养虾日记🦞：OpenClaw 告别"失忆"

你最近在调试 OpenClaw 时，有没有遇到过"明明记过某件事，但 Agent 却说它不知道"的情况？如果有，那可能就是向量索引该派上用场的时候了。

为什么需要向量搜索？

传统搜索方式

• 匹配关键词
• 搜索所有的实体文件

如果文件量太大，查询结果容易不准确。

向量搜索方式

• 一键搜索所有记忆
• 语义关联找到相关内容

能在大量的信息中查询到结果。启用向量搜索后，准确度和速度都会提升。

图书馆类比

组件	比喻	作用
实体文件	书架/文档库	原始档案室，存放所有细节、对话历史、项目计划
向量存储	图书检索卡片/智能索引	存着每段知识的"语义指纹"，快速定位答案
大模型上下文	短期记忆/书桌	Agent 最终只把索引找到的核心信息铺在书桌上供模型处理

默认的 OpenClaw 是用实体文件和大模型上下文来存储记忆的。

类比我们去图书馆查书，搜索"动物"（提问）时，会直接从 H37 栏（向量存储）开始查找这部分图书，非常快，不用一个个书架翻。

同样，如果配置了向量搜索，当 Agent 问"我上次 XX 任务是怎么实现？"时，它不会去文件一个个找，而是直接通过索引找到：“在 2026年3月5日的第 142 行有答案！”

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环境配置

• openclaw，2026.2.26
• 阿里云，2核 2G 轻量服务器

本地搜索模式

添加下面的配置

/* openclaw.json */
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "memorySearch": {
        "provider": "local"
      }
    }
  }
}

# 检查
openclaw memory status
# 建立索引
openclaw memory index

他背后会下载模型embeddinggemma-300m-qat-Q8_0，并且会建立索引。

⚠️ 注意：2核机器运行本地模型会非常慢，直接卡住。对于本服务器，这个方案是 不行的 💩。

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云端embedding配置

再找云端的embedding方案，国内机器可以配置国内的 Embedding 服务，以下是百炼的 Embedding 模型配置。

前往百炼官网充值，获取 API Key。

按照下面的配置添加

/* openclaw.json */
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "memorySearch": {
        "provider": "openai",
        "model": "text-embedding-v4",
        "remote": {
          "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
          "apiKey": "sk-你的密钥"  /* 只要改这里 */
        }
      }
    }
  }
}

同样是运行下面两个命令

# 检查
openclaw memory status
# 建立索引
openclaw memory index

Memory Search (main)
Provider: openai (requested: openai)
Model: text-embedding-v4
Sources: memory
Indexed: 5/5 files · 8 chunks
Dirty: no
Store: ~/.openclaw/memory/main.sqlite
Workspace: ~/.openclaw/workspace
By source:
  memory · 5/5 files · 8 chunks
Vector: ready
Vector dims: 1024
Vector path: /opt/openclaw/node_modules/.pnpm/sqlite-vec@0.1.7-alpha.2/node_modules/sqlite-vec-linux-x64/vec0.so
FTS: ready
Embedding cache: enabled (8 entries)
Batch: disabled (failures 0/2)

🎉 稍等片刻，看到类似上述输出，说明所有文件都已索引完成。

验证查询

[admin@iZ7xv3pvha0nvghulgsdciZ ~]$ openclaw memory search "后台任务"

🦞 OpenClaw 2026.2.26 (unknown) — It's not "failing," it's "discovering new ways to configure the same thing wrong."

0.638 memory/2026-02-25.md:1-21
# 2026-02-25

## Agents 盘点
- 用户问有多少个 agents
...

🎉 搞掂，完美完成。

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总结

向量搜索，增加速度，提高准确度，你值得拥有。

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你配置向量搜索了吗?欢迎在评论区分享你的经验！

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