OpenClaw AI助手入门教程-配置QMD记忆系统，优化反馈速度

说明

• 你是否遇到过这样的困扰：刚开始用OpenClaw时响应还挺快，聊了几轮后速度越来越慢，最后甚至卡死？更糟心的是，API账单还在蹭蹭往上涨，仿佛在为一个“失忆”的AI付高额账单。这背后的罪魁祸首，往往是上下文爆炸——每次对话都携带大量无关历史记录，让AI花大量时间“阅读理解”，既耗钱又降速。

别担心，从OpenClaw 2026.2.2版本开始，内置的QMD记忆系统完美解决了这个问题。本文将带你从零开始，一步步配置QMD，让你的AI助手响应速度从“蜗牛”变“猎豹”。

• 为什么你的OpenClaw越来越慢？

1.1 传统记忆系统的痛点

传统的记忆机制，简单粗暴——把整个MEMORY.md文件或完整的对话历史，一股脑全塞给AI。这导致几个严重问题：

上下文越长，速度越慢：大模型的推理时间与输入token数量成正比。5000 token的请求要等8-15秒，20000 token直接奔着1分钟去了

成本指数级增长：一个20000 token的会话，单次请求成本可能高达数美元，如果频繁调用，月账单令人心惊

容易卡死超时：当上下文累积到8万、10万token时，请求很容易超时失败，钱花了，结果却没得到

噪音干扰精度：塞入大量无关信息，反而会让AI“分心”，回答质量下降

1.2 QMD是什么？

QMD（Quantum Memory Database）是由Shopify联合创始人Tobi Lütke开发的本地语义搜索引擎，专为AI Agent场景设计。

它的核心思路是：不要把整个文件塞给AI，而是先用本地搜索找到最相关的片段（通常只需2-3句话），再把精准内容传给AI。

技术原理上，QMD采用三层混合搜索机制，确保检索精准度：

层级  技术  作用
第一层 BM25全文搜索    精准匹配关键词，类似传统搜索引擎
第二层 向量语义搜索  理解语义相似度，能找到意思相近但用词不同的内容
第三层 LLM重排序  用AI对结果二次优化，确保最相关内容排前面
这种混合搜索模式能将精准度提升至93%，而纯语义搜索只有59%

部署方法：

• 我们直接利用openclaw自动帮我们完整部署，web-ui的chat发指令:

为openclaw配置QMD记忆系统，优化反馈速度

• 通过这个指令，应该能让openclaw自己完成安装，配置和重启openclaw
• 同时openclaw会给出一个测试报告

参考的整合流程：

• 检查OpenClaw版本，需要大于2026.2.2

$ docker compose exec openclaw-gateway node dist/index.js --version
2026.2.9

• 备份openclaw.json配置

cd ~/.openclaw/
cp openclaw.json openclaw.json.backup

• 修改openclaw配置，添加内容

 "hooks": {
    "internal": {
      "enabled": true,
      "entries": {
        "session-memory": {
          "enabled": true
        }
      }
    }
  },
  "memory": {
    "backend": "qmd",
    "citations": "auto",
    "qmd": {
      "includeDefaultMemory": true,
      "update": {
        "interval": "5m",
        "debounceMs": 15000
      },
      "limits": {
        "maxResults": 6,
        "timeoutMs": 4000
      },
      "scope": {
        "default": "deny",
        "rules": [
          {
            "action": "allow",
            "match": {
              "chatType": "direct"
            }
          }
        ]
      },
      "paths": [
        {
          "name": "workspace",
          "path": "/home/node/.openclaw/workspace",
          "pattern": "**/*.md"
        },
        {
          "name": "memory",
          "path": "/home/node/.openclaw/workspace/memory",
          "pattern": "**/*.md"
        }
      ]
    }
  },

• 重启openclaw

cd openclaw
docker compose restart

• 验证是否启用，在web-ui的chat发指令：

确认是否启用了openclaw给出测试报告