¿Por qué memory-lancedb-pro?

La mayoría de los agentes de IA tienen amnesia. Olvidan todo en el momento en que inicias un nuevo chat.

memory-lancedb-pro es un plugin de memoria a largo plazo de nivel productivo para OpenClaw que convierte a tu agente en un Asistente de Memoria IA — captura automáticamente lo que importa, deja que el ruido se desvanezca naturalmente y recupera el recuerdo correcto en el momento adecuado. Sin etiquetado manual, sin complicaciones de configuración.

Tu Asistente de Memoria IA en acción

Sin memoria — cada sesión comienza desde cero:

Tú: "Usa tabulaciones para la indentación, siempre agrega manejo de errores." (siguiente sesión) Tú: "¡Ya te lo dije — tabulaciones, no espacios!" 😤 (siguiente sesión) Tú: "...en serio, tabulaciones. Y manejo de errores. Otra vez."

Con memory-lancedb-pro — tu agente aprende y recuerda:

Tú: "Usa tabulaciones para la indentación, siempre agrega manejo de errores." (siguiente sesión — el agente recupera automáticamente tus preferencias) Agente: (aplica silenciosamente tabulaciones + manejo de errores) ✅ Tú: "¿Por qué elegimos PostgreSQL en lugar de MongoDB el mes pasado?" Agente: "Basándome en nuestra discusión del 12 de febrero, las razones principales fueron..." ✅

Esa es la diferencia que hace un Asistente de Memoria IA — aprende tu estilo, recuerda decisiones pasadas y entrega respuestas personalizadas sin que tengas que repetirte.

¿Qué más puede hacer?

Inicio Rápido

Requisito de CPU: Tu CPU debe soportar instrucciones AVX/AVX2 (Intel Sandy Bridge 2011+ / AMD Bulldozer 2011+). El motor vectorial nativo de LanceDB las requiere — en CPUs no compatibles el plugin fallará con SIGILL (Instrucción ilegal). Verifica con: grep -o 'avx[^ ]*' /proc/cpuinfo | head -1 (sin salida = no soportado). Ver #419.

Opción A: Script de instalación con un clic (Recomendado)

El script de instalación mantenido por la comunidad gestiona la instalación, actualización y reparación en un solo comando:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/CortexReach/toolbox/main/memory-lancedb-pro-setup/setup-memory.sh -o setup-memory.sh
bash setup-memory.sh

Consulta Ecosistema más abajo para ver la lista completa de escenarios que cubre el script y otras herramientas de la comunidad.

Opción B: Instalación Manual

Mediante la CLI de OpenClaw (recomendado):

openclaw plugins install memory-lancedb-pro@beta

O mediante npm:

npm i memory-lancedb-pro@beta

Si usas npm, también necesitarás agregar el directorio de instalación del plugin como una ruta absoluta en plugins.load.paths en tu openclaw.json. Este es el problema de configuración más común.

Agrega a tu openclaw.json:

{
  "plugins": {
    "slots": { "memory": "memory-lancedb-pro" },
    "entries": {
      "memory-lancedb-pro": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "embedding": {
            "provider": "openai-compatible",
            "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}",
            "model": "text-embedding-3-small"
          },
          "autoCapture": true,
          "autoRecall": true,
          "smartExtraction": true,
          "extractMinMessages": 2,
          "extractMaxChars": 8000,
          "sessionMemory": { "enabled": false }
        }
      }
    }
  }
}

¿Por qué estos valores predeterminados?

• autoCapture + smartExtraction → tu agente aprende de cada conversación automáticamente
• autoRecall → los recuerdos relevantes se inyectan antes de cada respuesta
• extractMinMessages: 2 → la extracción se activa en chats normales de dos turnos
• sessionMemory.enabled: false → evita contaminar la recuperación con resúmenes de sesión desde el primer día

Valida y reinicia:

openclaw config validate
openclaw gateway restart
openclaw logs --follow --plain | grep "memory-lancedb-pro"

Deberías ver:

• memory-lancedb-pro: smart extraction enabled
• memory-lancedb-pro@...: plugin registered

¡Listo! Tu agente ahora tiene memoria a largo plazo.

# 1) Respaldo
openclaw memory-pro export --scope global --output memories-backup.json
# 2) Ejecución de prueba
openclaw memory-pro upgrade --dry-run
# 3) Ejecutar actualización
openclaw memory-pro upgrade
# 4) Verificar
openclaw memory-pro stats

Help me connect this memory plugin with the most user-friendly configuration: https://github.com/CortexReach/memory-lancedb-pro

Requirements:
1. Set it as the only active memory plugin
2. Use Jina for embedding
3. Use Jina for reranker
4. Use gpt-4o-mini for the smart-extraction LLM
5. Enable autoCapture, autoRecall, smartExtraction
6. extractMinMessages=2
7. sessionMemory.enabled=false
8. captureAssistant=false
9. retrieval mode=hybrid, vectorWeight=0.7, bm25Weight=0.3
10. rerank=cross-encoder, candidatePoolSize=12, minScore=0.6, hardMinScore=0.62
11. Generate the final openclaw.json config directly, not just an explanation

Ecosistema

memory-lancedb-pro es el plugin principal. La comunidad ha desarrollado herramientas a su alrededor para hacer que la configuración y el uso diario sean aún más sencillos:

Script de Instalación — Instala, actualiza y repara con un solo clic

CortexReach/toolbox/memory-lancedb-pro-setup

Mucho más que un simple instalador — el script gestiona de forma inteligente una amplia variedad de escenarios reales:

bash setup-memory.sh                    # Instalar o actualizar
bash setup-memory.sh --dry-run          # Solo previsualización
bash setup-memory.sh --beta             # Incluir versiones preliminares
bash setup-memory.sh --uninstall        # Revertir configuración y eliminar plugin

Configuraciones preestablecidas de proveedores: Jina / DashScope / SiliconFlow / OpenAI / Ollama, o usa tu propia API compatible con OpenAI. Para la referencia completa (incluyendo --ref, --selfcheck-only y más), consulta el README del script de instalación.

Skill para Claude Code / OpenClaw — Configuración Guiada por IA

CortexReach/memory-lancedb-pro-skill

Instala este skill y tu agente de IA (Claude Code u OpenClaw) obtiene un conocimiento profundo de cada característica de memory-lancedb-pro. Solo di "ayúdame a habilitar la mejor configuración" y obtén:

• Flujo de configuración guiado en 7 pasos con 4 planes de despliegue:
  • Potencia Total (Jina + OpenAI) / Económico (reranker gratuito de SiliconFlow) / Simple (solo OpenAI) / Totalmente Local (Ollama, sin costo de API)
• Las 9 herramientas MCP usadas correctamente: memory_recall, memory_store, memory_forget, memory_update, memory_stats, memory_list, self_improvement_log, self_improvement_extract_skill, self_improvement_review (el conjunto completo de herramientas requiere enableManagementTools: true — la configuración de Inicio Rápido predeterminada expone las 4 herramientas principales)
• Prevención de errores comunes: habilitación del plugin en el workspace, autoRecall desactivado por defecto, caché de jiti, variables de entorno, aislamiento de scope, y más

Instalar para Claude Code:

git clone https://github.com/CortexReach/memory-lancedb-pro-skill.git ~/.claude/skills/memory-lancedb-pro

Instalar para OpenClaw:

git clone https://github.com/CortexReach/memory-lancedb-pro-skill.git ~/.openclaw/workspace/skills/memory-lancedb-pro-skill

Tutorial en Video

Recorrido completo: instalación, configuración y funcionamiento interno de la recuperación híbrida.

https://youtu.be/MtukF1C8epQ

https://www.bilibili.com/video/BV1zUf2BGEgn/

Arquitectura

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   index.ts (Entry Point)                │
│  Plugin Registration · Config Parsing · Lifecycle Hooks │
└────────┬──────────┬──────────┬──────────┬───────────────┘
         │          │          │          │
    ┌────▼───┐ ┌────▼───┐ ┌───▼────┐ ┌──▼──────────┐
    │ store  │ │embedder│ │retriever│ │   scopes    │
    │ .ts    │ │ .ts    │ │ .ts    │ │    .ts      │
    └────────┘ └────────┘ └────────┘ └─────────────┘
         │                     │
    ┌────▼───┐           ┌─────▼──────────┐
    │migrate │           │noise-filter.ts │
    │ .ts    │           │adaptive-       │
    └────────┘           │retrieval.ts    │
                         └────────────────┘
    ┌─────────────┐   ┌──────────┐
    │  tools.ts   │   │  cli.ts  │
    │ (Agent API) │   │ (CLI)    │
    └─────────────┘   └──────────┘

Para un análisis detallado de la arquitectura completa, consulta docs/memory_architecture_analysis.md.

Características Principales

Recuperación Híbrida

Query → embedQuery() ─┐
                       ├─→ Hybrid Fusion → Rerank → Lifecycle Decay Boost → Length Norm → Filter
Query → BM25 FTS ─────┘

• Búsqueda Vectorial — similitud semántica mediante LanceDB ANN (distancia coseno)
• Búsqueda de Texto Completo BM25 — coincidencia exacta de palabras clave mediante índice FTS de LanceDB
• Fusión Híbrida — puntuación vectorial como base, los resultados de BM25 reciben un impulso ponderado (no es RRF estándar — ajustado para calidad de recuperación en el mundo real)
• Pesos Configurables — vectorWeight, bm25Weight, minScore

Reranking con Cross-Encoder

• Adaptadores integrados para Jina, SiliconFlow, Voyage AI y Pinecone
• Compatible con cualquier endpoint compatible con Jina (por ejemplo, Hugging Face TEI, DashScope)
• Puntuación híbrida: 60% cross-encoder + 40% puntuación fusionada original
• Degradación elegante: recurre a similitud coseno en caso de fallo de la API

Pipeline de Puntuación Multi-Etapa

Extracción Inteligente de Memoria (v1.1.0)

• Extracción de 6 Categorías con LLM: perfil, preferencias, entidades, eventos, casos, patrones
• Almacenamiento en Capas L0/L1/L2: L0 (índice de una oración) → L1 (resumen estructurado) → L2 (narrativa completa)
• Deduplicación en Dos Etapas: pre-filtro de similitud vectorial (≥0.7) → decisión semántica por LLM (CREATE/MERGE/SKIP)
• Fusión por Categoría: profile siempre se fusiona, events/cases son solo de adición

Gestión del Ciclo de Vida de la Memoria (v1.1.0)

• Motor de Decaimiento Weibull: puntuación compuesta = recencia + frecuencia + valor intrínseco
• Promoción en Tres Niveles: Peripheral ↔ Working ↔ Core con umbrales configurables
• Refuerzo por Acceso: los recuerdos frecuentemente recuperados decaen más lentamente (estilo repetición espaciada)
• Vida Media Modulada por Importancia: los recuerdos importantes decaen más lentamente

Aislamiento Multi-Scope

• Scopes integrados: global, agent:<id>, custom:<name>, project:<id>, user:<id>
• Control de acceso a nivel de agente mediante scopes.agentAccess
• Predeterminado: cada agente accede a global + su propio scope agent:<id>

Auto-Capture y Auto-Recall

• Auto-Capture (agent_end): extrae preferencia/hecho/decisión/entidad de las conversaciones, deduplica, almacena hasta 3 por turno
• Auto-Recall (before_agent_start): inyecta contexto <relevant-memories> (hasta 3 entradas)

Filtrado de Ruido y Recuperación Adaptativa

• Filtra contenido de baja calidad: rechazos del agente, meta-preguntas, saludos
• Omite la recuperación para saludos, comandos slash, confirmaciones simples, emojis
• Fuerza la recuperación para palabras clave de memoria ("recuerda", "anteriormente", "la última vez")
• Umbrales adaptados a CJK (chino: 6 caracteres vs inglés: 15 caracteres)

Configuración

{
  "embedding": {
    "apiKey": "${JINA_API_KEY}",
    "model": "jina-embeddings-v5-text-small",
    "baseURL": "https://api.jina.ai/v1",
    "dimensions": 1024,
    "taskQuery": "retrieval.query",
    "taskPassage": "retrieval.passage",
    "normalized": true
  },
  "dbPath": "~/.openclaw/memory/lancedb-pro",
  "autoCapture": true,
  "autoRecall": true,
  "retrieval": {
    "mode": "hybrid",
    "vectorWeight": 0.7,
    "bm25Weight": 0.3,
    "minScore": 0.3,
    "rerank": "cross-encoder",
    "rerankApiKey": "${JINA_API_KEY}",
    "rerankModel": "jina-reranker-v3",
    "rerankEndpoint": "https://api.jina.ai/v1/rerank",
    "rerankProvider": "jina",
    "candidatePoolSize": 20,
    "recencyHalfLifeDays": 14,
    "recencyWeight": 0.1,
    "filterNoise": true,
    "lengthNormAnchor": 500,
    "hardMinScore": 0.35,
    "timeDecayHalfLifeDays": 60,
    "reinforcementFactor": 0.5,
    "maxHalfLifeMultiplier": 3
  },
  "enableManagementTools": false,
  "scopes": {
    "default": "global",
    "definitions": {
      "global": { "description": "Shared knowledge" },
      "agent:discord-bot": { "description": "Discord bot private" }
    },
    "agentAccess": {
      "discord-bot": ["global", "agent:discord-bot"]
    }
  },
  "sessionMemory": {
    "enabled": false,
    "messageCount": 15
  },
  "smartExtraction": true,
  "llm": {
    "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}",
    "model": "gpt-4o-mini",
    "baseURL": "https://api.openai.com/v1"
  },
  "extractMinMessages": 2,
  "extractMaxChars": 8000
}

{
  "llm": {
    "auth": "oauth",
    "oauthProvider": "openai-codex",
    "model": "gpt-5.4",
    "oauthPath": "${HOME}/.openclaw/.memory-lancedb-pro/oauth.json",
    "timeoutMs": 30000
  }
}

Comandos CLI

openclaw memory-pro list [--scope global] [--category fact] [--limit 20] [--json]
openclaw memory-pro search "query" [--scope global] [--limit 10] [--json]
openclaw memory-pro stats [--scope global] [--json]
openclaw memory-pro auth login [--provider openai-codex] [--model gpt-5.4] [--oauth-path /abs/path/oauth.json]
openclaw memory-pro auth status
openclaw memory-pro auth logout
openclaw memory-pro delete <id>
openclaw memory-pro delete-bulk --scope global [--before 2025-01-01] [--dry-run]
openclaw memory-pro export [--scope global] [--output memories.json]
openclaw memory-pro import memories.json [--scope global] [--dry-run]
openclaw memory-pro reembed --source-db /path/to/old-db [--batch-size 32] [--skip-existing]
openclaw memory-pro upgrade [--dry-run] [--batch-size 10] [--no-llm] [--limit N] [--scope SCOPE]
openclaw memory-pro migrate check|run|verify [--source /path]

Flujo de inicio de sesión OAuth:

1. Ejecuta openclaw memory-pro auth login
2. Si se omite --provider en una terminal interactiva, la CLI muestra un selector de proveedor OAuth antes de abrir el navegador
3. El comando imprime una URL de autorización y abre tu navegador a menos que se establezca --no-browser
4. Después de que la devolución de llamada sea exitosa, el comando guarda el archivo OAuth del plugin (predeterminado: ~/.openclaw/.memory-lancedb-pro/oauth.json), guarda una copia de la configuración anterior de llm con api-key para el cierre de sesión, y reemplaza la configuración llm del plugin con la configuración OAuth (auth, oauthProvider, model, oauthPath)
5. openclaw memory-pro auth logout elimina ese archivo OAuth y restaura la configuración anterior de llm con api-key cuando esa copia existe

Temas Avanzados

{ "plugins": { "entries": { "memory-lancedb-pro": { "config": { "autoRecall": false } } } } }

## /lesson command
When the user sends `/lesson <content>`:
1. Use memory_store to save as category=fact (raw knowledge)
2. Use memory_store to save as category=decision (actionable takeaway)
3. Confirm what was saved

## /remember command
When the user sends `/remember <content>`:
1. Use memory_store to save with appropriate category and importance
2. Confirm with the stored memory ID

## Rule 1 — Dual-layer memory storage
Every pitfall/lesson learned → IMMEDIATELY store TWO memories:
- Technical layer: Pitfall: [symptom]. Cause: [root cause]. Fix: [solution]. Prevention: [how to avoid]
  (category: fact, importance >= 0.8)
- Principle layer: Decision principle ([tag]): [behavioral rule]. Trigger: [when]. Action: [what to do]
  (category: decision, importance >= 0.85)

## Rule 2 — LanceDB hygiene
Entries must be short and atomic (< 500 chars). No raw conversation summaries or duplicates.

## Rule 3 — Recall before retry
On ANY tool failure, ALWAYS memory_recall with relevant keywords BEFORE retrying.

## Rule 4 — Confirm target codebase
Confirm you are editing memory-lancedb-pro vs built-in memory-lancedb before changes.

## Rule 5 — Clear jiti cache after plugin code changes
After modifying .ts files under plugins/, MUST run rm -rf /tmp/jiti/ BEFORE openclaw gateway restart.

Documentación

Beta: Smart Memory v1.1.0

Estado: Beta — disponible mediante npm i memory-lancedb-pro@beta. Los usuarios estables en latest no se ven afectados.

Comentarios: GitHub Issues · Revertir: npm i memory-lancedb-pro@latest

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