openclaw-memory-alibaba-local

OpenClaw 记忆插件：本地 LanceDB 向量存储。支持用户记忆三分类（user_memory_fact / user_memory_preference / user_memory_decision）、可选 全文按条 落库（full_context_*）、自进化记忆、LLM 或正则抽取、可选 LLM 去重/冲突处理、可选召回时间衰减。

• 自动召回：before_prompt_build（不含 full_context_*，仅用户记忆 + 自进化）。
• 自动写入：仅在 agent_end（本轮成功结束）时处理：按 消息 role（source） 维护游标，计算各 source 的 delta → 对 full_context_* 立即 embedding 并写入 LanceDB（同一轮共用 batchId，管理端全文 Tab 按 batch 可折叠）→ Promise.all 并行：仅 user 的 delta 走 用户记忆 抽取链路；user + assistant 的 delta 拼成上下文走 自进化 链路。游标文件：dbPath 下 memory-alibaba-local-agent-end-cursors.json（若存在旧版 memory-alibaba-local-full-context-cursor.json 会在首次加载时尝试改名为新文件并迁移为按 role 计数）。

Embedding 支持 local（默认，本机 llama-embedding 从 stdin 读入文本）与 remote（OpenAI 兼容 /v1/embeddings）。LLM 仍可用 DashScope 兼容接口。相似度与官方 memory-lancedb 一致：score = 1 / (1 + L2_distance)。

长文本：按空行分段；每段用 约 maxToken 个 token（字数/4） 为上限，超长段再切分。每段单独算向量并单独占一行（不向量化合并）；召回时对查询各段分别搜向量，再按 category + 正文 合并取最高分。

与官方 memory-lancedb 共用目录时的表名

默认 dbPath 与官方插件相同：~/.openclaw/memory/lancedb。本插件使用独立表 openclaw_memories_alibaba_local（常量 LANCEDB_TABLE_NAME），不与官方的 memories 表混用。

表字段与重建（chunkIndex）

设计上每条向量行带有 seqInBatch（如 agent_end 同一 batchId 内的消息序）与 chunkIndex（同一条逻辑记忆因长文本切分产生的多段向量序号，从 0 递增）。新建表会自动带上这些列。

若你曾在无 chunkIndex 的旧版本下建过表，管理端列表可能出现 No field named "chunkIndex"。测试或升级时可删掉该 LanceDB 表后重启（插件会按新 schema 建表），例如在本机 dbPath 目录下删除名为 openclaw_memories_alibaba_local 的表数据（具体文件布局以 LanceDB 版本为准），或临时改用新的 dbPath。注意：会清空本插件表内全部记忆行。

最简配置（默认本机 embedding）

{
  "plugins": {
    "slots": { "memory": "openclaw-memory-alibaba-local" },
    "entries": {
      "openclaw-memory-alibaba-local": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "embedding": { "mode": "local" },
          "llm": {
            "apiKey": "${DASHSCOPE_API_KEY}",
            "model": "qwen-plus",
            "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
          }
        }
      }
    }
  }
}

可选 local 字段：commandPrefix（默认使用 llama-embedding -m ~/.openclaw/embedding_model/embeddinggemma-300M-Q8_0.gguf --embd-output-format json）、dimensions（默认 768）、maxToken（默认 2048）。命令需从 stdin 读入待嵌入文本；推荐使用 --embd-output-format json（与 OpenAI 列表格式兼容）。

远程 embedding（OpenAI 兼容）

必须显式 "mode": "remote"，并填写 apiKey / model / baseUrl / dimensions / maxToken（不在此写默认值；配置错误通常在第一次 embed 时失败，启动阶段不校验远程连通性）。

"embedding": {
  "mode": "remote",
  "apiKey": "${DASHSCOPE_API_KEY}",
  "model": "text-embedding-v3",
  "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
  "dimensions": 1024,
  "maxToken": 2048
}

默认 memoryExtractionMethod 为 llm，因此需要可用的 llm.apiKey 与 llm.model（可在插件里写全，或见下节从主机配置补齐）。若改为 regex，可不配 llm（除非开启 memory_duplication_conflict_process）。

LLM 默认值（openclaw.json）

当需要 LLM 时，若插件 config.llm 未写某字段，会按顺序从主机 OpenClaw 配置文件读取（路径：OPENCLAW_CONFIG_PATH，否则为 OPENCLAW_STATE_DIR/openclaw.json，再否则 ~/.openclaw/openclaw.json）：

| 插件字段 | 来源 | |----------|------| | apiKey | models.providers.bailian.apiKey（支持字符串或 SecretRef，如 { "source": "env", "provider": "default", "id": "DASHSCOPE_API_KEY" }） | | baseUrl | models.providers.bailian.baseUrl（缺省仍为 DashScope 兼容地址） | | model | agents.defaults.model：可为字符串，或对象里的 primary（OpenClaw 常用 bailian/qwen-plus 形式） |

模型名格式：若 primary 为 bailian/xxx 或 dashscope/xxx，发给 Chat Completions 时会自动去掉 provider 前缀，只保留 xxx，与 DashScope 兼容接口一致。

插件里显式写的 llm 字段始终优先于上述默认值。若既未在插件中提供完整 apiKey+model，主机配置也无法补齐，启动会报错。

依赖

• Node 环境下需能加载 @lancedb/lancedb 原生绑定（部分平台与官方 memory-lancedb 相同限制）。

源码与发布

本包为可独立安装的 OpenClaw 插件；远程仓库地址以 package.json 中 repository 字段为准。

许可证

MIT