​

Memory

11. Xotira qidiruv vositalari faol xotira plagini tomonidan taqdim etiladi (standart: memory-core). 12. Xotira plaginlarini plugins.slots.memory = "none" bilan o‘chiring.

​

13. Xotira fayllari (Markdown)

• memory/YYYY-MM-DD.md
  • 16. Kundalik jurnal (faqat qo‘shib boriladi).
  • 17. Sessiya boshida bugun + kecha o‘qiladi.
• 18. MEMORY.md (ixtiyoriy)
  • Saralangan uzoq muddatli xotira.
  • 20. Faqat asosiy, shaxsiy sessiyada yuklanadi (hech qachon guruh kontekstlarida emas).

21. Bu fayllar workspace ostida joylashgan (agents.defaults.workspace, standart ~/.openclaw/workspace). 22. To‘liq tuzilma uchun Agent workspace ga qarang.

​

23. Qachon xotiraga yozish

• 24. Qarorlar, afzalliklar va barqaror faktlar MEMORY.md ga yoziladi.
• 25. Kundalik eslatmalar va davomiy kontekst memory/YYYY-MM-DD.md ga yoziladi.
• 26. Agar kimdir “buni eslab qol” desa, uni yozib qo‘ying (RAM’da saqlamang).
• 27. Bu soha hali ham rivojlanmoqda. 28. Modelga xotirani saqlashni eslatib turish foydali; u nima qilishni biladi.
• 29. Agar biror narsa mustahkam saqlanishini istasangiz, botdan uni xotiraga yozishni so‘rang.

​

30. Avtomatik xotira flush (pre-kompaktsiya ping)

31. Sessiya avto-kompaktsiyaga yaqinlashganda, OpenClaw jim, agentlik burilishini ishga tushiradi va kontekst ixchamlashtirilishidan oldin barqaror xotirani yozishni eslatadi. 32. Standart promptlar model _javob berishi mumkin_ligini aniq aytadi, ammo odatda NO_REPLY to‘g‘ri javob bo‘ladi, shunda foydalanuvchi bu burilishni ko‘rmaydi.
32. Bu agents.defaults.compaction.memoryFlush orqali boshqariladi:

34. {
  agents: {
    defaults: {
      compaction: {
        reserveTokensFloor: 20000,
        memoryFlush: {
          enabled: true,
          softThresholdTokens: 4000,
          systemPrompt: "Session nearing compaction. Store durable memories now.",
          prompt: "Write any lasting notes to memory/YYYY-MM-DD.md; reply with NO_REPLY if nothing to store.",
        },
      },
    },
  },
}

35. Tafsilotlar:

• 36. Yumshoq chegarasi: flush sessiya tokenlar taxmini contextWindow - reserveTokensFloor - softThresholdTokens dan oshganda ishga tushadi.
• 37. Jim standart holatda: promptlar NO_REPLY ni o‘z ichiga oladi, shuning uchun hech narsa yetkazilmaydi.
• 38. Ikki prompt: foydalanuvchi prompti va tizim prompti eslatmani qo‘shib yuboradi.
• 39. Har bir kompaktsiya sikliga bitta flush (sessions.json da kuzatiladi).
• 40. Workspace yoziladigan bo‘lishi kerak: agar sessiya workspaceAccess: "ro" yoki "none" bilan sandbox’da ishlasa, flush o‘tkazib yuboriladi.

​

42. Vektorli xotira qidiruvi

43. OpenClaw MEMORY.md va memory/*.md ustida kichik vektor indeksini qurishi mumkin, shunda semantik so‘rovlar ifoda boshqacha bo‘lsa ham bog‘liq yozuvlarni topa oladi.
44. Standart sozlamalar:

• 45. Standart holatda yoqilgan.
• 46. Xotira fayllaridagi o‘zgarishlarni kuzatadi (debounced).
• agents.defaults.memorySearch ostida memory qidiruvini sozlang (yuqori darajadagi memorySearch emas).
• 47. Standart holatda masofaviy embeddinglardan foydalanadi. 48. Agar memorySearch.provider o‘rnatilmagan bo‘lsa, OpenClaw avtomatik tanlaydi:
  48. 49. local — agar memorySearch.local.modelPath sozlangan bo‘lsa va fayl mavjud bo‘lsa.
  49. 50. openai — agar OpenAI kalitini aniqlash mumkin bo‘lsa.
  50. gemini, agar Gemini kalitini aniqlash mumkin bo‘lsa.
  51. voyage, agar Voyage kalitini aniqlash mumkin bo‘lsa.
  52. Aks holda, sozlanmaguncha xotira qidiruvi o‘chirilgan holatda qoladi.
• Mahalliy rejim node-llama-cpp’dan foydalanadi va pnpm approve-builds talab qilinishi mumkin.
• SQLite ichida vektor qidiruvini tezlashtirish uchun (mavjud bo‘lsa) sqlite-vec’dan foydalanadi.

​

QMD backend (eksperimental)

• Standart holatda o‘chirilgan. Har bir konfiguratsiya bo‘yicha yoqiladi (memory.backend = "qmd").
• Kolleksiyalar memory.qmd.paths dan qmd collection add orqali yaratiladi (hamda standart ish maydoni xotira fayllari), so‘ng qmd update + qmd embed ishga tushishda va sozlanadigan intervalda (memory.qmd.update.interval, standart 5 daq) bajariladi.
• Endi ishga tushishdagi yangilash standart bo‘yicha fon rejimida ishlaydi, shunda chat ishga tushishi bloklanmaydi; oldingi bloklovchi xatti-harakatni saqlash uchun memory.qmd.update.waitForBootSync = true ni sozlang.
• QMD to‘liq mahalliy tarzda Bun + node-llama-cpp orqali ishlaydi va birinchi ishga tushishda HuggingFace’dan GGUF modellarini avtomatik yuklab oladi (alohida Ollama demoni talab qilinmaydi).
• OpenClaw hozircha QMD embedding batch-size sozlamalarini ochib bermaydi; batch xatti-harakati QMD’ning o‘zi tomonidan boshqariladi.
• OS qo‘llab-quvvatlashi: Bun + SQLite o‘rnatilgach, macOS va Linux darhol ishlaydi. Windows eng yaxshi WSL2 orqali qo‘llab-quvvatlanadi.

• command (standart qmd): bajariladigan fayl yo‘lini almashtirish.
• includeDefaultMemory (standart true): MEMORY.md + memory/**/*.md ni avtomatik indekslash.
• paths[]: qo‘shimcha kataloglar/fayllarni qo‘shish (path, ixtiyoriy pattern, ixtiyoriy barqaror name).
• sessions: sessiya JSONL indekslashiga qo‘shilish (enabled, retentionDays, exportDir).
• Qidiruvlar memory.qmd.searchMode orqali bajariladi (standart qmd search --json; shuningdek vsearch va query ni ham qo‘llab-quvvatlaydi). Agar tanlangan rejim sizning QMD build’ingizda flag’larni rad etsa, OpenClaw qmd query bilan qayta urinib ko‘radi. Agar QMD ishlamay qolsa yoki binary mavjud bo‘lmasa, OpenClaw avtomatik ravishda ichki SQLite manager’ga o‘tadi, shunda memory toollari ishlashda davom etadi.
• limits: recall yuklamasini cheklash (maxResults, maxSnippetChars, maxInjectedChars, timeoutMs).
• Birinchi qidiruv sekin bo‘lishi mumkin: birinchi qmd query ishga tushirilganda QMD mahalliy GGUF modellarini (reranker/query expansion) yuklab olishi mumkin.
  • OpenClaw QMD’ni ishga tushirganda XDG_CONFIG_HOME/XDG_CACHE_HOME ni avtomatik sozlaydi.
  • Agar modellarni qo‘lda oldindan yuklab olishni xohlasangiz (va OpenClaw ishlatadigan ayni indeksni qizdirsangiz), agentning XDG kataloglari bilan bir martalik so‘rovni ishga tushiring. OpenClaw’ning QMD holati state dir ostida joylashadi (standart ~/.openclaw). Xuddi shu indeksga qmd ni yo‘naltirish uchun OpenClaw ishlatadigan XDG o‘zgaruvchilarini eksport qilishingiz mumkin:
    # OpenClaw foydalanadigan state dir ni tanlang
    STATE_DIR="${OPENCLAW_STATE_DIR:-$HOME/.openclaw}"
    
    export XDG_CONFIG_HOME="$STATE_DIR/agents/main/qmd/xdg-config"
    export XDG_CACHE_HOME="$STATE_DIR/agents/main/qmd/xdg-cache"
    
    # (Ixtiyoriy) indeksni majburan yangilash + embeddinglar
    qmd update
    qmd embed
    
    # Qizdirish / birinchi marta model yuklab olishni ishga tushirish
    qmd query "test" -c memory-root --json >/dev/null 2>&1
    

• command (standart qmd): bajariladigan fayl yo‘lini almashtirish.
• searchMode (standart search): memory_search uchun qaysi QMD buyrug‘i ishlatilishini tanlang (search, vsearch, query).
• includeDefaultMemory (standart true): MEMORY.md + memory/**/*.md ni avtomatik indekslash.
• paths[]: qo‘shimcha kataloglar/fayllarni qo‘shish (path, ixtiyoriy pattern, ixtiyoriy barqaror name).
• sessions: sessiya JSONL indekslashiga qo‘shilish (enabled, retentionDays, exportDir).
• update: yangilash davriyligi va texnik xizmat bajarilishini boshqaradi: (interval, debounceMs, onBoot, waitForBootSync, embedInterval, commandTimeoutMs, updateTimeoutMs, embedTimeoutMs).
• limits: recall yuklamasini cheklash (maxResults, maxSnippetChars, maxInjectedChars, timeoutMs).
• scope: session.sendPolicy bilan bir xil sxema. Standart holatda faqat DM (deny hammasi, allow to‘g‘ridan-to‘g‘ri chatlar); guruhlar/kanallarda QMD natijalarini ko‘rsatish uchun uni bo‘shating.
  • match.keyPrefix normallashtirilgan session key bilan mos keladi (kichik harflarga o‘tkazilgan va boshidagi agent:<id>: olib tashlangan). Misol: discord:channel:.
  • match.rawKeyPrefix xom session key bilan mos keladi (kichik harflarga o‘tkazilgan), agent:<id>: ni o‘z ichiga oladi. Misol: agent:main:discord:.
  • Legacy: match.keyPrefix: "agent:..." hali ham raw-key prefix sifatida qabul qilinadi, ammo aniqlik uchun rawKeyPrefix dan foydalanish tavsiya etiladi.
• 43. Jo‘natuvchi E.164 (masalan +15551234567) bo‘yicha peer.kind: "direct" bilan moslang.
• Ish maydonidan tashqaridan olingan snippet’lar memory_search natijalarida qmd/<collection>/<relative-path> ko‘rinishida paydo bo‘ladi; memory_get bu prefiksni tushunadi va sozlangan QMD kolleksiya ildizidan o‘qiydi.
• memory.qmd.sessions.enabled = true bo‘lganda, OpenClaw tozalangan sessiya transkriptlarini (User/Assistant navbatlari) alohida QMD kolleksiyasiga ~/.openclaw/agents/<id>/qmd/sessions/ ostiga eksport qiladi, shunda memory_search o‘rnatilgan SQLite indeksiga tegmasdan yaqinda bo‘lgan suhbatlarni eslab qolishi mumkin.
• memory_search snippet’lari endi memory.citations auto/on bo‘lganda Source: <path#line> pastki izohini o‘z ichiga oladi; yo‘l metama’lumotini ichki saqlab qolish uchun memory.citations = "off" ni sozlang (agent baribir memory_get uchun yo‘lni oladi, ammo snippet matni pastki izohsiz bo‘ladi va tizim prompti agentni uni keltirmaslik haqida ogohlantiradi).

memory: {
  backend: "qmd",
  citations: "auto",
  qmd: {
    includeDefaultMemory: true,
    update: { interval: "5m", debounceMs: 15000 },
    limits: { maxResults: 6, timeoutMs: 4000 },
    scope: {
      default: "deny",
      rules: [
        { action: "allow", match: { chatType: "direct" } },
        // Normallashtirilgan session-key prefiksi (`agent:<id>:` olib tashlanadi).
        { action: "deny", match: { keyPrefix: "discord:channel:" } },
        // Xom session-key prefiksi (`agent:<id>:` ni o‘z ichiga oladi).
        { action: "deny", match: { rawKeyPrefix: "agent:main:discord:" } },
      ]
    },
    paths: [
      { name: "docs", path: "~/notes", pattern: "**/*.md" }
    ]
  }
}

• memory.citations backend’dan qat’i nazar qo‘llanadi (auto/on/off).
• qmd ishga tushganda, diagnostika natijalarni qaysi dvigatel berganini ko‘rsatishi uchun status().backend = "qmd" deb belgilaymiz. Agar QMD subprocessi to‘xtasa yoki JSON chiqishini tahlil qilib bo‘lmasa, qidiruv menejeri ogohlantirishni logga yozadi va QMD tiklanguncha o‘rnatilgan provayderni (mavjud Markdown embeddinglari) qaytaradi.

​

Qo‘shimcha xotira yo‘llari

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

• Yo‘llar mutlaq yoki ish maydoniga nisbatan bo‘lishi mumkin.
• Kataloglar .md fayllar uchun rekursiv tarzda skan qilinadi.
• Faqat Markdown fayllari indekslanadi.
• Symlinklar (fayl yoki kataloglar) e’tiborga olinmaydi.

​

Gemini embeddinglari (mahalliy)

agents: {
  defaults: {
    memorySearch: {
      provider: "gemini",
      model: "gemini-embedding-001",
      remote: {
        apiKey: "YOUR_GEMINI_API_KEY"
      }
    }
  }
}

• remote.baseUrl ixtiyoriy (standart bo‘yicha Gemini API bazaviy URL’i).
• remote.headers kerak bo‘lsa qo‘shimcha sarlavhalarni qo‘shish imkonini beradi.
• Standart model: gemini-embedding-001.

agents: {
  defaults: {
    memorySearch: {
      provider: "openai",
      model: "text-embedding-3-small",
      remote: {
        baseUrl: "https://api.example.com/v1/",
        apiKey: "YOUR_OPENAI_COMPAT_API_KEY",
        headers: { "X-Custom-Header": "value" }
      }
    }
  }
}

• memorySearch.fallback openai, gemini, local yoki none bo‘lishi mumkin.
• Standart xatti-harakat paket yakunlanishini kutadi; kerak bo‘lsa remote.batch.wait, remote.batch.pollIntervalMs va remote.batch.timeoutMinutes ni sozlang.

• Standart bo‘yicha o‘chiq. Katta korpuslarni indekslash uchun yoqish maqsadida agents.defaults.memorySearch.remote.batch.enabled = true ni o‘rnating (OpenAI, Gemini va Voyage).
• OpenAI Batch API ish yuklamalari uchun chegirmali narxlarni taklif qiladi, shuning uchun katta indekslash ishlarida bir xil so‘rovlarni sinxron yuborishga qaraganda odatda arzonroq bo‘ladi.
• Batafsil ma’lumot uchun OpenAI Batch API hujjatlari va narxlariga qarang:
• Paket rejimi memorySearch.provider = "openai" yoki "gemini" bo‘lganda qo‘llanadi va mos API kalitidan foydalanadi.
• Gemini paketli ishlar async embedding batch endpoint’dan foydalanadi va Gemini Batch API mavjud bo‘lishini talab qiladi.

• Katta hajmdagi backfilllar uchun OpenAI odatda biz qo‘llab-quvvatlaydigan eng tez variant, chunki ko‘plab embedding so‘rovlarini bitta paketli ishda yuborib, ularni OpenAI tomonidan asinxron qayta ishlashga topshira olamiz.
• OpenAI Batch API ish yuklamalari uchun chegirmali narxlarni taklif qiladi, shuning uchun katta indekslash ishlarida bir xil so‘rovlarni sinxron yuborishga qaraganda odatda arzonroq bo‘ladi.
• Batafsil ma’lumot uchun OpenAI Batch API hujjatlari va narxlariga qarang:
  • https://platform.openai.com/docs/api-reference/batch
  • https://platform.openai.com/pricing

agents: {
  defaults: {
    memorySearch: {
      provider: "openai",
      model: "text-embedding-3-small",
      fallback: "openai",
      remote: {
        batch: { enabled: true, concurrency: 2 }
      },
      sync: { watch: true }
    }
  }
}

• agents.defaults.memorySearch.provider = "local" qilib sozlang.
• agents.defaults.memorySearch.local.modelPath ni taqdim eting (GGUF yoki hf: URI).

• agents.defaults.memorySearch.provider = "local" qilib sozlang.
• agents.defaults.memorySearch.local.modelPath ni taqdim eting (GGUF yoki hf: URI).
• Ixtiyoriy: masofaviy zaxiraga o‘tishni oldini olish uchun agents.defaults.memorySearch.fallback = "none" ni sozlang.

​

Xotira asboblari qanday ishlaydi

• memory_search MEMORY.md + memory/**/*.md dan Markdown bo‘laklarini (~400 token maqsad, 80-token overlap) semantik qidiradi. 1. U parcha matnini (taxminan ~700 belgigacha cheklangan), fayl yo‘li, qatorlar oralig‘i, ball, provayder/model va lokal → masofaviy embeddinglarga qaytish bo‘lgan-bo‘lmaganini qaytaradi. 2. To‘liq fayl yuklamasi qaytarilmaydi.
• 3. memory_get ma’lum bir xotira Markdown faylini (workspace-ga nisbiy) o‘qiydi, ixtiyoriy ravishda boshlang‘ich qatordan va N qator uchun. Session management + compaction.
• 5. Ikkala vosita ham faqat memorySearch.enabled agent uchun true bo‘lib hal bo‘lganda yoqiladi.

​

Agar ulardan birortasi o‘zgarsa, OpenClaw avtomatik ravishda butun omborni qayta tiklaydi va qayta indekslaydi.

• Yoqilganda, OpenClaw quyidagilarni birlashtiradi:
• 8. Indeks saqlanishi: har bir agent uchun SQLite ~/.openclaw/memory/<agentId>.sqlite da ( agents.defaults.memorySearch.store.path orqali sozlanadi, {agentId} tokenini qo‘llab-quvvatlaydi).
• 9. Yangilanish: MEMORY.md + memory/ uchun kuzatuvchi indeksni “iflos” deb belgilaydi (debounce 1.5s). 10. Sinxronlash sessiya boshlanishida, qidiruvda yoki interval bo‘yicha rejalashtiriladi va asinxron ishlaydi. 11. Sessiya transkriptlari fon sinxronlashni ishga tushirish uchun delta chegaralaridan foydalanadi.
• 12. Qayta indekslash triggerlari: indeks embedding provayder/model + endpoint fingerprint + bo‘laklash (chunking) parametrlari ni saqlaydi. MEMORY.md / memory/ tashqarisidagi yo‘llar rad etiladi.

​

Agar ulardan birortasi o‘zgarsa, OpenClaw avtomatik ravishda butun omborni qayta tiklaydi va qayta indekslaydi.

15. Yoqilganda, OpenClaw quyidagilarni birlashtiradi:

• Gibrid qidiruv (BM25 + vektor)
• 17. BM25 kalit-so‘z dolzarbligi (IDlar, muhit o‘zgaruvchilari, kod belgilariga o‘xshash aniq tokenlar)

18. Agar platformangizda to‘liq matnli qidiruv mavjud bo‘lmasa, OpenClaw faqat vektorli qidiruvga qaytadi.

​

19. Nega gibrid?

20. Vektorli qidiruv “bu xuddi shu ma’noni anglatadi” holatlarida juda zo‘r:

• 21. “Mac Studio gateway host” va “gateway’ni ishga tushirayotgan mashina”
• 22. “debounce file updates” va “har bir yozishda indekslashdan qochish”

23. Ammo u aniq, yuqori signalga ega tokenlarda kuchsiz bo‘lishi mumkin:

• 24. IDlar (a828e60, b3b9895a…)
• 25. kod belgilari (memorySearch.query.hybrid)
• 26. xato satrlari (“sqlite-vec unavailable”)

27. BM25 (to‘liq matn) buning teskarisi: aniq tokenlarda kuchli, parafrazalarda kuchsizroq.
28. Gibrid qidiruv — amaliy o‘rtacha yechim: ikkala retrieval signalidan foydalanish, shunda ham “tabiiy til” so‘rovlari, ham “pichan ichidagi igna” so‘rovlari uchun yaxshi natijalar olinadi.

​

29. Natijalarni qanday birlashtiramiz (joriy dizayn)

30. Amalga oshirish eskizi:
31. 31. Har ikki tomondan nomzodlar havzasini olish:

• 32. Vektor: kosinus o‘xshashligi bo‘yicha maxResults * candidateMultiplier ta eng yuqori natija.
• 33. BM25: FTS5 BM25 reytingi bo‘yicha maxResults * candidateMultiplier ta eng yuqori natija (kichikroq — yaxshiroq).

2. 34. BM25 reytingini 0..1 ga o‘xshash ballga aylantirish:

• textScore = 1 / (1 + max(0, bm25Rank))

3. 36. Nomzodlarni bo‘lak (chunk) ID bo‘yicha birlashtirib, og‘irliklangan ballni hisoblash:

• finalScore = vectorWeight * vectorScore + textWeight * textScore

38. Izohlar:

• 39. vectorWeight + textWeight konfiguratsiyani hal qilishda 1.0 ga normallashtiriladi, shuning uchun og‘irliklar foiz sifatida ishlaydi.
• 40. Agar embeddinglar mavjud bo‘lmasa (yoki provayder nol-vektor qaytarsa), biz baribir BM25 ni ishga tushiramiz va kalit-so‘z mosliklarini qaytaramiz.
• 41. Agar FTS5 yaratilmasa, vektor-only qidiruvni saqlab qolamiz (qat’iy xato yo‘q).

42. Bu “IR-nazariya bo‘yicha mukammal” emas, lekin sodda, tez va real yozuvlarda eslab qolish/aniqlikni yaxshilashga moyil.
43. Keyinroq yanada murakkablashtirmoqchi bo‘lsak, odatiy keyingi qadamlar — Reciprocal Rank Fusion (RRF) yoki aralashtirishdan oldin ballarni normallashtirish (min/max yoki z-score).
44. Konfiguratsiya:

45. ```
agents: {
  defaults: {
    memorySearch: {
      query: {
        hybrid: {
          enabled: true,
          vectorWeight: 0.7,
          textWeight: 0.3,
          candidateMultiplier: 4
        }
      }
    }
  }
}
```

​

46. Embedding keshi

47. OpenClaw bo‘lak embeddinglarini SQLite’da keshlashi mumkin, shunda qayta indekslash va tez-tez yangilanishlar (ayniqsa sessiya transkriptlari) o‘zgarmagan matnni qayta embedding qilmaydi.
48. Konfiguratsiya:

49. ```
agents: {
  defaults: {
    memorySearch: {
      cache: {
        enabled: true,
        maxEntries: 50000
      }
    }
  }
}
```

​

50. Sessiya xotirasi bo‘yicha qidiruv (eksperimental)

1. Ixtiyoriy ravishda sessiya transkriptlarini indekslashingiz va ularni memory_search orqali ko‘rsatishingiz mumkin.
2. Bu tajriba (experimental) flagi ortida yashiringan.

3. agents: {
  defaults: {
    memorySearch: {
      experimental: { sessionMemory: true },
      sources: ["memory", "sessions"]
    }
  }
}

4. Eslatmalar:

• 5. Sessiyani indekslash ixtiyoriy (sukut bo‘yicha o‘chiq).
• 6. Sessiya yangilanishlari debounce qilinadi va delta chegaralaridan oshgach asinxron tarzda indekslanadi (best-effort).
• 7. memory_search hech qachon indekslashni kutib turmaydi; fon sinxronlash tugaguncha natijalar biroz eskirgan bo‘lishi mumkin.
• 8. Natijalar hanuz faqat parchalarni (snippets) o‘z ichiga oladi; memory_get faqat xotira fayllari bilan cheklangan.
• 9. Sessiya indekslash har bir agent uchun alohida (faqat o‘sha agentning sessiya jurnallari indekslanadi).
• 10. Sessiya jurnallari diskda joylashadi (~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/*.jsonl). 11. Fayl tizimiga kirish huquqiga ega bo‘lgan har qanday jarayon/foydalanuvchi ularni o‘qishi mumkin, shuning uchun diskka kirishni ishonch chegarasi sifatida ko‘ring. 12. Qattiqroq izolyatsiya uchun agentlarni alohida OS foydalanuvchilari yoki xostlar ostida ishga tushiring.

13. Delta chegaralari (ko‘rsatilgan sukut bo‘yicha qiymatlar):

14. agents: {
  defaults: {
    memorySearch: {
      sync: {
        sessions: {
          deltaBytes: 100000,   // ~100 KB
          deltaMessages: 50     // JSONL lines
        }
      }
    }
  }
}

​

15. SQLite vektor tezlatilishi (sqlite-vec)

16. sqlite-vec kengaytmasi mavjud bo‘lganda, OpenClaw embeddinglarni SQLite virtual jadvalida (vec0) saqlaydi va vektor masofa so‘rovlarini ma’lumotlar bazasida bajaradi. 17. Bu barcha embeddinglarni JS ichiga yuklamasdan qidiruvni tez saqlaydi.
17. Konfiguratsiya (ixtiyoriy):

31. agents: {
  defaults: {
    memorySearch: {
      provider: "openai",
      model: "text-embedding-3-small",
      remote: {
        baseUrl: "https://api.example.com/v1/",
        apiKey: "YOUR_REMOTE_API_KEY",
        headers: {
          "X-Organization": "org-id",
          "X-Project": "project-id"
        }
      }
    }
  }
}

20. Eslatmalar:

• 21. enabled sukut bo‘yicha true; o‘chirilganda qidiruv saqlangan embeddinglar ustida jarayon ichidagi kosinus o‘xshashligiga qaytadi.
• 22. Agar sqlite-vec kengaytmasi yo‘q bo‘lsa yoki yuklanmasa, OpenClaw xatoni logga yozadi va JS fallback bilan davom etadi (vektor jadvalsiz).
• 23. extensionPath biriktirilgan sqlite-vec yo‘lini bekor qiladi (maxsus buildlar yoki noodatiy o‘rnatish joylari uchun foydali).

​

24. Mahalliy embeddingni avtomatik yuklab olish

• Standart lokal embedding modeli: hf:ggml-org/embeddinggemma-300m-qat-q8_0-GGUF/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf (~0.6 GB).
• 26. memorySearch.provider = "local" bo‘lganda, node-llama-cpp modelPathni aniqlaydi; agar GGUF yo‘q bo‘lsa, u avtomatik yuklab olinadi (keshga yoki local.modelCacheDir o‘rnatilgan bo‘lsa o‘sha joyga), so‘ng yuklanadi. 27. Yuklab olishlar qayta urinishda davom ettiriladi.
• 28. Native build talabi: pnpm approve-buildsni ishga tushiring, node-llama-cppni tanlang, so‘ng pnpm rebuild node-llama-cpp.
• 29. Fallback: agar mahalliy sozlama muvaffaqiyatsiz bo‘lsa va memorySearch.fallback = "openai" bo‘lsa, biz avtomatik ravishda masofaviy embeddinglarga o‘tamiz (openai/text-embedding-3-small, agar o‘zgartirilmagan bo‘lsa) va sababini qayd etamiz.

​

30. Maxsus OpenAI-mos endpoint misoli

31. agents: {
  defaults: {
    memorySearch: {
      provider: "openai",
      model: "text-embedding-3-small",
      remote: {
        baseUrl: "https://api.example.com/v1/",
        apiKey: "YOUR_REMOTE_API_KEY",
        headers: {
          "X-Organization": "org-id",
          "X-Project": "project-id"
        }
      }
    }
  }
}

32. Eslatmalar:

• 33. remote.* models.providers.openai.*dan ustun turadi.
• 34. remote.headers OpenAI headerlari bilan birlashtiriladi; kalitlar to‘qnashganda remote ustun bo‘ladi. 35. OpenAI sukut bo‘yicha qiymatlaridan foydalanish uchun remote.headersni tashlab yuboring.