使用词与原文不同也能找到。它通过将记忆索引成小块，并使用嵌入、关键字或两者来搜索这些小块。
## 快速开始
如果你已配置 GitHub Copilot 订阅、OpenAI、Gemini、Voyage 或 Mistral API key，内存搜索会自动工作。若要显式设置提供商：
如果你已配置 GitHub Copilot 订阅，或 OpenAI、Gemini、Voyage、Mistral API key，记忆搜索会自动工作。要显式设置提供商：
```json5
{
agents: {
defaults: {
memorySearch: {
provider: "openai", // 或 "gemini"、"local"、"ollama" 等。
provider: "openai", // or "gemini", "local", "ollama", etc.
},
},
},
}
```
对于多端点设置，`provider` 也可以是自定义的 `models.providers.<id>` 条目，例如 `ollama-5080`，前提是该提供商设置了 `api: "ollama"` 或其他嵌入适配器所有者。
对于多端点设置，当该提供商设置了 `api: "ollama"` 或其他嵌入适配器所有者时，`provider` 也可以是自定义的 `models.providers.<id>` 条目，例如 `ollama-5080`。
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"`。
对于不需要 API key 的本地嵌入，设置 `provider: "local"`。打包安装会在 OpenClaw 管理的插件 runtime-deps 树中保留原生 `node-llama-cpp` 运行时；如果该树需要修复，请运行 `openclaw doctor --fix`。
某些与 OpenAI 兼容的嵌入端点需要非对称标签，例如搜索时使用 `input_type: "query"`，为已索引分块使用 `input_type: "document"` 或 `"passage"`。可通过 `memorySearch.queryInputType` 和 `memorySearch.documentInputType` 进行配置；参见 [Memory configuration reference](/zh-CN/reference/memory-config#provider-specific-config)。
某些 OpenAI 兼容的嵌入端点需要非对称标签，例如搜索使用 `input_type: "query"`，索引块使用 `input_type: "document"` 或 `"passage"`。使用 `memorySearch.queryInputType` 和 `memorySearch.documentInputType` 配置这些项；请参阅[记忆配置参考](/zh-CN/reference/memory-config#provider-specific-config)。
## 支持的提供商
| 提供商 | ID | 需要 API key | 说明 |
| -------------- | ---------------- | ------------- | ---------------------------------------------------- |
| Bedrock | `bedrock` | 否 | 当 AWS 凭证链可解析时自动检测 |
| Gemini | `gemini` | 是 | 支持图像/音频索引 |
| GitHub Copilot | `github-copilot` | 否 | 自动检测，使用 Copilot 订阅 |
| Local | `local` | 否 | GGUF 模型，下载大小约 0.6 GB |
| Mistral | `mistral` | 是 | 自动检测 |
| Ollama | `ollama` | 否 | 本地，必须显式设置 |
| OpenAI | `openai` | 是 | 自动检测，速度快 |
| Voyage | `voyage` | 是 | 自动检测 |
| 提供商 | ID | 需要 API key | 备注 |
| -------------- | ---------------- | ------------ | ---------------------------------------------------- |
| Bedrock | `bedrock` | 否 | AWS 凭证链解析成功时自动检测 |
| Gemini | `gemini` | 是 | 支持图像/音频索引 |
| GitHub Copilot | `github-copilot` | 否 | 自动检测，使用 Copilot 订阅 |
| Local | `local` | 否 | GGUF 模型，下载约 0.6 GB |
| Mistral | `mistral` | 是 | 自动检测 |
| Ollama | `ollama` | 否 | 本地运行，必须显式设置 |
| OpenAI | `openai` | 是 | 自动检测，速度快 |
| Voyage | `voyage` | 是 | 自动检测 |
## 搜索如何工作
OpenClaw 会并行运行两条检索路径，并合并结果：
OpenClaw 会并行运行两条检索路径并合并结果：
```mermaid
flowchart LR
@ -66,31 +66,31 @@ flowchart LR
M --> R["Top Results"]
```
- **向量搜索** 查找语义相近的笔记（“gateway host” 可以匹配 “the machine running OpenClaw”）。
- **BM25 关键词搜索** 查找精确匹配（ID、错误字符串、配置键）。
- **向量搜索**会查找含义相近的笔记（“gateway host”匹配“运行 OpenClaw 的机器”）。
- **BM25 关键字搜索**会查找精确匹配项（ID、错误字符串、配置键）。
如果只有一条路径可用（没有嵌入或没有 FTS），则仅运行另一条路径。
如果只有一条路径可用（没有嵌入或没有 FTS），另一条路径会单独运行。
当嵌入不可用时，OpenClaw 仍会对 FTS 结果使用词法排序，而不只是退化为原始的精确匹配顺序。这种降级模式会提升那些查询词覆盖更强、文件路径更相关的分块，从而即使没有 `sqlite-vec` 或嵌入提供商，也能保持较好的召回效果。
当嵌入不可用时，OpenClaw 仍会对 FTS 结果使用词法排序，而不是只回退到原始精确匹配排序。这种降级模式会提升查询词覆盖更强、文件路径更相关的块，即使没有 `sqlite-vec` 或嵌入提供商，也能保持有用的召回率。
## 提升搜索质量
当你有大量笔记历史时，两项可选功能会有所帮助：
当你有大量历史笔记时，两个可选功能会有所帮助：
### 时间衰减
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，这意味着上个月的笔记得分会降至原始权重的 50%。像 `MEMORY.md` 这样的常青文件永远不会衰减。
旧笔记会逐渐降低排序权重，让近期信息优先浮现。默认半衰期为 30 天，上个月的笔记得分为其原始权重的 50%。像 `MEMORY.md` 这样的长期有效文件永远不会衰减。
<Tip>
如果你的智能体积累了数个月的每日笔记，而过时信息总是排在最新上下文之前，请启用时间衰减。
如果你的智能体有数月的每日笔记，并且过时信息持续排在近期上下文前面，请启用时间衰减。
</Tip>
### MMR（多样性）
减少重复结果。如果五条笔记都提到同一份路由器配置，MMR 会确保顶部结果覆盖不同主题，而不是反复出现相似内容。
减少重复结果。如果五条笔记都提到相同的路由器配置，MMR 会确保顶部结果覆盖不同主题，而不是重复出现。
<Tip>
如果 `memory_search` 总是从不同的每日笔记中返回近乎重复的片段，请启用 MMR。
如果 `memory_search` 持续从不同的每日笔记返回近似重复的片段，请启用 MMR。
</Tip>
### 同时启用两者
@ -114,30 +114,30 @@ flowchart LR
## 多模态记忆
使用 Gemini Embedding 2 时，你可以在 Markdown 之外同时索引图像和音频文件。搜索查询仍然是文本，但它们可以匹配视觉和音频内容。设置方法请参见 [Memory configuration reference](/zh-CN/reference/memory-config)。
使用 Gemini Embedding 2，你可以将图像和音频文件与 Markdown 一起索引。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)。
## 会话内存搜索
## 会话记忆搜索
你也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 [configuration reference](/zh-CN/reference/memory-config)。
你可以选择索引会话转录，这样 `memory_search` 就能回忆更早的对话。这需要通过 `memorySearch.experimental.sessionMemory` 主动启用。详情请参阅[配置参考](/zh-CN/reference/memory-config)。
## 故障排除
**没有结果？** 运行 `openclaw memory status` 检查索引。如果为空，运行 `openclaw memory index --force`。
**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`。
**只有关键字匹配？** 你的嵌入提供商可能未配置。检查 `openclaw memory status --deep`。
**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。如果只是主机较慢，请设置 `agents.defaults.memorySearch.sync.embeddingBatchTimeoutSeconds`，然后重新运行 `openclaw memory index --force`。
**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。如果主机只是速度慢，请设置 `agents.defaults.memorySearch.sync.embeddingBatchTimeoutSeconds`，然后重新运行 `openclaw memory index --force`。
**找不到 CJK 文本？** 使用 `openclaw memory index --force` 重新构建 FTS 索引。
**找不到 CJK 文本？** 使用 `openclaw memory index --force` 重建 FTS 索引。
## 进一步阅读
## 延伸阅读
- [Active Memory](/zh-CN/concepts/active-memory) -- 用于交互式聊天会话的子智能体记忆
- [Memory](/zh-CN/concepts/memory) -- 文件布局、后端、工具
- [Memory configuration reference](/zh-CN/reference/memory-config) -- 所有配置项
- [主动记忆](/zh-CN/concepts/active-memory) -- 交互式聊天会话的子智能体记忆
- [记忆](/zh-CN/concepts/memory) -- 文件布局、后端、工具
- [记忆配置参考](/zh-CN/reference/memory-config) -- 所有配置旋钮
## 相关内容
- [Memory overview](/zh-CN/concepts/memory)
- [Active memory](/zh-CN/concepts/active-memory)
- [Builtin memory engine](/zh-CN/concepts/memory-builtin)
- [记忆概览](/zh-CN/concepts/memory)
- [主动记忆](/zh-CN/concepts/active-memory)
- [内置记忆引擎](/zh-CN/concepts/memory-builtin)

290
docs/zh-CN/reference/memory-config.md
View File

@ -1,22 +1,22 @@
---
read_when:
- 你想配置记忆搜索提供商或嵌入模型
- 你想要配置记忆搜索提供商或嵌入模型
- 你想设置 QMD 后端
- 你想调优混合搜索、MMR 或时间衰减
- 你想启用多模态记忆索引
sidebarTitle: Memory config
summary: 记忆搜索、嵌入提供商、QMD、混合搜索和多模态索引的所有配置项
summary: 用于记忆搜索、嵌入提供商、QMD、混合搜索和多模态索引的所有配置项
title: 记忆配置参考
x-i18n:
generated_at: "2026-04-29T07:52:03Z"
generated_at: "2026-04-30T14:28:32Z"
model: gpt-5.5
provider: openai
source_hash: fbb21d407f7ec9ef76e68c268138892b12568137735b723579703e535d34b195
source_hash: 58b75751a19afb883fd7646cf5f71859f95bac468b2bfd8cc79db12ae892f70f
source_path: reference/memory-config.md
workflow: 16
---
本页列出 OpenClaw 记忆搜索的每个配置旋钮。有关概念概览，请参阅：
此页面列出了 OpenClaw 记忆搜索的所有配置旋钮。有关概念概览，请参阅：
<CardGroup cols={2}>
<Card title="记忆概览" href="/zh-CN/concepts/memory">
@ -29,7 +29,7 @@ x-i18n:
本地优先的 sidecar。
</Card>
<Card title="记忆搜索" href="/zh-CN/concepts/memory-search">
搜索流水线和调优。
搜索流水线与调优。
</Card>
<Card title="主动记忆" href="/zh-CN/concepts/active-memory">
用于交互式会话的记忆子智能体。
@ -39,25 +39,25 @@ x-i18n:
除非另有说明，所有记忆搜索设置都位于 `openclaw.json` 的 `agents.defaults.memorySearch` 下。
<Note>
如果你在寻找 **主动记忆** 功能开关和子智能体配置，它位于 `plugins.entries.active-memory` 下，而不是 `memorySearch`。
如果你要查找 **主动记忆** 功能开关和子智能体配置，它位于 `plugins.entries.active-memory` 下，而不是 `memorySearch`。
主动记忆使用双门控模型：
1. 插件必须已启用，并且目标为当前智能体 ID
1. 插件必须启用，并且目标是当前智能体 ID
2. 请求必须是符合条件的交互式持久聊天会话
有关激活模型、插件自有配置、转录持久化和安全推出模式，请参阅 [主动记忆](/zh-CN/concepts/active-memory)。
有关激活模型、插件拥有的配置、转录持久化和安全发布模式，请参阅 [主动记忆](/zh-CN/concepts/active-memory)。
</Note>
---
## 提供商选择
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ---------- | --------- | ---------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `provider` | `string` | 自动检测 | 嵌入适配器 ID，例如 `bedrock`、`deepinfra`、`gemini`、`github-copilot`、`local`、`mistral`、`ollama`、`openai` 或 `voyage`；也可以是已配置的 `models.providers.<id>`，其 `api` 指向这些适配器之一 |
| `model` | `string` | 提供商默认值 | 嵌入模型名称 |
| `fallback` | `string` | `"none"` | 主适配器失败时使用的回退适配器 ID |
| `fallback` | `string` | `"none"` | 主适配器失败时使用的备用适配器 ID |
| `enabled` | `boolean` | `true` | 启用或禁用记忆搜索 |
### 自动检测顺序
@ -66,28 +66,28 @@ x-i18n:
<Steps>
<Step title="local">
如果已配置 `memorySearch.local.modelPath` 且文件存在，则选择它。
如果已配置 `memorySearch.local.modelPath` 且文件存在，则会选择。
</Step>
<Step title="github-copilot">
如果可以解析 GitHub Copilot token（环境变量或认证配置文件），则选择它。
如果可以解析 GitHub Copilot 令牌（环境变量或身份验证配置文件），则会选择。
</Step>
<Step title="openai">
如果可以解析 OpenAI 密钥，则选择它。
如果可以解析 OpenAI 密钥，则会选择。
</Step>
<Step title="gemini">
如果可以解析 Gemini 密钥，则选择它。
如果可以解析 Gemini 密钥，则会选择。
</Step>
<Step title="voyage">
如果可以解析 Voyage 密钥，则选择它。
如果可以解析 Voyage 密钥，则会选择。
</Step>
<Step title="mistral">
如果可以解析 Mistral 密钥，则选择它。
如果可以解析 Mistral 密钥，则会选择。
</Step>
<Step title="deepinfra">
如果可以解析 DeepInfra 密钥，则选择它。
如果可以解析 DeepInfra 密钥，则会选择。
</Step>
<Step title="bedrock">
如果 AWS SDK 凭证链可以解析（实例角色、访问密钥、配置文件、SSO、Web 身份或共享配置），则选择它。
如果 AWS SDK 凭证链可以解析（实例角色、访问密钥、配置文件、SSO、Web 身份或共享配置），则会选择。
</Step>
</Steps>
@ -95,7 +95,7 @@ x-i18n:
### 自定义提供商 ID
`memorySearch.provider` 可以指向自定义 `models.providers.<id>` 条目。OpenClaw 会为嵌入适配器解析该提供商的 `api` 所有者，同时保留自定义提供商 ID，用于端点、认证和模型前缀处理。这让多 GPU 或多主机设置可以将记忆嵌入专用于特定本地端点：
`memorySearch.provider` 可以指向自定义 `models.providers.<id>` 条目。OpenClaw 会解析该提供商的 `api` 所有者以用于嵌入适配器，同时保留自定义提供商 ID，用于端点、身份验证和模型前缀处理。这让多 GPU 或多主机设置可以将记忆嵌入专用于特定本地端点：
```json5
{
@ -129,21 +129,21 @@ x-i18n:
| Bedrock | AWS 凭证链 | 不需要 API 密钥 |
| DeepInfra | `DEEPINFRA_API_KEY` | `models.providers.deepinfra.apiKey` |
| Gemini | `GEMINI_API_KEY` | `models.providers.google.apiKey` |
| GitHub Copilot | `COPILOT_GITHUB_TOKEN`, `GH_TOKEN`, `GITHUB_TOKEN` | 通过设备登录的认证配置文件 |
| GitHub Copilot | `COPILOT_GITHUB_TOKEN`, `GH_TOKEN`, `GITHUB_TOKEN` | 通过设备登录的身份验证配置文件 |
| Mistral | `MISTRAL_API_KEY` | `models.providers.mistral.apiKey` |
| Ollama | `OLLAMA_API_KEY`（占位符） | -- |
| OpenAI | `OPENAI_API_KEY` | `models.providers.openai.apiKey` |
| Voyage | `VOYAGE_API_KEY` | `models.providers.voyage.apiKey` |
<Note>
Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不能满足嵌入请求。
Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不满足嵌入请求。
</Note>
---
## 远程端点配置
用于自定义 OpenAI 兼容端点，或覆盖提供商默认值：
用于自定义 OpenAI 兼容端点或覆盖提供商默认值：
<ParamField path="remote.baseUrl" type="string">
自定义 API 基础 URL。
@ -178,7 +178,7 @@ Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不能满足嵌入请求。
<AccordionGroup>
<Accordion title="Gemini">
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ---------------------- | -------- | ---------------------- | ------------------------------------------ |
| `model` | `string` | `gemini-embedding-001` | 也支持 `gemini-embedding-2-preview` |
| `outputDimensionality` | `number` | `3072` | 对于 Embedding 2：768、1536 或 3072 |
@ -189,13 +189,13 @@ Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不能满足嵌入请求。
</Accordion>
<Accordion title="OpenAI 兼容输入类型">
OpenAI 兼容嵌入端点可以选择加入提供商特定的 `input_type` 请求字段。这对于非对称嵌入模型很有用，这类模型要求查询和文档嵌入使用不同标签。
OpenAI 兼容嵌入端点可以选择使用提供商特定的 `input_type` 请求字段。这对需要为查询和文档嵌入使用不同标签的非对称嵌入模型很有用。
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ------------------- | -------- | ------- | ------------------------------------------------------- |
| `inputType` | `string` | 未设置 | 查询和文档嵌入共享的 `input_type` |
| `queryInputType` | `string` | 未设置 | 查询时的 `input_type`；覆盖 `inputType` |
| `documentInputType` | `string` | 未设置 | 索引/文档的 `input_type`；覆盖 `inputType` |
| `documentInputType` | `string` | 未设置 | 索引/文档 `input_type`；覆盖 `inputType` |
```json5
{
@ -216,11 +216,11 @@ Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不能满足嵌入请求。
}
```
更改这些值会影响提供商批量索引的嵌入缓存身份；如果上游模型对这些标签的处理不同，之后应执行一次记忆重建索引。
更改这些值会影响提供商批量索引的嵌入缓存身份；当上游模型对这些标签采取不同处理时，随后应重建记忆索引。
</Accordion>
<Accordion title="Bedrock">
Bedrock 使用 AWS SDK 默认凭证链，不需要 API 密钥。如果 OpenClaw 在 EC2 上运行，并带有启用了 Bedrock 的实例角色，只需设置提供商和模型：
Bedrock 使用 AWS SDK 默认凭证链，不需要 API 密钥。如果 OpenClaw 在带有启用 Bedrock 的实例角色的 EC2 上运行，只需设置提供商和模型：
```json5
{
@ -235,20 +235,20 @@ Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不能满足嵌入请求。
}
```
| 键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ---------------------- | -------- | ------------------------------ | ------------------------------- |
| `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 |
**支持的模型**（带系列检测和默认维度）：
**支持的模型**（包含系列检测和维度默认值）：
| 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-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 |
| `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 |
@ -257,17 +257,17 @@ Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不能满足嵌入请求。
带吞吐量后缀的变体（例如 `amazon.titan-embed-text-v1:2:8k`）会继承基础模型的配置。
**认证：** Bedrock 认证使用标准 AWS SDK 凭证解析顺序：
**身份验证：**Bedrock 身份验证使用标准 AWS SDK 凭证解析顺序：
1. 环境变量（`AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`）
2. SSO token 缓存
3. Web 身份 token 凭证
2. SSO 令牌缓存
3. Web 身份令牌凭证
4. 共享凭证和配置文件
5. ECS 或 EC2 元数据凭证
区域会从 `AWS_REGION`、`AWS_DEFAULT_REGION`、`amazon-bedrock` 提供商 `baseUrl` 解析，或默认使用 `us-east-1`。
区域会从 `AWS_REGION`、`AWS_DEFAULT_REGION`、`amazon-bedrock` 提供商 `baseUrl` 解析，或默认为 `us-east-1`。
**IAM 权限：** IAM 角色或用户需要：
**IAM 权限：**IAM 角色或用户需要：
```json
{
@ -277,7 +277,7 @@ Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不能满足嵌入请求。
}
```
为实现最小权限，请将 `InvokeModel` 范围限定到特定模型：
对于最小权限，将 `InvokeModel` 范围限定到具体模型：
```
arn:aws:bedrock:*::foundation-model/amazon.titan-embed-text-v2:0
@ -285,22 +285,22 @@ Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不能满足嵌入请求。
</Accordion>
<Accordion title="本地（GGUF + node-llama-cpp）">
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| --------------------- | ------------------ | ---------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `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 |
| `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 个 token），同时限制非权重 VRAM。资源受限的主机可降至 1024–2048。`"auto"` 使用模型训练时的最大值，不建议用于 8B+ 模型（Qwen3-Embedding-8B：40 960 个 token → 约 32 GB VRAM，而 4096 时约 8.8 GB）。 |
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| --------------------- | ------------------ | ---------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `local.modelPath` | `string` | 自动下载 | GGUF 模型文件的路径 |
| `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 覆盖典型分块（128–512 个 token），同时限制非权重 VRAM。在受限主机上降低到 1024–2048。`"auto"` 使用模型训练时的最大值，不建议用于 8B+ 模型（Qwen3-Embedding-8B：40 960 个 token → 约 32 GB VRAM，而 4096 时约 8.8 GB）。 |
默认模型：`embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf`（约 0.6 GB，自动下载）。需要原生构建：先运行 `pnpm approve-builds`，再运行 `pnpm rebuild node-llama-cpp`。
默认模型：`embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf`（约 0.6 GB，自动下载）。配置了 `provider: "local"` 时，打包安装会通过托管插件运行时依赖修复原生 `node-llama-cpp` 运行时。源码检出仍需要原生构建批准：先运行 `pnpm approve-builds`，再运行 `pnpm rebuild node-llama-cpp`。
使用独立 CLI 验证 Gateway 网关使用的同一个提供商路径：
使用独立 CLI 验证 Gateway 网关使用的同一提供商路径：
```bash
openclaw memory status --deep --agent main
openclaw memory index --force --agent main
```
如果 `provider` 是 `auto`，只有当 `local.modelPath` 指向现有本地文件时才会选择 `local`。`hf:` 和 HTTP(S) 模型引用仍可通过 `provider: "local"` 显式使用，但在模型可用于磁盘之前，它们不会让 `auto` 选择本地。
如果 `provider` 是 `auto`，只有当 `local.modelPath` 指向现有本地文件时，才会选择 `local`。`hf:` 和 HTTP(S) 模型引用仍可与 `provider: "local"` 一起显式使用，但在模型可用于磁盘之前，它们不会让 `auto` 选择本地。
</Accordion>
</AccordionGroup>
@ -308,9 +308,9 @@ Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不能满足嵌入请求。
### 内联嵌入超时
<ParamField path="sync.embeddingBatchTimeoutSeconds" type="number">
覆盖内存索引期间内联嵌入批次的超时时间。
覆盖记忆索引期间内联嵌入批次的超时时间。
未设置时使用提供商默认值：`local`、`ollama` 和 `lmstudio` 等本地/自托管提供商为 600 秒，托管提供商为 120 秒。当本地 CPU 密集型嵌入批次健康但较慢时，请增大此值。
未设置时使用提供商默认值：`local`、`ollama` 和 `lmstudio` 等本地/自托管提供商为 600 秒，托管提供商为 120 秒。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。
</ParamField>
---
@ -322,24 +322,24 @@ Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不能满足嵌入请求。
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| --------------------- | --------- | ------ | ---------------------------- |
| `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） |
| `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 |
<Tabs>
<Tab title="MMR（多样性）">
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ------------- | --------- | ------- | ----------------------------- |
| `mmr.enabled` | `boolean` | `false` | 启用 MMR 重排序 |
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ------------- | --------- | ------ | ------------------------------ |
| `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 |
</Tab>
<Tab title="时间衰减（新近度）">
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ---------------------------- | --------- | ------ | --------------------- |
| `temporalDecay.enabled` | `boolean` | `false` | 启用新近度提升 |
| `temporalDecay.halfLifeDays` | `number` | `30` | 每 N 天分数减半 |
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ---------------------------- | --------- | ------ | ---------------------- |
| `temporalDecay.enabled` | `boolean` | `false` | 启用新近度提升 |
| `temporalDecay.halfLifeDays` | `number` | `30` | 每 N 天分数减半 |
常青文件（`MEMORY.md`、`memory/` 中不带日期的文件）永远不会衰减。
常青文件（`MEMORY.md`、`memory/` 中非日期命名的文件）永不衰减。
</Tab>
</Tabs>
@ -367,11 +367,11 @@ Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不能满足嵌入请求。
---
## 其他内存路径
## 其他记忆路径
| 键 | 类型 | 描述 |
| ------------ | ---------- | -------------------------- |
| `extraPaths` | `string[]` | 要索引的其他目录或文件 |
| 键 | 类型 | 描述 |
| ------------ | ---------- | -------------------------------- |
| `extraPaths` | `string[]` | 要索引的其他目录或文件 |
```json5
{
@ -385,38 +385,38 @@ Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不能满足嵌入请求。
}
```
路径可以是绝对路径，也可以是相对于工作区的路径。目录会被递归扫描以查找 `.md` 文件。符号链接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 `.md` 文件。符号链接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 扫描器行为。
对于按 agent 作用域进行的跨 agent 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? }` 形状，但它们会按 agent 合并，并且当路径指向当前工作区之外时，可以保留显式的共享名称。如果同一个解析后的路径同时出现在 `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 agent 范围的跨 agent 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? }` 形状，但它们会按 agent 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。如果同一解析路径同时出现在 `memory.qmd.paths` 和 `memorySearch.qmd.extraCollections` 中，QMD 会保留第一个条目并跳过重复项。
---
## 多模态内存（Gemini）
## 多模态记忆（Gemini）
使用 Gemini Embedding 2 在 Markdown 旁一起索引图像和音频：
使用 Gemini Embedding 2 将图像和音频与 Markdown 一起索引：
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ------------------------- | ---------- | ---------- | ---------------------------- |
| `multimodal.enabled` | `boolean` | `false` | 启用多模态索引 |
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ------------------------- | ---------- | ---------- | ----------------------------------- |
| `multimodal.enabled` | `boolean` | `false` | 启用多模态索引 |
| `multimodal.modalities` | `string[]` | -- | `["image"]`、`["audio"]` 或 `["all"]` |
| `multimodal.maxFileBytes` | `number` | `10000000` | 用于索引的最大文件大小 |
| `multimodal.maxFileBytes` | `number` | `10000000` | 索引的最大文件大小 |
<Note>
仅适用于 `extraPaths` 中的文件。默认内存根目录仍仅支持 Markdown。需要 `gemini-embedding-2-preview`。`fallback` 必须是 `"none"`。
仅适用于 `extraPaths` 中的文件。默认记忆根目录仅限 Markdown。需要 `gemini-embedding-2-preview`。`fallback` 必须为 `"none"`。
</Note>
支持的格式：`.jpg`、`.jpeg`、`.png`、`.webp`、`.gif`、`.heic`、`.heif`（图片）；`.mp3`、`.wav`、`.ogg`、`.opus`、`.m4a`、`.aac`、`.flac`（音频）。
支持的格式：`.jpg`、`.jpeg`、`.png`、`.webp`、`.gif`、`.heic`、`.heif`（图像）；`.mp3`、`.wav`、`.ogg`、`.opus`、`.m4a`、`.aac`、`.flac`（音频）。
---
## 嵌入缓存
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ------------------ | --------- | ------- | ----------------------------- |
| `cache.enabled` | `boolean` | `false` | 在 SQLite 中缓存分块嵌入 |
| `cache.maxEntries` | `number` | `50000` | 最大缓存嵌入数 |
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ------------------ | --------- | ------- | ------------------------------ |
| `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 |
防止在重新索引或会话记录更新期间对未更改的文本重新生成嵌入。
在重新索引或转录更新期间，避免对未更改文本重复生成嵌入。
---
@ -426,52 +426,52 @@ Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不能满足嵌入请求。
| ----------------------------- | --------- | ------ | -------------------- |
| `remote.nonBatchConcurrency` | `number` | `4` | 并行内联嵌入 |
| `remote.batch.enabled` | `boolean` | `false` | 启用批量嵌入 API |
| `remote.batch.concurrency` | `number` | `2` | 并行批处理作业 |
| `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 |
| `remote.batch.concurrency` | `number` | `2` | 并行批处理作业 |
| `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 |
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。
适用于 `openai`、`gemini` 和 `voyage`。OpenAI 批处理通常是大型回填最快且最便宜的方式。
`remote.nonBatchConcurrency` 控制本地/自托管提供商使用的内联嵌入调用，以及托管提供商在提供商批处理 API 未启用时使用的内联嵌入调用。Ollama 在非批量索引时默认使用 `1`，以避免压垮较小的本地主机；在更大的机器上可以设置更高的值。
`remote.nonBatchConcurrency` 控制本地/自托管提供商以及未启用提供商批处理 API 时托管提供商使用的内联嵌入调用。Ollama 的非批量索引默认值为 `1`，以避免压垮较小的本地主机；在较大的机器上可以设置更高的值。
这不同于 `sync.embeddingBatchTimeoutSeconds`，后者控制内联嵌入调用的超时时间。
这与 `sync.embeddingBatchTimeoutSeconds` 分开，后者控制内联嵌入调用的超时时间。
---
## 会话记忆搜索（实验性）
索引会话记录，并通过 `memory_search` 展示：
索引会话转录，并通过 `memory_search` 暴露它们：
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ----------------------------- | ---------- | ------------ | -------------------------------- |
| `experimental.sessionMemory` | `boolean` | `false` | 启用会话索引 |
| `sources` | `string[]` | `["memory"]` | 添加 `"sessions"` 以包含会话记录 |
| `sync.sessions.deltaBytes` | `number` | `100000` | 重新索引的字节阈值 |
| `sync.sessions.deltaMessages` | `number` | `50` | 重新索引的消息阈值 |
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ----------------------------- | ---------- | ------------ | ------------------------------ |
| `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` | 重新索引的字节阈值 |
| `sync.sessions.deltaMessages` | `number` | `50` | 重新索引的消息阈值 |
<Warning>
会话索引是选择启用的，并且会异步运行。结果可能会稍微滞后。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。
会话索引为选择启用，并且会异步运行。结果可能略有滞后。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。
</Warning>
---
## SQLite 向量加速（sqlite-vec）
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ---------------------------- | --------- | ------- | ---------------------------- |
| `store.vector.enabled` | `boolean` | `true` | 使用 sqlite-vec 进行向量查询 |
| `store.vector.extensionPath` | `string` | bundled | 覆盖 sqlite-vec 路径 |
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ---------------------------- | --------- | ------ | ---------------------------- |
| `store.vector.enabled` | `boolean` | `true` | 使用 sqlite-vec 进行向量查询 |
| `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。
当 sqlite-vec 不可用时，OpenClaw 会自动回退到进程内余弦相似度。
---
## 索引存储
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| --------------------- | -------- | ------------------------------------- | ------------------------------------ |
| `store.path` | `string` | `~/.openclaw/memory/{agentId}.sqlite` | 索引位置（支持 `{agentId}` 令牌） |
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| --------------------- | -------- | ------------------------------------- | ------------------------------------- |
| `store.path` | `string` | `~/.openclaw/memory/{agentId}.sqlite` | 索引位置（支持 `{agentId}` token） |
| `store.fts.tokenizer` | `string` | `unicode61` | FTS5 分词器（`unicode61` 或 `trigram`） |
---
@ -480,49 +480,49 @@ Codex OAuth 仅覆盖聊天/补全，不能满足嵌入请求。
设置 `memory.backend = "qmd"` 以启用。所有 QMD 设置都位于 `memory.qmd` 下：
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ------------------------ | --------- | -------- | --------------------------------------------------------------------------------- |
| `command` | `string` | `qmd` | QMD 可执行文件路径；当服务 `PATH` 与你的 shell 不同时，设置为绝对路径 |
| `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` | 索引会话记录 |
| `sessions.retentionDays` | `number` | -- | 会话记录保留期 |
| `sessions.exportDir` | `string` | -- | 导出目录 |
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ------------------------ | --------- | -------- | ------------------------------------------------------------------------------------- |
| `command` | `string` | `qmd` | QMD 可执行文件路径；当服务的 `PATH` 与你的命令行 shell 不同时，设置绝对路径 |
| `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 |
| `sessions.exportDir` | `string` | -- | 导出目录 |
`searchMode: "search"` 仅使用词法/BM25。OpenClaw 不会为该模式运行语义向量就绪探测或 QMD 嵌入维护，包括在 `memory status --deep` 期间；`vsearch` 和 `query` 仍然需要 QMD 向量就绪和嵌入。
OpenClaw 优先使用当前的 QMD collection 和 MCP 查询形态，但会在需要时尝试兼容的 collection pattern 标志和旧版 MCP 工具名称，以保持旧版 QMD release 可用。当 QMD 声明支持多个 collection 过滤器时，同源 collection 会通过一个 QMD 进程搜索；旧版 QMD 构建仍保留按 collection 的兼容路径。同源表示持久 memory collection 会被归为一组，而会话 transcript collection 仍保留为单独一组，因此来源多样化仍然同时包含两类输入。
OpenClaw 优先使用当前的 QMD collection 和 MCP query 形态，但会在需要时尝试兼容的 collection pattern 标志和较旧的 MCP 工具名称，以保持较旧的 QMD 版本可用。当 QMD 声明支持多个 collection filter 时，同源 collection 会通过一个 QMD 进程搜索；较旧的 QMD 构建仍使用按 collection 的兼容路径。同源意味着持久记忆 collection 会归为一组，而会话转录 collection 会保留为单独一组，因此来源多样化仍然同时拥有两类输入。
<Note>
QMD 模型覆盖保留在 QMD 侧，而不是 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 `QMD_EMBED_MODEL`、`QMD_RERANK_MODEL` 和 `QMD_GENERATE_MODEL` 等环境变量。
</Note>
<AccordionGroup>
<Accordion title="Update schedule">
| Key | Type | Default | Description |
<Accordion title="更新计划">
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ------------------------- | --------- | ------- | ------------------------------------- |
| `update.interval` | `string` | `5m` | 刷新间隔 |
| `update.debounceMs` | `number` | `15000` | 对文件变更进行防抖 |
| `update.onBoot` | `boolean` | `true` | 长驻 QMD manager 打开时刷新；也控制选择加入的启动刷新 |
| `update.onBoot` | `boolean` | `true` | 当长期运行的 QMD 管理器打开时刷新；也用于控制选择启用的启动刷新 |
| `update.startup` | `string` | `off` | 可选的 Gateway 网关启动刷新：`off`、`idle` 或 `immediate` |
| `update.startupDelayMs` | `number` | `120000` | 运行 `startup: "idle"` 刷新前的延迟 |
| `update.waitForBootSync` | `boolean` | `false` | 阻塞 manager 打开，直到其初始刷新完成 |
| `update.startupDelayMs` | `number` | `120000` | 在 `startup: "idle"` 刷新运行前延迟 |
| `update.waitForBootSync` | `boolean` | `false` | 阻塞管理器打开，直到其初始刷新完成 |
| `update.embedInterval` | `string` | -- | 单独的嵌入节奏 |
| `update.commandTimeoutMs` | `number` | -- | QMD 命令的超时时间 |
| `update.updateTimeoutMs` | `number` | -- | QMD update 操作的超时时间 |
| `update.embedTimeoutMs` | `number` | -- | QMD embed 操作的超时时间 |
| `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 |
</Accordion>
<Accordion title="Limits">
| Key | Type | Default | Description |
<Accordion title="限制">
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ------------------------- | -------- | ------- | -------------------------- |
| `limits.maxResults` | `number` | `6` | 最大搜索结果数 |
| `limits.maxSnippetChars` | `number` | -- | 限制 snippet 长度 |
| `limits.maxSnippetChars` | `number` | -- | 限制片段长度 |
| `limits.maxInjectedChars` | `number` | -- | 限制注入字符总数 |
| `limits.timeoutMs` | `number` | `4000` | 搜索超时时间 |
| `limits.timeoutMs` | `number` | `4000` | 搜索超时 |
</Accordion>
<Accordion title="Scope">
控制哪些会话可以接收 QMD 搜索结果。schema 与 [`session.sendPolicy`](/zh-CN/gateway/config-agents#session) 相同：
<Accordion title="范围">
控制哪些会话可以接收 QMD 搜索结果。与 [`session.sendPolicy`](/zh-CN/gateway/config-agents#session) 使用相同 schema：
```json5
{
@ -537,24 +537,24 @@ QMD 模型覆盖保留在 QMD 侧，而不是 OpenClaw 配置中。如果你需
}
```
随附默认值允许直聊和渠道会话，同时仍拒绝群组。
随附的默认配置允许 direct 和 channel 会话，同时仍拒绝 groups。
默认仅限私信。`match.keyPrefix` 匹配规范化后的会话 key；`match.rawKeyPrefix` 匹配包含 `agent:<id>:` 的原始 key。
默认仅限私信。`match.keyPrefix` 匹配规范化后的会话键；`match.rawKeyPrefix` 匹配包含 `agent:<id>:` 的原始键。
</Accordion>
<Accordion title="Citations">
`memory.citations` 适用于所有 backend：
<Accordion title="引用">
`memory.citations` 适用于所有后端：
| Value | Behavior |
| 值 | 行为 |
| ---------------- | --------------------------------------------------- |
| `auto`（默认） | 在 snippet 中包含 `Source: <path#line>` footer |
| `on` | 始终包含 footer |
| `off` | 省略 footer（path 仍会在内部传递给智能体） |
| `auto`（默认） | 在片段中包含 `Source: <path#line>` 页脚 |
| `on` | 始终包含页脚 |
| `off` | 省略页脚（路径仍会在内部传递给智能体） |
</Accordion>
</AccordionGroup>
QMD 启动刷新会在 Gateway 网关启动期间使用一次性子进程路径。当 memory search 为交互式使用而打开时，长驻 QMD manager 仍然拥有常规文件 watcher 和间隔 timer。
QMD 启动刷新会在 Gateway 网关启动期间使用一次性子进程路径。当打开记忆搜索供交互使用时，长期运行的 QMD 管理器仍然负责常规文件 watcher 和间隔定时器。
### 完整 QMD 示例
@ -583,16 +583,16 @@ QMD 启动刷新会在 Gateway 网关启动期间使用一次性子进程路径
Dreaming 配置在 `plugins.entries.memory-core.config.dreaming` 下，而不是 `agents.defaults.memorySearch` 下。
Dreaming 作为一次计划 sweep 运行，并将内部 light/deep/REM phase 作为实现细节使用。
Dreaming 作为一次定时 sweep 运行，并将内部的 light/deep/REM 阶段作为实现细节。
有关概念行为和 slash command，请参阅 [Dreaming](/zh-CN/concepts/dreaming)。
有关概念行为和 slash 命令，请参见 [Dreaming](/zh-CN/concepts/dreaming)。
### 用户设置
| Key | Type | Default | Description |
| 键 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| ----------- | --------- | ------------- | ------------------------------------------------- |
| `enabled` | `boolean` | `false` | 完全启用或禁用 dreaming |
| `frequency` | `string` | `0 3 * * *` | 完整 dreaming sweep 的可选 cron 节奏 |
| `enabled` | `boolean` | `false` | 完全启用或禁用 Dreaming |
| `frequency` | `string` | `0 3 * * *` | 完整 Dreaming sweep 的可选 cron 节奏 |
| `model` | `string` | 默认模型 | 可选的 Dream Diary 子智能体模型覆盖 |
### 示例
@ -621,15 +621,15 @@ Dreaming 作为一次计划 sweep 运行，并将内部 light/deep/REM phase 作
<Note>
- 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`（或已有的 `dreams.md`）。
- `dreaming.model` 使用现有插件子智能体 trust gate；启用前请设置 `plugins.entries.memory-core.subagent.allowModelOverride: true`。
- 当配置的模型不可用时，Dream Diary 会使用会话默认模型重试一次。trust 或 allowlist 失败会被记录日志，不会静默重试。
- light/deep/REM phase policy 和 threshold 属于内部行为，不是面向用户的配置。
- Dreaming 将人类可读的叙事输出写入 `DREAMS.md`（或现有的 `dreams.md`）。
- `dreaming.model` 使用现有插件子智能体信任门禁；在启用它之前，请设置 `plugins.entries.memory-core.subagent.allowModelOverride: true`。
- 当配置的模型不可用时，Dream Diary 会使用会话默认模型重试一次。信任或 allowlist 失败会被记录，并且不会静默重试。
- light/deep/REM 阶段策略和阈值是内部行为，不是面向用户的配置。
</Note>
## 相关内容
- [配置参考](/zh-CN/gateway/configuration-reference)
- [Memory 概览](/zh-CN/concepts/memory)
- [Memory search](/zh-CN/concepts/memory-search)
- [记忆概览](/zh-CN/concepts/memory)
- [记忆搜索](/zh-CN/concepts/memory-search)