技能介绍

关键词搜不到时，记忆还在那儿

OpenClaw 会把日常笔记落在 ~/.openclaw/workspace/memory/ 下的 Markdown 里。时间一长，你记得的是意思（「OANDA 上做过哪些货币对」「bot 为什么一直亏」），而不是当初写下的原词。普通全文或关键词检索只会匹配字面串，例如搜 GBP USD trades 很难回答「我们在 OANDA 交易了哪些 pair」。

Bud 语义记忆用向量嵌入把查询和记忆映射到同一语义空间，再用余弦相似度排序结果，让「问法」和「存档写法」不必一致。

索引、检索与数据来源

索引：扫描 ~/.openclaw/workspace/memory/ 中的 .md，通过 Gemini API 生成 embedding，写入本地 ChromaDB；也可通过 add 手动追加条目。
检索：将自然语言问题转为向量，在库中找最相近的记忆片段并返回排序结果。
集成：可挂到 cron 做定期重建索引，或在其它 Agent 技能里调用搜索接口复用同一份记忆库。

未配置 Gemini 时，技能会回退到简单文本搜索，仍能工作，但语义召回能力会明显变弱。

适用边界

依赖 Python 3.8+ 与 chromadb；embedding 需自行在 ~/.openclaw/credentials/gemini.json 配置 api_key（可选）。
索引范围以 OpenClaw 记忆目录与手动 add 的内容为主，不会自动理解仓库外或未写入记忆文件的上下文。
向量检索返回的是语义相近的片段，仍需结合返回原文核对事实与时间，不宜把相似度分数当作绝对真理。