Семантический поиск в памяти с помощью memsearch
Добавьте возможность семантического поиска на основе векторов к обычным файлам памяти OpenClaw в формате Markdown с помощью memsearch — так вы сможете мгновенно находить нужные записи по смыслу, не прибегая к поиску по ключевым словам или загрузке всей информации в контекст.
Что понадобится
- Python 3.10+ с pip или uv.
Как применить
Работает с любым провайдером эмбеддингов: OpenAI, Google, Voyage, Ollama, а также полностью локально без необходимости в API-ключе.
Не требуется использование скиллов OpenClaw, так как memsearch — это самостоятельная библиотека/CLI для Python.
Markdown остаётся источником истины: векторный индекс — лишь производный кэш, который можно перестроить в любой момент с помощью memsearch index, при этом ваши файлы памяти никогда не изменяются.
- Установите memsearch:
pip install memsearch
- Запустите интерактивный мастер настройки:
memsearch config init
- Индексируйте вашу директорию памяти OpenClaw:
memsearch index ~/path/to/your/memory/
- Ищите нужные записи по смыслу:
memsearch search "what caching solution did we pick?"
- Для автоматической синхронизации запустите наблюдателя за файлами — он будет автоматически обновлять индекс при каждом изменении файла:
memsearch watch ~/path/to/your/memory/
- Для полностью локальной установки (без API-ключей) установите локальный провайдер эмбеддингов:
pip install "memsearch[local]"
memsearch config set embedding.provider local
memsearch index ~/path/to/your/memory/
Ссылки
Источник: hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases и участники проекта. Лицензия: MIT.
Copyright (c) 2026
Перевод и редакционная адаптация: ClawCases.
>Ресурсы
>Похожие юзкейсы
Подключите когнитивную память YantrikDB к Hermes через MCP
Подключите движок когнитивной памяти YantrikDB к Hermes через встроенный клиент MCP, чтобы агент мог сохранять, извлекать, связывать и объединять факты с помощью операций вызова инструментов.
Задачи из документов
Извлекайте из документов обязательства, сроки и задачи с указанием источников, преобразуя их в структурированные факты и предлагаемые действия; отмечайте неуверенно распознанный текст и неоднозначные формулировки. Извлечение не является юридической консультацией.
Вопросник для принятия решений
Превратите решение, которое вы не можете принять в одиночку, в вопросник в формате Markdown, который более осведомленный получатель заполнит асинхронно или во время встречи; результат будет сохранен в файле с именем-slug, а его абсолютный путь будет возвращен.