1. openclaw 记忆调用到底在调什么openclaw 的记忆不是藏在模型参数里的东西也不是某个神秘的内存数据库。它的记忆就是工作区里的一堆 Markdown 文件模型只“记住”写进磁盘的内容。你问“openclaw 怎么调用记忆的”本质上是在问三件事文件写在哪、索引怎么建、检索请求走哪条通道。默认工作区在~/.openclaw/workspace里面有两层记忆memory/YYYY-MM-DD.md是每日日志只追加会话开始时读今天和昨天MEMORY.md是长期记忆只在主会话加载群组上下文不加载。模型本身不会自动记住对话它靠的是memory_search和memory_get这两个工具去磁盘上捞内容。这里有个容易被忽略的点记忆搜索默认走远程嵌入。也就是说当你执行一次语义搜索openclaw 会把 Markdown 分块后发给嵌入提供商算向量。如果你的 Key 通道没配好搜索会静默失败或者退回关键词模式表现就是“明明写过却搜不到”。所以把统一 Key 通道接进来是让记忆调用链路真正跑通的前置条件。这篇适合已经在本地跑 openclaw、想让记忆检索稳定生效的人。下面从统一 Key 接入讲到config.toml骨架再给一次可复现的记忆读写验证。2. 用 TaoToken 统一 Key 打通记忆检索通道openclaw 的memorySearch.provider支持 openai、gemini、voyage、local 几种。默认自动选择顺序是先看本地模型路径再看 openai key再看 gemini key再看 voyage key都没有就禁用搜索。问题在于如果你同时用多个模型做不同的事Key 散落在各处记忆搜索这条链路很容易被漏配。TaoToken 在这里的作用是提供一个统一的 API 通道把嵌入请求和对话请求收敛到同一个 Key 上。你不需要为记忆搜索单独维护一套凭证config.toml里指向同一个 base URL 就行。官网入口在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 端点是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址不带 UTM 参数。接入前先去控制台拿 Key地址是 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 。Key 管理页在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 生成后复制出来后面写进配置。如果你只是想先确认模型通道通不通可以用模型对话页 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite 发一条测试消息。注意记忆搜索的嵌入模型和对话模型可以共用同一个 Key但memorySearch.model要填嵌入模型名不要填对话模型名否则请求会报维度不匹配。3. config.toml 配置骨架与 settings.json 关键字段openclaw 的主配置是config.toml记忆搜索配置挂在agents.defaults.memorySearch下面不是顶层。下面这份骨架可以直接改。# ~/.openclaw/config.toml [agents.defaults] workspace ~/.openclaw/workspace [agents.defaults.memorySearch] enabled true provider openai model text-embedding-3-small fallback none baseUrl https://taotoken.net/api apiKey sk-你的TaoTokenKey [agents.defaults.memorySearch.store] path ~/.openclaw/memory/{agentId}.sqlite [agents.defaults.memorySearch.query] hybrid true vectorWeight 0.7 bm25Weight 0.3 [agents.defaults.compaction.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.几个字段说明。provider设成 openai 是因为 TaoToken 通道兼容 OpenAI 的 embeddings 接口baseUrl指向 https://taotoken.net/api 即可。fallback none是防止本地嵌入不可用时偷偷退回远程调试阶段建议先关掉回退让问题暴露出来。hybrid true开启 BM25 加向量的混合检索权重默认 0.7/0.3对 ID、环境变量、代码符号这类精确 token 更友好。memoryFlush是压缩前触发的静默记忆刷新。会话 token 估算超过contextWindow - reserveTokensFloor - softThresholdTokens时会触发一次智能体回合提醒模型把持久信息写盘。注意工作区必须可写如果会话跑在workspaceAccess: ro的沙箱里这个刷新会被跳过。如果你用的是settings.json风格的配置部分版本或插件层会读关键字段对应如下{ agents: { defaults: { memorySearch: { enabled: true, provider: openai, model: text-embedding-3-small, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的TaoTokenKey, fallback: none }, compaction: { memoryFlush: { enabled: true, softThresholdTokens: 4000 } } } } }提示apiKey不要直接提交到 Git。可以用环境变量占位openclaw 支持从环境读取具体变量名以你本地版本的文档为准。4. 一次记忆读写请求的验证动作配置改完先别急着搜按顺序验证。第一步确认工作区和记忆文件存在。ls -la ~/.openclaw/workspace cat ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md ls ~/.openclaw/workspace/memory/如果MEMORY.md不存在就手动建一个写一条可检索的事实mkdir -p ~/.openclaw/workspace/memory cat ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md EOF ## 部署偏好 - 网关主机Mac Studio代号 a828e60 - 记忆索引存储~/.openclaw/memory/main.sqlite EOF第二步看索引状态--deep会探测向量和嵌入可用性。openclaw memory status --deep正常输出会显示 provider、model、索引文件路径和脏标记。如果显示 provider 未解析说明 Key 或 baseUrl 没读到。第三步手动重建索引--verbose看详细日志。openclaw memory index --agent main --verbose日志里应该能看到分块、请求嵌入端点、写入 SQLite 的过程。如果卡在嵌入请求多半是 Key 通道问题。第四步执行一次语义搜索用改写过的说法去查验证向量检索生效。openclaw memory search 跑网关的那台机器叫什么 --agent main如果返回了Mac Studio和a828e60的片段说明向量通道通了。再试一个精确 tokenopenclaw memory search a828e60 --agent main这条走 BM25 更准。两条都命中混合检索就正常了。第五步验证写入链路。在会话里对模型说“记住发布检查清单在 memory/2025-01-15.md”然后检查文件tail -20 ~/.openclaw/workspace/memory/$(date %F).md内容落盘了说明记忆刷新和写入都生效。5. 本篇常见错排查搜索一直返回空。先跑openclaw memory status --deep看 provider 是否解析成功。如果 provider 是 none检查config.toml里memorySearch是不是写在了顶层而不是agents.defaults下面。这是最常见的配置位置错误。报 sqlite-vec unavailable。混合检索依赖 SQLite 的向量扩展。如果平台不支持openclaw 会退回纯向量搜索BM25 那条腿就没了。日志里会有明确提示此时精确 token 查询会变弱但不影响语义搜索。改了嵌入模型后搜索全乱。索引里存了 provider、model、endpoint 指纹和分块参数。任何一项变化都会触发全量重建。如果你换了memorySearch.model等重建完成再搜否则会读到旧向量。模型说“我不记得”。记忆文件是唯一事实来源模型只记住写进磁盘的内容。会话上下文仍受模型窗口限制长对话会压缩。解决办法是明确要求模型写入MEMORY.md或当日文件并确认 Gateway 每次运行用的是同一个工作区。群组里搜不到 MEMORY.md 内容。这是设计如此MEMORY.md只在主私人会话加载。群组上下文不加载长期记忆需要的话把内容放进memory/每日日志。flush 没触发。检查memoryFlush.enabled是否为 true工作区是否可写以及会话是否跑在只读沙箱里。只读工作区会直接跳过刷新。6. 通道生效后的下一步记忆调用链路跑通之后你可以把注意力放回编码本身。如果你打算长期用 openclaw 做 Agent 或日常编码建议把对话和嵌入都收敛到同一个 Key 通道减少配置漂移。Coding Plan 入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite ClaudeCodeAnthropic 相关配置参考 https://taotoken.net/claudecode-anthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaudecode-anthropicutm_campaignrewrite 。我自己的习惯是每次改完memorySearch配置先跑一遍openclaw memory status --deep --index确认索引干净再开始干活。这一步多花十秒能省掉后面半小时的“为什么搜不到”排查。