memory intermediate active

Openclaw Supermemory

Dein Bot vergisst zwischen Sitzungen alles. Nutzer wiederholen sich in jedem Gespräch. Beheb das in 15 Minuten.

openclaw memory supermemory rag vector persistence ai agents

Was fehlt ohne openclaw memory plugin

Kein Kontext zwischen Sitzungen. Nutzer wiederholen Präferenzen jedes Mal. Agent-Pipelines ohne History.

→
Persistenter Agent-Speicher × Supermemory's verwalteter Vektorspeicher ÷ 15-Minuten-Einrichtung ÷ keine selbst gehostete Datenbank = Bots, die sich an alles erinnern.

openclaw memory plugin — was es wirklich kann

01
Speichert Nutzerkontext, Fakten und Gesprächshistorie über OpenClaw-Sitzungen hinweg.
02
Fragt Supermemory's Vektorindex ab, um relevanten vergangenen Kontext automatisch abzurufen.
03
Fügt abgerufene Erinnerungen in den Agent-Kontext vor LLM-Aufrufen ein.
04
Unterstützt nutzer- und kanalspezifisches Speicher-Namespacing von Anfang an.
05
Funktioniert mit QQ-, DingTalk- und Feishu-Adaptern ohne Konfigurationsänderungen.

Sicherheitscheck — openclaw memory plugin

Datenschutz-Score: 7/10 — greift nur auf verbundene Plattform-APIs zu. Absichern: OAuth-Berechtigungen vor der Installation prüfen, Linux, macOS, Windows; OpenClaw ≥1.2; outbound HTTPS to api.supermemory.ai-Kompatibilität bestätigen.

Schnellstart — openclaw memory plugin in 15–25 minutes

Einrichtungszeit: 15–25 minutes

!
Du brauchst:
  • OpenClaw core
  • Supermemory API key (supermemory.ai)
  • Node.js ≥18

Paket installieren:

npm install @supermemoryai/openclaw-supermemory
1
Sign up at supermemory.ai and obtain an API key
2
Install plugin via npm
3
Set SUPERMEMORY_API_KEY in .env
4
Add plugin to openclaw.config.js
5
Use ctx.memory.add(userId, content) to store facts
6
Use ctx.memory.search(userId, query) to retrieve context
7
Pass retrieved context into your LLM prompt

Fehlerbehebung openclaw memory plugin

1
1. Storing entire raw messages instead of distilled facts — inflates memory, reduces retrieval quality
2
2. Not scoping memories by userId — leads to cross-user memory bleed
3
3. Ignoring memory TTL settings — stale facts persist and degrade response quality

Kompatibilität & Status

Kompatibel mit: Linux, macOS, Windows; OpenClaw ≥1.2; outbound HTTPS to api.supermemory.ai intermediate Zuletzt aktualisiert: Okt. 2025 ★ 340 auf GitHub MIT

Offizielle Dokumentation →

Auf GitHub ansehen →

FAQ — openclaw memory plugin

Does Supermemory require a paid plan?

A free tier with storage limits is available. For production with many users, a paid plan is recommended.

Can I self-host the memory backend?

Supermemory is a managed service only. For self-hosted alternatives, use Chroma or Weaviate.

How does semantic search work in practice?

ctx.memory.search() embeds your query and finds top-K semantically similar stored memories to pass as LLM context.

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