Установка скиллов и плагинов OpenClaw осуществляется на ваш страх и риск. Все файлы были получены из открытых источников и предоставляются «как есть». Мы не гарантируем их корректную работу, безопасность или совместимость с вашей системой. Перед установкой настоятельно рекомендуется ознакомиться с содержимым кода и убедиться, что вы понимаете, какие изменения будут внесены в вашу систему.
Умный поиск по памяти с автоматическим выбором метода — это ключевая идея Vector Memory. Система использует семантический поиск на базе векторных представлений, когда они доступны, и автоматически переключается на традиционный поиск по ключевым словам, если векторный индекс ещё не готов.
Как это работает
Один и тот же вызов функции memory_search() всегда выбирает оптимальный способ поиска:
- Если векторный индекс готов — используется семантический поиск (понимание смысла, синонимов и контекста)
- Если нет — применяется быстрый поиск по ключевым словам
- При сбое векторного поиска система автоматически откатывается к fallback-методу
Таким образом, разработчику не нужно управлять логикой выбора — всё происходит прозрачно и автоматически.
Поведение системы
- Проверка: готов ли векторный индекс?
- Да → используется семантический поиск
- Нет → используется встроенный keyword-поиск
- Ошибка → fallback без прерывания работы
Доступные инструменты
memory_search — основной инструмент поиска, автоматически выбирающий метод.
- query (строка): поисковый запрос
- max_results (число): максимальное количество результатов (по умолчанию 5)
Возвращает результаты с указанием пути, строк, релевантности и краткого фрагмента текста.
memory_get — используется для получения полного содержимого выбранного файла или фрагмента.
Пример работы
Запрос:
memory_search("James principles values")Если доступен векторный поиск, система найдёт концептуально связанные значения, такие как «автономия», «компетентность», «создание». Если нет — выполнит поиск по совпадению слов.
Преимущества подхода
- Нулевая настройка — работает сразу после установки
- Автоматическая адаптация к состоянию системы
- Семантическое понимание запросов
- Надёжный fallback без потери функциональности
- Единый интерфейс для всех сценариев поиска
Когда это особенно полезно
- Работа с большими объёмами памяти и знаний
- Поиск по смыслу, а не только по словам
- Построение AI-агентов с долговременной памятью
- Системы, где важна устойчивость и отказоустойчивость
Vector Memory превращает память агента в интеллектуальную систему поиска, которая не требует ручной настройки и со временем становится только эффективнее.
Файл из источника