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OpenClaw Local Memory

Gesprächsdaten, die deinen Server verlassen, sind ein Compliance-Problem. Lokaler Speicher hält alles auf dem Gerät, keine API-Aufrufe.

openclaw memory local sqlite offline persistence agents

Was fehlt ohne openclaw local memory

Gesprächsdaten an Drittanbieter-Speicher-APIs gesendet. Cloud-Speicher-Abhängigkeit für Offline-Bots. Datenschutzbestimmungen blockieren Cloud-Agent-Speicher.

→
Persistenter Agent-Speicher × lokales SQLite ohne externe API-Aufrufe ÷ 10-Minuten-Installation ÷ kein Cloud-Abonnement erforderlich = Speicher, der deinen Server nie verlässt.

openclaw local memory — was es wirklich kann

01
Speichert Agent-Erinnerungen in einer lokalen SQLite-Datenbank auf derselben Maschine wie OpenClaw.
02
Ruft relevanten vergangenen Kontext via lokaler Vektor-Ähnlichkeit ohne externe Aufrufe ab.
03
Erfordert keine API-Schlüssel, kein Cloud-Abonnement und keinen Netzwerkzugang für Lese- oder Schreibvorgänge.
04
Für datenschutzsensible Bereitstellungen konzipiert, bei denen Datensouveränität erforderlich ist.
05
Drop-in-Ersatz für openclaw-supermemory für Teams, die die Cloud verlassen.

Sicherheitscheck — openclaw local memory

Datenschutz-Score: 7/10 — greift nur auf verbundene Plattform-APIs zu. Absichern: OAuth-Berechtigungen vor der Installation prüfen, Linux, macOS, Windows; OpenClaw ≥1.2; Node.js native addon (better-sqlite3) requires build tools-Kompatibilität bestätigen.

Schnellstart — openclaw local memory in 10–15 minutes

Einrichtungszeit: 10–15 minutes

!
Du brauchst:
  • OpenClaw core
  • Node.js ≥18 (SQLite via better-sqlite3)

Paket installieren:

npm install @tituss-bit/openclaw-local-memory
1
Install the plugin
2
Add to openclaw.config.js with dbPath configured
3
Restart OpenClaw — SQLite DB is created automatically on first start
4
Use ctx.memory.add(userId, content) to store memories
5
Use ctx.memory.search(userId, query) for retrieval
6
Memories persist across bot restarts automatically

Fehlerbehebung openclaw local memory

1
1. Using local embeddings (slow, large model download) instead of API embeddings — configure embeddingModel appropriately
2
2. Not backing up the SQLite DB file — it's your bot's entire memory store
3
3. Expecting the same semantic search quality as cloud vector DBs — local models are smaller and less accurate

Kompatibilität & Status

Kompatibel mit: Linux, macOS, Windows; OpenClaw ≥1.2; Node.js native addon (better-sqlite3) requires build tools beginner Zuletzt aktualisiert: Okt. 2025 ★ 195 auf GitHub MIT

Offizielle Dokumentation →

Auf GitHub ansehen →

FAQ — openclaw local memory

Can I migrate memories from openclaw-supermemory to local-memory?

A migration script is included in the repo that exports Supermemory entries and imports them into the local SQLite store.

How large can the memory store grow?

SQLite handles GBs of data efficiently. For very large stores (millions of memories), consider Chroma or Weaviate instead.

Does this require internet access?

Only if you configure an API-based embedding model. With full-text search or local Transformers.js embeddings, it runs fully offline.

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Jede Speicherabfrage an einen externen Service sind Daten, die deine Datenschutzrichtlinie berücksichtigen muss.

Auf GitHub ansehen →