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Cómo OpenClaw recuerda información entre sesiones | Descripción general de la memoria |
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OpenClaw recuerda cosas escribiendo archivos Markdown sin formato en el espacio de trabajo de tu agente. El modelo solo "recuerda" lo que se guarda en disco; no hay estado oculto.
Cómo funciona
Tu agente tiene tres archivos relacionados con la memoria:
MEMORY.md— memoria a largo plazo. Hechos duraderos, preferencias y decisiones. Se carga al inicio de cada sesión de DM.memory/YYYY-MM-DD.md— notas diarias. Contexto continuo y observaciones. Las notas de hoy y de ayer se cargan automáticamente.DREAMS.md(opcional) — diario de Dreaming y resúmenes de barridos de Dreaming para revisión humana, incluidas entradas históricas de relleno fundamentadas.
Estos archivos viven en el espacio de trabajo del agente (valor predeterminado: ~/.openclaw/workspace).
Compromisos inferidos
Algunos seguimientos futuros no son hechos duraderos. Si mencionas una entrevista mañana, el recuerdo útil puede ser "hacer seguimiento después de la entrevista", no "guardar esto para siempre en MEMORY.md".
Commitments son memorias de seguimiento opcionales y de corta duración para ese caso. OpenClaw las infiere en una pasada oculta en segundo plano, las limita al mismo agente y canal, y entrega los seguimientos vencidos mediante heartbeat. Los recordatorios explícitos siguen usando tareas programadas.
Herramientas de memoria
El agente tiene dos herramientas para trabajar con la memoria:
memory_search— encuentra notas relevantes mediante búsqueda semántica, incluso cuando la redacción difiere de la original.memory_get— lee un archivo de memoria específico o un rango de líneas.
Ambas herramientas las proporciona el Plugin de active memory (valor predeterminado: memory-core).
Plugin complementario Memory Wiki
Si quieres que la memoria duradera se comporte más como una base de conocimiento mantenida que como simples notas sin procesar, usa el Plugin incluido memory-wiki.
memory-wiki compila conocimiento duradero en una bóveda wiki con:
- estructura de páginas determinista
- afirmaciones y evidencias estructuradas
- seguimiento de contradicciones y vigencia
- paneles generados
- resúmenes compilados para consumidores de agente/runtime
- herramientas nativas de wiki como
wiki_search,wiki_get,wiki_applyywiki_lint
No reemplaza al Plugin de active memory. El Plugin de active memory sigue siendo dueño de la recuperación, la promoción y Dreaming. memory-wiki añade una capa de conocimiento rica en procedencia junto a él.
Consulta Memory Wiki.
Búsqueda de memoria
Cuando se configura un proveedor de embeddings, memory_search usa búsqueda híbrida, que combina similitud vectorial (significado semántico) con coincidencia por palabras clave (términos exactos como identificadores y símbolos de código). Esto funciona de inmediato una vez que tienes una clave de API para cualquier proveedor compatible.
Para obtener detalles sobre cómo funciona la búsqueda, opciones de ajuste y configuración de proveedores, consulta Memory Search.
Backends de memoria
Basado en SQLite. Funciona de inmediato con búsqueda por palabras clave, similitud vectorial y búsqueda híbrida. Sin dependencias adicionales. Sidecar local-first con reordenación, expansión de consultas y la capacidad de indexar directorios fuera del espacio de trabajo. Memoria entre sesiones nativa de IA con modelado de usuario, búsqueda semántica y conciencia multiagente. Instalación de Plugin. Memoria incluida respaldada por LanceDB con embeddings compatibles con OpenAI, recuperación automática, captura automática y compatibilidad con embeddings locales de Ollama.Capa de wiki de conocimiento
Compila memoria duradera en una bóveda wiki rica en procedencia con afirmaciones, paneles, modo puente y flujos de trabajo compatibles con Obsidian.Vaciado automático de memoria
Antes de que Compaction resuma tu conversación, OpenClaw ejecuta un turno silencioso que le recuerda al agente guardar el contexto importante en archivos de memoria. Esto está activado de forma predeterminada; no necesitas configurar nada.
Para mantener ese turno de mantenimiento en un modelo local, establece una anulación exacta del modelo de vaciado de memoria:
{
"agents": {
"defaults": {
"compaction": {
"memoryFlush": {
"model": "ollama/qwen3:8b"
}
}
}
}
}
La anulación se aplica solo al turno de vaciado de memoria y no hereda la cadena de respaldo de la sesión activa.
El vaciado de memoria evita la pérdida de contexto durante Compaction. Si tu agente tiene hechos importantes en la conversación que aún no se han escrito en un archivo, se guardarán automáticamente antes de que ocurra el resumen.Dreaming
Dreaming es una pasada opcional de consolidación en segundo plano para la memoria. Recopila señales a corto plazo, puntúa candidatos y solo promueve elementos calificados a la memoria a largo plazo (MEMORY.md).
Está diseñado para mantener la memoria a largo plazo con una alta proporción de señales útiles:
- Opcional: desactivado de forma predeterminada.
- Programado: cuando está habilitado,
memory-coreadministra automáticamente una tarea Cron recurrente para un barrido completo de Dreaming. - Con umbrales: las promociones deben superar controles de puntuación, frecuencia de recuperación y diversidad de consultas.
- Revisable: los resúmenes de fases y las entradas de diario se escriben en
DREAMS.mdpara revisión humana.
Para el comportamiento por fase, señales de puntuación y detalles del diario de Dreaming, consulta Dreaming.
Relleno fundamentado y promoción en vivo
El sistema de Dreaming ahora tiene dos canales de revisión estrechamente relacionados:
- Dreaming en vivo trabaja desde el almacén de Dreaming a corto plazo bajo
memory/.dreams/y es lo que usa la fase profunda normal al decidir qué puede graduarse aMEMORY.md. - Relleno fundamentado lee notas históricas
memory/YYYY-MM-DD.mdcomo archivos diarios independientes y escribe salida de revisión estructurada enDREAMS.md.
El relleno fundamentado es útil cuando quieres reproducir notas antiguas e inspeccionar qué considera duradero el sistema sin editar manualmente MEMORY.md.
Cuando usas:
openclaw memory rem-backfill --path ./memory --stage-short-term
los candidatos duraderos fundamentados no se promueven directamente. Se preparan en el mismo almacén de Dreaming a corto plazo que ya usa la fase profunda normal. Eso significa:
DREAMS.mdsigue siendo la superficie de revisión humana.- el almacén a corto plazo sigue siendo la superficie de clasificación orientada a la máquina.
MEMORY.mdsigue siendo escrito solo por promoción profunda.
Si decides que la reproducción no fue útil, puedes eliminar los artefactos preparados sin tocar las entradas ordinarias del diario ni el estado normal de recuperación:
openclaw memory rem-backfill --rollback
openclaw memory rem-backfill --rollback-short-term
CLI
openclaw memory status # Check index status and provider
openclaw memory search "query" # Search from the command line
openclaw memory index --force # Rebuild the index
Lecturas adicionales
- Motor de memoria incorporado: backend SQLite predeterminado.
- Motor de memoria QMD: sidecar local-first avanzado.
- Memoria Honcho: memoria entre sesiones nativa de IA.
- Memory LanceDB: Plugin respaldado por LanceDB con embeddings compatibles con OpenAI.
- Memory Wiki: bóveda de conocimiento compilada y herramientas nativas de wiki.
- Búsqueda de memoria: canalización de búsqueda, proveedores y ajuste.
- Dreaming: promoción en segundo plano desde recuperación a corto plazo a memoria a largo plazo.
- Referencia de configuración de memoria: todas las opciones de configuración.
- Compaction: cómo interactúa Compaction con la memoria.