Builtin memory engine

기준일: 2026-07-26
공식 기준: Builtin memory engine

Builtin memory engine 문서는 OpenClaw 공식 문서(concepts/memory-builtin)를 한국어로 정리한 가이드입니다. The default SQLite-based memory backend with keyword, vector, and hybrid search 명령·설정 키·코드 예시는 공식 문서를 그대로 보존하며, 해석과 절차 안내는 한국어로 제공합니다. 최종 동작은 설치된 CLI 버전과 공식 원문을 확인하세요.

핵심 요약

The default SQLite-based memory backend with keyword, vector, and hybrid search

한국어 가이드 범위: concepts/memory-builtin 경로의 설정·명령·제약·예시를 학습용으로 재구성합니다.

문서 구성

공식 문서의 주요 섹션은 다음과 같습니다.

• What it provides
• Getting started
• Supported embedding providers
• How indexing works
• When to use
• 트러블슈팅
• 구성
• 관련 문서

상세 내용

본문

The builtin engine is the default memory backend. It stores your memory index in a per-agent SQLite database and needs no extra dependencies to get started.

위 내용은 공식 문서의 해당 섹션 요지입니다. 세부 플래그·기본값은 원문과 --help를 확인하세요.

What it provides

주요 항목:

• Keyword search via FTS5 full-text indexing (BM25 scoring).
• Vector search via embeddings from any supported provider.
• Hybrid search that combines both for best results.
• CJK support via trigram tokenization for Chinese, Japanese, and Korean.
• sqlite-vec acceleration for in-database vector queries (optional).

Getting started

By default, the builtin engine uses OpenAI embeddings. If OPENAI_API_KEY or models.providers.openai.apiKey is already configured, vector search works with no extra memory config.

위 내용은 공식 문서의 해당 섹션 요지입니다. 세부 플래그·기본값은 원문과 --help를 확인하세요.

{
  memory: {
    search: {
      provider: "openai",
    },
  },
}

openclaw plugins install @openclaw/llama-cpp-provider

{
  memory: {
    search: {
      provider: "local",
      fallback: "none",
      local: {
        modelPath: "~/.node-llama-cpp/models/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf",
      },
    },
  },
}

Supported embedding providers

Set memory.search.provider to switch away from OpenAI.

위 내용은 공식 문서의 해당 섹션 요지입니다. 세부 플래그·기본값은 원문과 --help를 확인하세요.

Provider	ID	Notes
Bedrock	bedrock	Uses the AWS credential chain
DeepInfra	deepinfra	Default: BAAI/bge-m3
Gemini	gemini	Supports multimodal (image + audio)
GitHub Copilot	github-copilot	Uses your Copilot subscription
LM Studio	lmstudio	Local/self-hosted
Local	local	@openclaw/llama-cpp-provider
Mistral	mistral
Ollama	ollama	Local/self-hosted
OpenAI	openai	Default: text-embedding-3-small
OpenAI-compatible	openai-compatible	Generic /v1/embeddings endpoint
Voyage	voyage

How indexing works

OpenClaw indexes MEMORY.md and memory/*.md into chunks (400 tokens with 80-token overlap by default) and stores them in a per-agent SQLite database.

위 내용은 공식 문서의 해당 섹션 요지입니다. 세부 플래그·기본값은 원문과 --help를 확인하세요.

주요 항목:

• Index location: the owning agent database at
• Storage maintenance: SQLite WAL sidecars are bounded with periodic and
• File watching: changes to memory files trigger a debounced reindex
• Auto-reindex: the index rebuilds automatically when the embedding
• Reindex on demand: openclaw memory index --force

When to use

The builtin engine is the right choice for most users:

위 내용은 공식 문서의 해당 섹션 요지입니다. 세부 플래그·기본값은 원문과 --help를 확인하세요.

주요 항목:

• Works out of the box with no extra dependencies.
• Handles keyword and vector search well.
• Supports all embedding providers.
• Hybrid search combines the best of both retrieval approaches.

트러블슈팅

detected, set one explicitly or add an API key.

위 내용은 공식 문서의 해당 섹션 요지입니다. 세부 플래그·기본값은 원문과 --help를 확인하세요.

openclaw memory status --deep --agent main
openclaw memory index --force --agent main

구성

For embedding provider setup, hybrid search tuning (weights, MMR, temporal decay), batch indexing, multimodal memory, sqlite-vec, extra paths, and all other config knobs, see the Memory configuration reference.

위 내용은 공식 문서의 해당 섹션 요지입니다. 세부 플래그·기본값은 원문과 --help를 확인하세요.

관련 문서

주요 항목:

• Memory overview
• Memory search
• Active memory

실습 체크리스트

1. 공식 문서와 로컬 버전을 대조합니다: https://docs.openclaw.ai/concepts/memory-builtin
2. 관련 CLI는 openclaw --help 및 하위 명령 --help로 옵션을 확인합니다.
3. 설정 변경 시 openclaw config / openclaw doctor로 유효성을 검사합니다.
4. Gateway·채널·플러그인 변경 후에는 필요 시 Gateway를 재시작합니다.

자주 쓰는 명령·설정 예시

{
  memory: {
    search: {
      provider: "openai",
    },
  },
}

openclaw plugins install @openclaw/llama-cpp-provider

{
  memory: {
    search: {
      provider: "local",
      fallback: "none",
      local: {
        modelPath: "~/.node-llama-cpp/models/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf",
      },
    },
  },
}

openclaw memory status --deep --agent main
openclaw memory index --force --agent main

관련 링크

• 공식 원문: concepts/memory-builtin
• OpenClaw 문서 홈

이 가이드는 공식 문서를 한국어 학습용으로 재구성한 것입니다. 옵션 기본값·플래그 이름은 설치 버전에 따라 달라질 수 있습니다.