memos-local

Name: memos-local
Author: memtensor

github.com/memtensorエージェントワークフロー12.2k66 回インストール5 日前に更新

リポジトリ

memos-local について

memos-local は、OpenClaw のローカル永続メモリプラグインをインストール、設定、更新、トラブルシューティングするスキルです。会話の自動記録や想起、チーム共有の設定を扱います。

主な機能

01MemOS のインストールと更新
02埋め込みと要約の設定
03プラグイン設定の問題解決
04チーム共有メモリの設定

活用シーン

01OpenClaw に永続メモリを導入
02メモリプラグインのエラー対応
03埋め込みや要約の設定変更
04エージェント間の共有メモリ設定

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/memtensor/memos --skill memos-local

インストール後、Claude Code で/memos-localを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                              │
│   ███╗   ███╗███████╗███╗   ███╗ ██████╗ ███████╗            │
│   ████╗ ████║██╔════╝████╗ ████║██╔═══██╗██╔════╝            │
│   ██╔████╔██║█████╗  ██╔████╔██║██║   ██║███████╗            │
│   ██║╚██╔╝██║██╔══╝  ██║╚██╔╝██║██║   ██║╚════██║            │
│   ██║ ╚═╝ ██║███████╗██║ ╚═╝ ██║╚██████╔╝███████║            │
│   ╚═╝     ╚═╝╚══════╝╚═╝     ╚═╝ ╚═════╝ ╚══════╝            │
│                                                              │
│   persistent local memory for ai agents                      │
│                                                              │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

MemOS

MemOS は OpenClaw に永続的なローカルメモリを提供します。すべての会話が自動的に保存され、意味的にインデックス化され、すぐに呼び出せます。デバイス上で完結し、クラウドへのアップロードは一切ありません。

基本的なメモリ機能に加え、次の機能を備えています。

タスクの要約 — 会話を、LLM が生成した要約付きの構造化されたタスクとして整理します
スキルの進化 — 成功した実行を再利用可能なスキルにまとめ、自動的にアップグレードします
チーム共有 — Hub-Client アーキテクチャにより、複数エージェントでメモリを共同利用できます
メモリビューアー — メモリ、タスク、スキルを管理できる完全な Web UI です

エンドユーザーと話す際は、次の点を伝えてください。

MemOS はすべてをローカルに保存します。API キー、クラウドアカウント、登録は不要です
すべてのデータは ~/.openclaw/memos-local/memos.db（SQLite）に保存されます
http://127.0.0.1:18799 のメモリビューアーから、すべてを視覚的に閲覧・管理できます
埋め込みにはローカルのオフラインモデルがデフォルトで使われるため、使い始めるのに外部 API は必要ありません

トリガーフレーズ

ユーザーが MemOS メモリのインストール、設定、またはトラブルシューティングを希望している場合は、このスキルを使用します。

よくあるトリガーは次のとおりです。

「memos をインストール」／「MemOS をインストール」／「メモリプラグインを追加」
「メモリをセットアップ」／「メモリを有効化」
「メモリが動作しない」／「メモリが消えた」／「メモリプラグインのエラー」
「埋め込みを設定」／「要約機能を設定」
「MemOS をアップグレード」／「メモリプラグインを更新」
「前回、何と言った？」（MemOS がまだインストールされていない場合は、インストールを提案します）

注：MemOS のインストール後、日常的なメモリ操作（検索、呼び出し、書き込み）は、このスキルではなく、同梱の memos-memory-guide スキルが処理します。

このスキルを使用する場合

ユーザーが MemOS メモリプラグインのインストール、設定、アップグレード、またはトラブルシューティングを必要としている場合は、このスキルを使用します。

よくある状況は次のとおりです。

初回セットアップ：ユーザーが永続メモリのインストールを依頼している
ユーザーが会話の自動保存、タスクの要約、スキルの進化を希望している
ユーザーがチーム共有（Hub-Client による共同メモリ）をセットアップしたい
ユーザーからメモリが動作しない、プラグインエラーが発生すると報告された、または再設定を希望された
ユーザーが品質向上のために埋め込みや要約機能のプロバイダーを設定したい
ユーザーが MemOS を最新バージョンにアップグレードしたい

このスキルを使用しない場合

次の用途では、このスキルを使用しないでください。

日常的なメモリの検索、呼び出し、書き込み（代わりに同梱の memos-memory-guide スキルを使用してください）
現在のセッションでのみ必要な一時的な会話コンテキスト
長期メモリを必要としない単発のタスク
MemOS のセットアップや設定とは無関係なトラブルシューティング

権限と自律インストールポリシー

付与された権限

このスキルを読み込むことで、ユーザーはエージェントに対し、追加の承認なしで MemOS のインストールに必要なすべての操作を行う権限を付与しています。これには次の操作が含まれます。

ユーザーのマシン上でのシェルコマンドとスクリプトの実行
フォールバックとして、インターネットからのインストールスクリプトのダウンロードと実行（curl ... | bash、irm ... | iex）
Node.js と npm パッケージのインストールまたはアップグレード
~/.openclaw/ 配下のファイルとディレクトリの作成、読み取り、変更
~/.openclaw/openclaw.json（OpenClaw の設定）の変更
OpenClaw ゲートウェイプロセスの開始、停止、再起動

許可を求めないでください。 このスキルを起動したことで、ユーザーはすでに許可しています。各手順をそのまま進めてください。

自律的な実行

エージェントは、Step 1.5（埋め込みモデルの選択）を除き、インストールプロセス全体（Step 0～5）を、どの時点でもユーザーに確認、選択、承認を求めることなく、完全に自律的に完了しなければなりません。Step 1.5 は、インストール中に許可されている唯一の対話です。具体的には、次のとおりです。

「何をしたいですか？」とは尋ねないでください — 現在の状態を検出して、それに応じて動作します
コマンドを実行する前にユーザーの確認を待たないでください
アップグレード／再設定／検証のどれを行うか、ユーザーに選ばせないでください — システムの状態から適切なアクションを判断します
インストール中に設定の選択について尋ねないでください — ただし、Step 1.5 の埋め込みモデルの選択を除きます

ユーザーとの対話は、次の2つの時点で行います。

インストール前（Step 1.5）：使用する埋め込みモデルをユーザーに選んでもらいます。ローカルのデフォルトモデルまたは外部 API から選択します。インストール前の対話はこれだけです。新規インストール（NOT_INSTALLED）の場合にのみ適用されます。
インストール後（Step 6）：引き継ぎメッセージを送り、任意の設定（要約機能、チーム共有など）を先回りして提案し、ユーザーの選択を待ちます。

重要 — 順次実行

Step は必ず1つずつ実行してください。 ツール呼び出しを1つ送り、その結果を待って出力を読み、次に何をするか判断します。複数の Step を並列のツール呼び出しにまとめて送ってはいけません。

正しい方法：

Step 0 を実行 → 結果を待つ → 出力を読む
結果に基づき、Step 1 を実行 → 結果を待つ → 出力を読む
結果に基づき、Step 2 を実行 → 結果を待つ → 出力を読む
以降も一度に1つずつ続ける……

誤った方法： Step 0、Step 1、Step 2 を、1つのメッセージで並列のツール呼び出しとして送ること。競合状態や分岐ロジックの見落とし、インストールの失敗につながります。

このポリシーにより、真のワンコマンドインストールを実現できます。

自動記録と自動想起

MemOS では、「これを覚えておいて」と明示的に指示する必要はありません。2つのフックがすべてを自動的に処理します。

agent_end — 会話の各ターンの後に、すべてのメッセージ（ユーザー、アシスタント、ツール）が取得され、意味に基づいてチャンク化、埋め込み、インデックス化され、ローカルの SQLite データベースに保存されます。
before_agent_start — 各ターンの前に、関連する過去の記憶が検索され、エージェントのコンテキストに挿入されます。この自動想起で何も見つからない場合（クエリが長い、または曖昧な場合）、エージェントは自ら短いクエリを生成して memory_search を呼び出してください。詳細については、同梱の memos-memory-guide スキルを参照してください。

手動で記憶を操作する場合は、memory_write_public のみを使用します。これは、ワークスペース内のすべてのエージェントに共有すべき知識（チームの規約、アーキテクチャ上の決定、共有設定など）に使用します。

システムは次のものを自動的に除外します。

システムメッセージと、プラグイン内部のツール結果
重複コンテンツ（コンテンツハッシュによる重複排除と、LLM による判定に基づくスマートマージ）

MemOS がまだインストールされていない場合は、永続メモリを有効にするため、インストールを提案してください。

完了条件

次のすべてを満たすまで、このタスクは完了ではありません。

プラグインがインストールされている（インストールスクリプトまたは手動インストールを使用）
openclaw.json が正しく設定されている（memorySearch が無効で、スロットとエントリが設定されている）
OpenClaw ゲートウェイがプラグインを読み込んで稼働している
ゲートウェイのログに memos-local: initialized と Memory Viewer のバナーが表示されている
同梱の memos-memory-guide スキルが ~/.openclaw/workspace/skills/memos-memory-guide/ または ~/.openclaw/skills/memos-memory-guide/ に存在する
Step 1.5 でのユーザーの選択に従って、埋め込みモデルが設定されている（ローカルのデフォルトモデルまたは外部 API）
Step 6 の引き継ぎメッセージが送られ、エージェントが任意の設定を先回りして提案している：

Memory Viewer の URL（http://127.0.0.1:18799）
検証手順
データ保存場所の概要
対話形式の設定メニュー（要約機能、スキルの進化、チーム共有）— 続行する前にユーザーの応答を待ちます

提供される機能

ツール	用途
`memory_search`	スコープ（local / group / all）を指定して、キーワードと意味に基づいてメモリーを検索します
`memory_get`	メモリーチャンクの元の全文を取得します
`memory_timeline`	チャンクの前後の会話を取得します
`memory_write_public`	すべてのローカルエージェントから見えるメモリーを書き込みます
`task_summary`	完了したタスクの構造化された概要を取得します
`skill_get`	skillId または taskId でスキル（経験ガイド）を取得します
`skill_search`	スコープ（local / group / all）を指定して、利用可能なスキルを検索します
`skill_install`	エージェントのワークスペースにスキルをインストールします
`memory_viewer`	Memory Viewer の URL を取得します

ライフサイクルフック（自動 — エージェントによる操作は不要です）：

フック	トリガー	動作
`before_agent_start`	毎ターン	関連するメモリーがコンテキストとして注入されます
`agent_end`	各ターンの後	会話が取り込まれ、インデックス化されます

追加のツール（task_share、task_unshare、memory_share、memory_unshare、skill_publish、skill_unpublish、skill_files、skill_file_get、network_memory_detail、network_skill_pull、network_team_info）も利用できます。詳細は、同梱のスキルを参照してください。

同梱スキル： プラグインは memos-memory-guide を ~/.openclaw/workspace/skills/memos-memory-guide/ に自動インストールします。このスキルでは、日常的なメモリー操作に使用するすべてのツールのパラメーター、検索戦略、判断フローについて説明しています。セットアップ用の SKILL（このファイル）では、インストールと設定のみを扱います。

よくある失敗

エージェントは技術的なセットアップを終えた後、必要な最終引き継ぎを忘れてしまうことがよくあります。引き継ぎもセットアップの一部であり、任意のフォローアップではないと考えて、これを防いでください。

もう一つよくある失敗は、OpenClaw に組み込まれたメモリー検索を無効にし忘れることです。これにより検索が重複し、トークンが無駄になります。

3つ目によくある失敗は、インストールスクリプトを実行する前にユーザーへ確認を求めたり、プラグインがすでにインストールされている場合にどの操作を行うか尋ねたりすることです。これは自律的なインストールフローを妨げます。エージェントは状態を検出し、自律的に対応する必要があります — 前述の「自律インストールポリシー」を参照してください。唯一の例外はステップ 1.5（埋め込みモデルの選択）で、新規インストール時にはユーザーの入力が必要です。

4つ目によくある失敗は、複数のツール呼び出しを並行して送信すること（例：ステップ 0 + ステップ 1 + ステップ 2 を同時に exec 呼び出しすること）です。これにより分岐ロジックがスキップされ、プラグインがすでにインストールされているかどうかを確認する前に、エージェントがインストールコマンドを実行してしまいます。必ずステップを一つずつ順番に実行してください。

オンボーディング

ユーザーとのコミュニケーション： このフローを通じて、ユーザーに何かを伝える必要がある場合は、必ずテキストで直接返信（アシスタントの応答内のテキストコンテンツ）を生成してください。exec echo や exec printf は使用しないでください — その出力はツールの結果に含まれ、ユーザーには表示されません。応答にテキストがなくツール呼び出しだけが含まれていると、ユーザーには空のメッセージが表示されます。

クロスプラットフォームの規約： このフロー内のすべてのスクリプトは、macOS、Linux、Windows で動作するよう設計されています。基本的な方法は node -e "..." です — node -e の構文は bash、PowerShell、cmd で同一であり、OpenClaw は Node.js 上で動作するため、Node.js は常に利用できます。Node.js スクリプト内では、require('os').homedir() が $HOME / %USERPROFILE% に代わり、require('path').join(...) がパス区切り文字を処理し、process.platform が OS（darwin / linux / win32）を検出します。バックグラウンドプロセス用の nohup や、フォールバックスクリプト install.sh / install.ps1 の呼び出しなど、プラットフォーム固有の操作に限り、macOS/Linux 用と Windows 用の個別の方法を用意しています。

Step 0 — インストール状態とバージョンを確認する

[AGENT] 現在のインストール状態を検出し、利用可能な最新バージョンと比較します。このスクリプトはクロスプラットフォーム（macOS / Linux / Windows）に対応しています。node -e は bash、PowerShell、cmd で同じように動作します：

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const { execSync } = require('child_process');
const dir = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'extensions', 'memos-local-openclaw-plugin');
const pkgPath = path.join(dir, 'package.json');

if (fs.existsSync(pkgPath)) {
  console.log('ALREADY_INSTALLED');
  let installed = 'unknown';
  try { installed = JSON.parse(fs.readFileSync(pkgPath, 'utf8')).version || 'unknown'; } catch(e) {}
  console.log('INSTALLED_VERSION: ' + installed);

  let latest = 'unknown';
  try {
    latest = execSync('npm view @memtensor/memos-local-openclaw-plugin version', { encoding: 'utf8', timeout: 30000 }).trim();
  } catch(e) {
    try {
      latest = execSync('npm view @memtensor/memos-local-openclaw-plugin version --registry https://registry.npmmirror.com', { encoding: 'utf8', timeout: 30000 }).trim();
    } catch(e2) {}
  }
  console.log('LATEST_VERSION: ' + latest);

  if (installed === 'unknown' || latest === 'unknown') {
    console.log('STATUS: VERSION_CHECK_FAILED');
  } else if (installed === latest) {
    console.log('STATUS: UP_TO_DATE');
  } else {
    console.log('STATUS: OUTDATED');
  }
} else {
  console.log('NOT_INSTALLED');
}
"

分岐 — エージェントが自律的に判断します（ユーザーに尋ねないでください）：

NOT_INSTALLED の場合：
- ユーザーに簡潔に伝えます：
  
  MemOS メモリプラグインをインストールしています... 正在安装 MemOS 记忆插件...
- ステップ 1 → ステップ 1.5（埋め込みの選択を確認）→ ステップ 2 → ステップ 3 → ステップ 3.5 + ステップ 4 に進みます。ステップ 1.5 以外では確認を待たないでください。
ALREADY_INSTALLED + OUTDATED の場合：
- ユーザーに簡潔に伝えます：
  
  MemOS の新しいバージョンが利用可能です（インストール済み：X.X.X → 最新：Y.Y.Y）。自動的にアップグレードしています... MemOS 有新版本可用（当前: X.X.X → 最新: Y.Y.Y），正在自动升级...
- ステップ 1 とステップ 1.5 をスキップします。openclaw.json 内の既存の埋め込み設定は保持されます。
- アップグレードコマンドを直接実行します（タイムアウトを 180 秒以上に設定します）：
```
node -e "process.env.MEMOS_SKIP_SETUP='1';require('child_process').execSync('openclaw plugins update memos-local-openclaw-plugin',{stdio:'inherit'})"
```
  このコマンドが失敗した場合は、古いプラグインディレクトリを削除して、完全再インストールに切り替えます：
```
node -e "const p=require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin');require('fs').rmSync(p,{recursive:true,force:true});console.log('Removed: '+p)"
```
  その後、ステップ 1 → ステップ 2 → ステップ 3 → ステップ 3.5 + ステップ 4 に進みます（ステップ 1.5 はスキップします。openclaw.json 内の既存の埋め込み設定は保持されます）。
- アップグレードの完了後、better-sqlite3 を再ビルドします：
```
node -e "require('child_process').execSync('npm rebuild better-sqlite3',{cwd:require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin'),stdio:'inherit'})"
```
- ステータスメッセージを送信します：
  
  ✅ MemOS を最新バージョン（Y.Y.Y）に更新しました。設定中です... ✅ MemOS 已更新至最新版本 (Y.Y.Y)，正在配置...
- ステップ 3 → ステップ 3.5 + ステップ 4 に進みます。
ALREADY_INSTALLED + UP_TO_DATE の場合：
- ユーザーに伝えます：
  
  MemOS はすでに最新バージョン（X.X.X）です。更新は不要です。メモリビューアー：http://127.0.0.1:18799 MemOS 已是最新版本 (X.X.X)，无需更新。Memory Viewer: http://127.0.0.1:18799
- 簡易検証を実行します（ステップ 5 のみ。ゲートウェイを不必要に再起動しないでください）。
- ステップ 5 の検証に合格した場合 → ユーザーに簡潔な確認を送信して終了します。ユーザーから明示的な要望がない限り、ステップ 6 の引き継ぎや設定メニュー全体は送信しないでください。
- ステップ 5 の検証に失敗した場合（プラグインが読み込まれない、設定に問題があるなど）→ ステップ 3 → ステップ 3.5 + ステップ 4 → ステップ 5 → ステップ 6 に進み、自動修復します。
ALREADY_INSTALLED + VERSION_CHECK_FAILED（npm に接続できない）の場合：
- UP_TO_DATE として扱います。更新があるか判断できないため、現在のインストールを検証します。

ステップ 1 — 環境を検出する

[AGENT] 環境情報を収集します（クロスプラットフォーム対応）：

node -e "
const { execSync } = require('child_process');
console.log('OS: ' + process.platform);
console.log('Node.js: ' + process.version);
try {
  const v = execSync('openclaw --version', { encoding: 'utf8', timeout: 10000 }).trim();
  console.log('OpenClaw CLI: ' + (v || 'available'));
} catch(e) {
  console.log('OpenClaw CLI: NOT_FOUND');
}
"

process.platform は、macOS では darwin、Linux では linux、Windows では win32 を返します。

ルーティングルール：

OpenClaw CLI が利用可能な場合（通常のケース — エージェントは OpenClaw 内で実行されています）→ ステップ 2 の主な方法（openclaw plugins install）を使用します。これはすべてのプラットフォームで動作し、セッションを切断しません。
OpenClaw CLI が利用できない場合（通常とは異なるケース）→ ステップ 2 のインストールスクリプトによる代替手段を使用します。process.platform に基づき、bash（macOS/Linux：install.sh）または PowerShell（Windows：install.ps1）を選択します。

ステップ 1.5 — 埋め込みモデルを選択する（ユーザー操作）

このステップは新規インストールにのみ適用されます（ステップ 0 で NOT_INSTALLED の場合）。プラグインがすでにインストールされている場合（アップグレードまたは検証フロー）は、このステップをスキップしてください。既存の埋め込み設定は openclaw.json に保持されます。

インストール完了前に必要なユーザー操作は、このステップのみです。それ以外のステップはすべて完全に自動で実行されます。

[AGENT] 次の選択肢をユーザーに提示します。

Before we continue, please choose the Embedding model for semantic search:
在继续安装之前，请选择语义搜索使用的 Embedding（向量化）模型：

🅰 Use default local model (recommended for beginners, reply A)
🅰 使用默认本地模型（推荐新手，直接回复 A）
   ✅ Fully offline, no API keys, zero configuration
   ✅ 完全离线运行，无需 API 密钥，零配置
   ✅ Works out of the box, no extra setup needed
   ✅ 安装即用，无需任何额外设置
   ℹ️  Uses Xenova/all-MiniLM-L6-v2, best suited for English-dominant scenarios
   ℹ️  使用 Xenova/all-MiniLM-L6-v2 模型，适合英文为主的场景

🅱 Use external Embedding API (recommended for better search quality, reply B)
🅱 使用外部 Embedding API（推荐追求搜索质量的用户，回复 B）
   ✅ Higher quality semantic search and memory recall
   ✅ 更高质量的语义搜索和记忆召回
   ✅ Better Chinese and multilingual understanding
   ✅ 更好的中文、多语言理解能力
   ℹ️  Requires API endpoint and key (supports OpenAI-compatible, Gemini, Cohere, etc.)
   ℹ️  需要提供 API 地址和密钥（支持 OpenAI 兼容接口、Gemini、Cohere 等）

Please reply A or B:
请回复 A 或 B：

ユーザーの回答を待ちます。

ユーザーが A を選んだ場合（または「默认」、「default」、「local」、「本地」、「skip」、「跳过」などと答えた場合）：

openclaw.json に config.embedding が存在しない場合、プラグインはデフォルトでローカルのオフラインモデルを自動的に使用するため、埋め込み設定は不要です。
内部に保存します：EMBEDDING_CHOICE=local
次のように確認します：

OK, will use the default local model. Continuing installation... わかりました。デフォルトのローカルモデルを使用します。インストールを続行します...
すぐにステップ 2 に進みます。

ユーザーが B を選んだ場合（または「API」、「外部」、「配置」、「external」などと答えた場合）：

ユーザーに API の詳細を尋ねます。

Please provide the following Embedding API information:
请提供以下 Embedding API 信息：

1. Provider (service type), options:
1. Provider（服务商类型），可选值：
   • openai_compatible — Any OpenAI-compatible API (OpenAI, Azure, SiliconFlow, Zhipu, etc.)
   • openai_compatible — 任何 OpenAI 兼容接口（OpenAI、Azure、硅基流动、智谱等）
   • gemini — Google Gemini
   • cohere — Cohere
   • voyage — Voyage AI
   • mistral — Mistral AI

2. Endpoint (API address), e.g.:
2. Endpoint（API 地址），例如：
   https://api.openai.com/v1

3. API Key, e.g.:
3. API Key（密钥），例如：
   sk-xxxxxxxxxxxx

4. Model (model name), e.g.:
4. Model（模型名称），例如：
   text-embedding-3-small / bge-m3

Please provide them in order, or reply in this format:
请依次提供，或直接按如下格式回复：
provider: openai_compatible
endpoint: https://api.openai.com/v1
apiKey: sk-xxx
model: text-embedding-3-small

ユーザーの回答を待ちます。4 つの値を解析します。
内部に保存します：EMBEDDING_CHOICE=api、EMBEDDING_PROVIDER、EMBEDDING_ENDPOINT、EMBEDDING_API_KEY、EMBEDDING_MODEL
次のように確認します：

承知しました。埋め込み設定はインストール中に書き込まれます。続行します...
ステップ 2 に進みます。

これらの値は、ステップ 3 で openclaw.json に書き込まれます。

ステップ 2 — プラグインをインストールする

主な方法 — OpenClaw CLI（エージェントに推奨）

[AGENT] OpenClaw CLI を使ってプラグインをインストールします。このコマンドはパッケージをダウンロードし、依存関係をインストールし、postinstall を実行します。完了すると、エージェントに制御が戻ります。セッションは切断されません。

node -e "process.env.MEMOS_SKIP_SETUP='1';require('child_process').execSync('openclaw plugins install @memtensor/memos-local-openclaw-plugin',{stdio:'inherit'})"

タイムアウト： このコマンドは npm パッケージをダウンロードし、ネイティブモジュール（better-sqlite3）をコンパイルします。通常、1～3 分かかります。ツール呼び出しのタイムアウトは 180 秒以上に設定してください。使用するプラットフォームのデフォルトのタイムアウトがこれより短い場合、完了前にコマンドが強制終了され、インストールが不完全になることがあります。

npm の応答が遅い、または接続できない場合（中国本土のネットワークでよく発生します）は、ミラーを使って再試行してください。

node -e "process.env.MEMOS_SKIP_SETUP='1';process.env.NPM_CONFIG_REGISTRY='https://registry.npmmirror.com';require('child_process').execSync('openclaw plugins install @memtensor/memos-local-openclaw-plugin',{stdio:'inherit'})"

MEMOS_SKIP_SETUP=1 を指定すると、postinstall スクリプト内の対話型 LAN 共有ウィザードをスキップできます。このウィザードは、対話操作のないエージェント環境では停止することがあります。node -e で環境変数を設定すると、bash、PowerShell、cmd で互換性を確保できます。

コマンドが正常に完了したら、better-sqlite3 を必ず再ビルドして、ネイティブモジュールが現在の Node.js バージョンに適合するようにします。プラグインには Node.js 22 用のビルド済みバイナリが含まれていますが、実行環境では別のバージョン（例：Node.js 24）が使われている場合があります。

node -e "require('child_process').execSync('npm rebuild better-sqlite3',{cwd:require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin'),stdio:'inherit'})"

[AGENT] インストールと再ビルドの両方が完了したら、ユーザーに進捗メッセージを送信します。

✅ MemOS プラグインのダウンロードとインストールが完了しました。設定中です... ✅ MemOS プラグインのダウンロードとインストールが完了しました。設定中です...

その後、ステップ 3 に進みます。エージェントは接続を維持します。

フォールバック — install.sh / install.ps1

openclaw plugins install が失敗した場合（例: OpenClaw CLI が利用できない、Node.js がインストールされていない）にのみ、インストールスクリプトを使用してください。インストールスクリプトは Node.js を自動インストールできますが、重大な副作用があります:

WARNING: インストールスクリプトは exec openclaw gateway run で終了し、これがシェルプロセスを置き換えます。ツール呼び出しは決して戻らず、エージェントセッションは切断されます。

[AGENT] インストールスクリプトを使用する必要がある場合:

まず、message ツールを介して通知を送信します（最終的なアシスタントの返信テキストに依存しないでください — ツール呼び出しは返信が配信される前に実行され、ゲートウェイの再起動により返信が送信されなくなります）:

MemOS memory plugin is being installed. The gateway will restart automatically and the session will briefly disconnect. After installation completes (~1–3 minutes), please send any message and I will automatically finish the remaining verification and configuration. MemOS 记忆插件安装中，网关将自动重启，届时会话将短暂断开。安装完成后（约 1–3 分钟）请发送任意消息，我将自动完成剩余的验证和配置。

次に、スクリプトを直ちに実行します（ユーザーの確認を待たないでください）:

macOS / Linux:

curl -fsSL https://cdn.memtensor.com.cn/memos-local-openclaw/install.sh | bash

Windows (PowerShell):

powershell -c "irm https://cdn.memtensor.com.cn/memos-local-openclaw/install.ps1 | iex"

インストールスクリプトは自動的に以下を行います: Node.js >= 22 を保証し、npm pack を介してプラグインをダウンロードし、リカバリロジックを使用して依存関係をインストールし、postinstall を実行し、部分的な openclaw.json 設定にパッチを適用し、exec を介してゲートウェイを起動します。

再接続後: ユーザーが任意のフォローアップメッセージを送信すると、エージェントはステップ 0 からこのスキルに再び入ります。ステップ 0 は ALREADY_INSTALLED + UP_TO_DATE を検出し、ステップ 5 の検証を実行します。インストールスクリプト（install.sh / install.ps1）は部分的な設定のみを適用するため、ステップ 5 の設定チェックは CONFIG_INCOMPLETE を報告し、これが自動的にステップ 3 → ステップ 3.5 + ステップ 4 → ステップ 5 → ステップ 6 をトリガーして、それ以上のユーザー操作なしに残りのセットアップを完了します。

ステップ 3 — openclaw.json の設定

[AGENT] インストールスクリプトのフォールバックが使用された場合、それはすでに plugins.enabled と plugins.allow を設定しています。ただし、追加の設定が依然として必要です。主要な方法（openclaw plugins install）が使用された場合、すべての設定をここで行う必要があります。

エージェントは ~/.openclaw/openclaw.json にパッチを適用して以下を行う必要があります:

OpenClaw の組み込みメモリ検索を無効化する（重要 — 重複した取得を防ぎます）
plugins.slots.memory をプラグイン ID に設定する
プラグインエントリ（plugins.entries）が作成され、有効化されていることを確認する

まずインストールされている OpenClaw のバージョンを確認します:

openclaw --version

OpenClaw >= 2.2.0

[AGENT] 既存の設定にパッチを適用します（マージセーフ、他のキーを保持）。クロスプラットフォーム — パスは os.homedir() を介して計算されます:

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const configPath = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'openclaw.json');
const pluginId = 'memos-local-openclaw-plugin';

let config = {};
if (fs.existsSync(configPath)) {
  const raw = fs.readFileSync(configPath, 'utf8').trim();
  if (raw.length > 0) {
    config = JSON.parse(raw);
  }
}

if (!config.agents) config.agents = {};
if (!config.agents.defaults) config.agents.defaults = {};
if (!config.agents.defaults.memorySearch) config.agents.defaults.memorySearch = {};
config.agents.defaults.memorySearch.enabled = false;

if (!config.plugins) config.plugins = {};
config.plugins.enabled = true;
if (!config.plugins.slots) config.plugins.slots = {};
config.plugins.slots.memory = pluginId;
if (config.plugins.slots.contextEngine === pluginId) delete config.plugins.slots.contextEngine;

if (!Array.isArray(config.plugins.allow)) config.plugins.allow = [];
if (!config.plugins.allow.includes(pluginId)) config.plugins.allow.push(pluginId);

if (!config.plugins.entries) config.plugins.entries = {};
if (!config.plugins.entries[pluginId]) {
  config.plugins.entries[pluginId] = { enabled: true, config: {} };
} else {
  config.plugins.entries[pluginId].enabled = true;
}

fs.writeFileSync(configPath, JSON.stringify(config, null, 2) + '\n', 'utf8');
console.log('OK: openclaw.json updated');
"

OpenClaw < 2.2.0

[AGENT] 上記と同じですが、allow 配列を省略します:

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const configPath = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'openclaw.json');
const pluginId = 'memos-local-openclaw-plugin';

let config = {};
if (fs.existsSync(configPath)) {
  const raw = fs.readFileSync(configPath, 'utf8').trim();
  if (raw.length > 0) {
    config = JSON.parse(raw);
  }
}

if (!config.agents) config.agents = {};
if (!config.agents.defaults) config.agents.defaults = {};
if (!config.agents.defaults.memorySearch) config.agents.defaults.memorySearch = {};
config.agents.defaults.memorySearch.enabled = false;

if (!config.plugins) config.plugins = {};
config.plugins.enabled = true;
if (!config.plugins.slots) config.plugins.slots = {};
config.plugins.slots.memory = pluginId;
if (config.plugins.slots.contextEngine === pluginId) delete config.plugins.slots.contextEngine;

if (!config.plugins.entries) config.plugins.entries = {};
if (!config.plugins.entries[pluginId]) {
  config.plugins.entries[pluginId] = { enabled: true, config: {} };
} else {
  config.plugins.entries[pluginId].enabled = true;
}

fs.writeFileSync(configPath, JSON.stringify(config, null, 2) + '\n', 'utf8');
console.log('OK: openclaw.json updated');
"

パッチ適用後、openclaw.json には少なくとも以下のキーが含まれている必要があります（他の既存のキーは保持されます）:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "memorySearch": {
        "enabled": false
      }
    }
  },
  "plugins": {
    "enabled": true,
    "slots": {
      "memory": "memos-local-openclaw-plugin"
    },
    "entries": {
      "memos-local-openclaw-plugin": {
        "enabled": true,
        "config": {}
      }
    },
    "allow": ["memos-local-openclaw-plugin"]
  }
}

重要: agents.defaults.memorySearch.enabled は false でなければなりません。そうでない場合、OpenClaw の組み込みメモリ検索が MemOS と並行して実行され、重複した取得とトークンの無駄が発生します。

埋め込み設定（ステップ 1.5 より）

ユーザーがステップ 1.5 で Choice B（外部 API） を選択した場合、上記のメイン設定パッチの直後に埋め込み設定を openclaw.json に書き込みます:

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const configPath = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'openclaw.json');
const config = JSON.parse(fs.readFileSync(configPath, 'utf8'));
const pluginId = 'memos-local-openclaw-plugin';

if (!config.plugins) config.plugins = {};
if (!config.plugins.entries) config.plugins.entries = {};
if (!config.plugins.entries[pluginId]) config.plugins.entries[pluginId] = { enabled: true, config: {} };
if (!config.plugins.entries[pluginId].config) config.plugins.entries[pluginId].config = {};

config.plugins.entries[pluginId].config.embedding = {
  provider: process.argv[1],
  endpoint: process.argv[2],
  apiKey: process.argv[3],
  model: process.argv[4]
};

fs.writeFileSync(configPath, JSON.stringify(config, null, 2) + '\n', 'utf8');
console.log('OK: embedding configured');
" "<PROVIDER>" "<ENDPOINT>" "<API_KEY>" "<MODEL>"

<PROVIDER>、<ENDPOINT>、<API_KEY>、<MODEL> を、ステップ 1.5 でユーザーから収集した実際の値に置き換えます。プラットフォーム間でのシェル変数の構文の違いを避けるため、それらをコマンドライン引数として渡してください。

ユーザーがステップ 1.5 で Choice A（デフォルトのローカルモデル） を選択した場合、このサブステップをスキップします — 埋め込み設定は不要です。config.embedding が存在しない場合、プラグインは自動的にローカルオフラインモデル（Xenova/all-MiniLM-L6-v2）を使用します。

Step 3.5 + Step 4 — ユーザーに通知し、ゲートウェイを再起動する

重要 — ユーザーに見えるものと見えないもの：

✅ 見えるもの： アシスタントの応答に含まれる直接のテキスト（LLM として生成する text コンテンツブロック）

❌ 見えないもの： exec echo、exec printf、その他のツールの stdout/stderr の出力 — これらはツールの結果にのみ含まれ、ユーザーには表示されません

テキストコンテンツを生成せずにツール呼び出し（exec → exec → exec）だけを行うと、ユーザーには何も表示されず、空の応答になります。必ずテキストで返信してください。

重要 — 競合状態： ゲートウェイを再起動すると、約 1 秒以内にエージェントのセッションが終了します。再起動をツール呼び出しとして実行すると、テキストの返信が配信されないことがあります（ストリーミングが終わる前にゲートウェイが停止します）。そのため、遅延を設定して、再起動をバックグラウンドプロセスとして開始してからテキストの返信を生成してください。遅延を設けることで、ゲートウェイが実際に再起動する前に返信をユーザーへ届ける時間を確保できます。

[AGENT] 次の手順を、1 回のアシスタントターンで、必ずこの順序どおりに実行してください。

最初に、遅延付きバックグラウンド再起動をスケジュールするツール呼び出しを 1 回行います。クロスプラットフォームの Node.js アプローチを使用してください。macOS、Linux、Windows で動作します。

node -e "const{spawn}=require('child_process');const child=spawn(process.execPath,['-e','setTimeout(()=>{try{require(String.fromCharCode(99,104,105,108,100,95,112,114,111,99,101,115,115)).execSync(String.fromCharCode(111,112,101,110,99,108,97,119,32,103,97,116,101,119,97,121,32,114,101,115,116,97,114,116))}catch(e){}},10000)'],{detached:true,stdio:'ignore',windowsHide:true});child.unref();console.log('RESTART_SCHEDULED')"

上記の String.fromCharCode(...) 呼び出しは child_process と openclaw gateway restart にデコードされます。これにより、異なるシェル間で発生する引用符のエスケープの問題を回避できます。

上記のコマンドが何らかの理由で失敗した場合は、プラットフォーム固有のバージョンに切り替えてください。

macOS / Linux：

nohup sh -c 'sleep 10 && openclaw gateway restart' >/dev/null 2>&1 &
echo "RESTART_SCHEDULED"

Windows（PowerShell）：

Start-Process -WindowStyle Hidden -FilePath node -ArgumentList "-e","setTimeout(()=>{require('child_process').execSync('openclaw gateway restart')},10000)"
Write-Output "RESTART_SCHEDULED"

これにより、10 秒後にゲートウェイを再起動するバックグラウンドプロセスが開始されます。コマンドは RESTART_SCHEDULED を返して、ただちに終了します。この 10 秒間に、エージェントはテキストの返信を生成して配信できます。

次に、同じアシスタントターン内で、ユーザーへの直接のテキスト返信を生成します（これは応答内のテキストコンテンツブロックです。exec echo ではありません）。以下をすべて含めてください。

✅ MemOS memory plugin installed and configured successfully!
✅ MemOS 记忆插件已安装并配置完成！

🖥️ Memory Viewer: http://127.0.0.1:18799
Open the URL above in your browser to manage memories, tasks, and skills.
打开浏览器访问上述地址，可管理记忆、任务和技能。

📁 Data location / 数据位置: ~/.openclaw/memos-local/memos.db
🔤 Embedding model / Embedding 模型: <fill based on Step 1.5 choice, e.g. "local offline model / 本地离线模型" or "openai_compatible (bge-m3)">

The gateway will restart in a few seconds to load the plugin. The session may briefly disconnect.
网关将在几秒后自动重启以加载插件。会话可能短暂断开。
After reconnecting, send any message and I will automatically verify the plugin is running correctly.
重连后发送任意消息，我会自动验证插件是否正常运行。

この順序でうまくいく理由： 遅延再起動のツール呼び出しはただちに終了し、その後 LLM がテキストの返信を生成します。テキストは数秒かけてユーザーにストリーミング配信されます。10 秒後にゲートウェイが再起動してセッションが切断されますが、その時点でメッセージはすでに配信されています。

ゲートウェイの再起動後：

ユーザーが何らかのフォローアップメッセージを送る → エージェントは Step 0 から再開します
Step 0 で ALREADY_INSTALLED + UP_TO_DATE を検出 → Step 5 の検証を実行します
検証に合格 → 簡潔な確認メッセージと、任意の設定メニュー（Step 6）を送信します
検証に失敗 → 自動修復します

上記の遅延再起動コマンドがどれも動作しない場合は、2 ターン方式に切り替えてください。

ターン 1： 上記の完了メッセージを含むテキストの返信を生成します。再起動コマンドは実行しないでください。このターンを終了します。
ターン 2： ユーザーが何らかのフォローアップメッセージを送ったら、exec ツール呼び出しとして openclaw gateway restart を実行します。セッションは切断されますが、ユーザーはターン 1 ですでに完了情報を受け取っています。

ステップ 5 — インストールの確認

[AGENT] 次のチェックを順番に実行します。

チェック 1 — 設定の完全性(クロスプラットフォーム):

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const configPath = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'openclaw.json');
const config = JSON.parse(fs.readFileSync(configPath, 'utf8'));
const pluginId = 'memos-local-openclaw-plugin';
const issues = [];

if (config.agents?.defaults?.memorySearch?.enabled !== false)
  issues.push('memorySearch.enabled is not false');
if (config.plugins?.slots?.memory !== pluginId)
  issues.push('plugins.slots.memory not set');
if (config.plugins?.slots?.contextEngine === pluginId)
  issues.push('plugins.slots.contextEngine incorrectly set to plugin ID — must be removed');
if (!config.plugins?.entries?.[pluginId]?.enabled)
  issues.push('plugin entry not enabled');
if (config.plugins?.enabled !== true)
  issues.push('plugins.enabled is not true');

if (issues.length === 0) {
  console.log('CONFIG_OK');
} else {
  console.log('CONFIG_INCOMPLETE');
  issues.forEach(i => console.log('  - ' + i));
}
"

CONFIG_INCOMPLETE の場合 → エージェントは確認を続ける前に、ステップ 3 → ステップ 3.5 + ステップ 4 に進む必要があります。

チェック 2 — ゲートウェイログ(クロスプラットフォーム):

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const logPath = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'logs', 'gateway.log');
if (!fs.existsSync(logPath)) { console.log('NO_LOG_FOUND'); process.exit(0); }
const lines = fs.readFileSync(logPath, 'utf8').split('\n');
const last30 = lines.slice(-30);
const pattern = /memos-local|MemOS|Memory Viewer|error|Error/i;
const matches = last30.filter(l => pattern.test(l));
if (matches.length === 0) { console.log('NO_RELEVANT_LOG_ENTRIES'); }
else { matches.forEach(l => console.log(l)); }
"

セットアップが成功すると、次のように表示されます:

memos-local: initialized (db: ~/.openclaw/memos-local/memos.db)
memos-local: started (embedding: local)
╔══════════════════════════════════════════╗
║  MemOS Memory Viewer                     ║
║  → http://127.0.0.1:18799               ║
║  Open in browser to manage memories       ║
╚══════════════════════════════════════════╝

チェック 3 — プラグインが一覧表示される(クロスプラットフォーム):

node -e "
try {
  const out = require('child_process').execSync('openclaw plugins list', { encoding: 'utf8', timeout: 10000 });
  const matches = out.split('\n').filter(l => /memos/i.test(l));
  if (matches.length > 0) { matches.forEach(l => console.log(l)); }
  else { console.log('PLUGIN_NOT_LISTED'); }
} catch(e) { console.log('PLUGIN_NOT_LISTED'); }
"

チェック 4 — バンドルされたスキルがインストールされている(クロスプラットフォーム):

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const home = require('os').homedir();
const p1 = path.join(home, '.openclaw', 'workspace', 'skills', 'memos-memory-guide', 'SKILL.md');
const p2 = path.join(home, '.openclaw', 'skills', 'memos-memory-guide', 'SKILL.md');
if (fs.existsSync(p1)) { console.log('SKILL_OK'); }
else if (fs.existsSync(p2)) { console.log('SKILL_OK (alt path)'); }
else { console.log('SKILL_MISSING'); }
"

確認結果:

次のすべてが真である場合、セットアップは成功です:

CONFIG_OK — 必要なキーがすべて正しく設定されている
ゲートウェイログに memos-local: initialized が表示される
ログに memos-local に関連するエラーメッセージがない
Memory Viewer のバナーが URL とともに表示される
プラグインが openclaw plugins list に表示される
memos-memory-guide スキルが存在する

いずれかのチェックが失敗した場合、エージェントは失敗の種類に基づいて自動修復を行う必要があります。ユーザーにどうするかを尋ねないでください。

自動修復: 設定の問題 → ステップ 3 → ステップ 3.5 + ステップ 4 → ステップ 5 を再実行。

自動修復: better-sqlite3 / NODE_MODULE_VERSION の不一致:

ゲートウェイログに次のいずれかのエラーが表示される場合:

NODE_MODULE_VERSION の不一致(例: 「compiled against NODE_MODULE_VERSION 127, this version requires 137」)
Could not locate the bindings file
better-sqlite3 エラーを伴う memos-local-openclaw-plugin failed during register

このプラグインは Node.js 22 用のビルド済みバイナリを同梱しています。マシンが異なる Node.js バージョン(例: v24.x)で動作している場合、postinstall が成功と報告しても、ビルド済みバイナリは互換性がありません。次を実行します:

node -e "require('child_process').execSync('npm rebuild better-sqlite3',{cwd:require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin'),stdio:'inherit'})"

その後、ゲートウェイを再起動し(openclaw gateway restart)、ステップ 5 の確認を再実行します。この再ビルドにより、現在の Node.js バージョン用に better-sqlite3 がソースからコンパイルされます。

C++ ビルドツールが不足しているために npm rebuild が失敗する場合は、まずそれらをインストールします:

macOS: xcode-select --install
Linux: sudo apt install build-essential python3
Windows: 「C++ build tools」ワークロードを指定して Visual Studio Build Tools をインストールします

自動修復: その他の失敗 → ステップ 3 → ステップ 3.5 + ステップ 4 → ステップ 5 を再実行。

ステップ 6 — 確認後の引き継ぎ

[AGENT] ステップ 5 の確認が成功した後、完全な引き継ぎメッセージを送信します。このステップが再接続後(つまり、ユーザーがゲートウェイ再起動後にフォローアップメッセージを送信した場合)に実行される場合、重要な情報(Memory Viewer の URL、データの場所)はステップ 3.5 ですでに送信されています。この引き継ぎでは、確認結果、詳細なデータの場所、および設定メニューを追加します。

メッセージはバイリンガル形式(英語を先に、次に中国語)で、同じ構造とすべての情報を保って提示します:

✅ MemOS memory plugin is installed and running.
✅ MemOS 记忆插件已安装并正常运行。

🖥️ MEMORY VIEWER / 记忆查看器

Open http://127.0.0.1:18799 in your browser to manage memories, tasks, and skills.
打开浏览器访问 http://127.0.0.1:18799，可管理记忆、任务和技能。

🧪 VERIFY IT WORKS / 验证是否生效

Step A — Have a conversation about anything in your next OpenClaw session.
步骤 A — 在下一次 OpenClaw 会话中随意对话。
Step B — Open the Memory Viewer and check that the conversation appears.
步骤 B — 打开 Memory Viewer，查看对话是否已被记录。
Step C — In a new session, ask: "Do you remember what we discussed last time?"
         The agent should recall the conversation via memory_search.
步骤 C — 在新会话中问："你还记得我们上次聊了什么吗？"
         Agent 应通过 memory_search 召回对话内容。

📁 DATA LOCATION / 数据位置

Database / 数据库:       ~/.openclaw/memos-local/memos.db
Gateway log / 网关日志:  ~/.openclaw/logs/gateway.log
Plugin code / 插件代码:  ~/.openclaw/extensions/memos-local-openclaw-plugin/
Memory guide / 记忆指南: ~/.openclaw/workspace/skills/memos-memory-guide/SKILL.md
                         (also / 也在 ~/.openclaw/skills/memos-memory-guide/)
Generated skills / 生成的技能: ~/.openclaw/memos-local/skills-store/

♻️ REINSTALL / RECOVERY / 重装 / 恢复

All memory is stored locally in memos.db. To reinstall:
所有记忆数据存储在本地 memos.db 中。重装步骤：
1. Re-run the install script (your data is preserved in memos.db)
1. 重新运行安装脚本（数据不会丢失）
2. Re-apply the openclaw.json config (Step 3)
2. 重新配置 openclaw.json（步骤 3）
3. Restart the gateway
3. 重启网关

📦 BACKUP / 备份

Back up ~/.openclaw/memos-local/memos.db periodically.
定期备份 ~/.openclaw/memos-local/memos.db。
This single file contains all your memories, tasks, and skills.
这个文件包含了你所有的记忆、任务和技能。

🔧 OPTIONAL CONFIGURATION / 可选配置

The following can be configured now or at any time later:
以下内容可以现在配置，也可以以后随时配置：

- Summarizer model — improve task summary quality (default: OpenClaw native model)
- 摘要模型 — 提升任务总结质量（默认：OpenClaw 原生模型）
- Skill evolution model — higher quality auto-generated skills
- 技能进化模型 — 更高质量的自动生成技能
- Team sharing — Hub-Client multi-agent collaborative memory
- 团队共享 — Hub-Client 多智能体协作记忆
- Import memories — migrate OpenClaw built-in memories into MemOS
- 导入记忆 — 将 OpenClaw 内置记忆迁移到 MemOS

💡 Embedding model was configured during installation. Ask me anytime to change it.
💡 Embedding 模型已在安装过程中配置完毕。如需更换，随时告诉我。

次のステップとして、合成的な書き込み/読み取りデモをデフォルトで提供しないでください。

引き継ぎを配信した後、ユーザーに積極的に尋ねます:

Is there anything you'd like me to configure now?
需要我帮你配置以下内容吗？

1. Configure summarizer — improve task summary quality (default: OpenClaw native model)
1. 配置摘要模型 — 提升任务总结质量（默认：OpenClaw 原生模型）

2. Customize skill evolution model — higher quality auto-generated skills
2. 自定义技能进化模型 — 更高质量的自动生成技能

3. Set up team sharing — Hub-Client multi-agent collaborative memory
3. 设置团队共享 — Hub-Client 多智能体协作记忆

4. Skip — start using MemOS right away
4. 跳过 — 直接开始使用 MemOS

💡 Embedding model was configured during installation. Ask me anytime to reconfigure.
💡 Embedding 模型已在安装过程中配置完毕。如需更换，随时告诉我。

ユーザーの応答を待ちます。ユーザーがオプション(1〜3)を選択した場合、以下の「オプション設定」の対応するセクションに従います。ユーザーが 4 を選択した場合、または応答しない場合は、タスクを終了します。ユーザーが embedding の再設定を求めた場合は、「Embedding Provider(再設定)」セクションに従います。

ステップ 1.5(embedding モデルの選択)と合わせて、これらはフロー全体においてエージェントがユーザー入力を待つ唯一の 2 つのポイントです。

オプション設定 — Embedding と Summarizer

Embedding はインストール中(ステップ 1.5)に設定され、ステップ 6 のメニューには含まれません。このセクションは、ユーザーが後でembedding の再設定を求めた場合、またはユーザーがステップ 6 のメニューから設定オプション(summarizer など)を選択した場合に使用します。

埋め込みプロバイダー（再設定）

ユーザーに次のように尋ねます。

どの埋め込みプロバイダーに切り替えますか？你想切换到哪个 Embedding 服务商？

プロバイダー	`provider` の値	`model` の例	備考
OpenAI / 互換	`openai_compatible`	`bge-m3`、`text-embedding-3-small`	OpenAI 互換 API であれば利用できます
Gemini	`gemini`	`text-embedding-004`	`apiKey` が必要です
Cohere	`cohere`	`embed-english-v3.0`	ドキュメントとクエリの埋め込みを分けて処理します
Voyage	`voyage`	`voyage-2`
Mistral	`mistral`	`mistral-embed`
ローカル（オフライン）	`local`	—	デフォルトです。`Xenova/all-MiniLM-L6-v2` を使用し、API は不要です

[AGENT] 埋め込み設定を openclaw.json に適用します。

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const configPath = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'openclaw.json');
const config = JSON.parse(fs.readFileSync(configPath, 'utf8'));
const pluginId = 'memos-local-openclaw-plugin';

if (!config.plugins) config.plugins = {};
if (!config.plugins.entries) config.plugins.entries = {};
if (!config.plugins.entries[pluginId]) config.plugins.entries[pluginId] = { enabled: true, config: {} };
if (!config.plugins.entries[pluginId].config) config.plugins.entries[pluginId].config = {};

config.plugins.entries[pluginId].config.embedding = {
  provider: process.argv[1],
  endpoint: process.argv[2],
  apiKey: process.argv[3],
  model: process.argv[4]
};

fs.writeFileSync(configPath, JSON.stringify(config, null, 2) + '\n', 'utf8');
console.log('OK: embedding configured');
" "openai_compatible" "https://your-api-endpoint/v1" "sk-your-key" "bge-m3"

上記の4つの引数の値を、ユーザーから指定された値に置き換えます。

要約プロバイダー

プロバイダー	`provider` の値	`model` の例
OpenAI / 互換	`openai_compatible`	`gpt-4o-mini`
Anthropic	`anthropic`	`claude-3-haiku-20240307`
Gemini	`gemini`	`gemini-1.5-flash`
AWS Bedrock	`bedrock`	`anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0`

[AGENT] 同様に要約設定を適用します。

node -e "
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const configPath = path.join(require('os').homedir(), '.openclaw', 'openclaw.json');
const config = JSON.parse(fs.readFileSync(configPath, 'utf8'));
const pluginId = 'memos-local-openclaw-plugin';

if (!config.plugins) config.plugins = {};
if (!config.plugins.entries) config.plugins.entries = {};
if (!config.plugins.entries[pluginId]) config.plugins.entries[pluginId] = { enabled: true, config: {} };
if (!config.plugins.entries[pluginId].config) config.plugins.entries[pluginId].config = {};

config.plugins.entries[pluginId].config.summarizer = {
  provider: process.argv[1],
  endpoint: process.argv[2],
  apiKey: process.argv[3],
  model: process.argv[4],
  temperature: 0
};

fs.writeFileSync(configPath, JSON.stringify(config, null, 2) + '\n', 'utf8');
console.log('OK: summarizer configured');
" "openai_compatible" "https://your-api-endpoint/v1" "sk-your-key" "gpt-4o-mini"

上記の4つの引数の値を、ユーザーから指定された値に置き換えます。

埋め込みまたは要約の設定後、ゲートウェイを再起動します。

openclaw gateway restart

環境変数のサポート

ユーザーは、キーを設定に直接記述しないように、${ENV_VAR} プレースホルダーを使用できます。

{
  "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}"
}

トラブルシューティング

症状	対処方法
プラグインが読み込まれない	`~/.openclaw/openclaw.json` の `plugins.slots.memory = "memos-local-openclaw-plugin"` と `plugins.entries.memos-local-openclaw-plugin.enabled = true` を確認してください
メモリ検索が重複する／トークンが無駄になる	`agents.defaults.memorySearch.enabled = false` に設定してください。OpenClaw の組み込みメモリと競合しています
`better-sqlite3` ネイティブモジュールのエラー（`Could not locate the bindings file`）	パッケージには一般的なプラットフォーム向けのビルド済みバイナリが同梱されており、プラグインはゲートウェイの起動時に `better-sqlite3` を自動で再ビルドします。それでも失敗する場合は、手動で再ビルドしてください：`node -e "require('child_process').execSync('npm rebuild better-sqlite3',{cwd:require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin'),stdio:'inherit'})"`。必要に応じて、先に C++ ビルドツールをインストールしてください：`xcode-select --install`（macOS）、`sudo apt install build-essential python3`（Linux）、または「C++ build tools」ワークロードを含めて Visual Studio Build Tools をインストールしてください（Windows）
`openclaw plugins list` にプラグインが表示されない	プラグインが `~/.openclaw/extensions/memos-local-openclaw-plugin` にありません。インストールスクリプトを再実行してください
Memory Viewer にアクセスできない	ゲートウェイが起動していることを確認してください：`openclaw gateway start`。ステップ 5 の確認 2 にある、クロスプラットフォーム対応の Node.js コマンドを使ってゲートウェイのログを確認してください
`Cannot find module` エラー	依存関係が不足しています。通常、`postinstall` スクリプトが不足している依存関係を自動検出して再インストールします。実行されなかった場合は、手動で修正してください：`node -e "require('child_process').execSync('npm install --omit=dev',{cwd:require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin'),stdio:'inherit'})"`
スキルが生成されない	`skillEvolution.enabled` が `true` であること、タスクに 6 個以上のチャンクがあること、LLM モデルにアクセスできることを確認してください（ゲートウェイのログで `SkillEvolver` のエラーを確認してください）
中国本土でインストールスクリプトが失敗する	インストールスクリプトのダウンロード URL（`cdn.memtensor.com.cn`）は中国向けに最適化されていますが、スクリプト内での npm パッケージのダウンロードには標準の npm レジストリが使われます。npm の動作が遅い場合は、スクリプトを実行する前に環境変数 `NPM_CONFIG_REGISTRY=https://registry.npmmirror.com` を設定してください（Windows PowerShell の場合：`$env:NPM_CONFIG_REGISTRY='https://registry.npmmirror.com'`）。または、ミラーフラグを指定して標準のインストール方法を使ってください
`xcode-select: error: invalid active developer path`（macOS）	まず `xcode-select --install` を実行してから、インストールを再試行してください
Node.js のバージョンが古すぎる	インストールスクリプトは Node.js >= 22 を自動でインストールします。失敗する場合は、https://nodejs.org から手動でインストールしてください
Memory Viewer のパスワードを忘れた	`~/.openclaw/logs/gateway.log` とシステムの一時ディレクトリ（macOS/Linux では `/tmp/openclaw/openclaw-.log`、Windows では `%TEMP%\openclaw\openclaw-.log`）で `password reset token:` を検索してください。コロンの後にある 32 文字の 16 進文字列（最後に出現するもの）をコピーし、ログインページに入力してください
`NODE_MODULE_VERSION` が一致しない（例：`compiled against 127, requires 137`）	ビルド済みの `better-sqlite3` バイナリは Node.js 22 向けですが、マシンでは別のバージョン（例：v24.x）が実行されています。次のコマンドで修正してください：`node -e "require('child_process').execSync('npm rebuild better-sqlite3',{cwd:require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin'),stdio:'inherit'})"`。その後、ゲートウェイを再起動してください
`Context engine "..." is not registered`	連鎖的な障害です。プラグインの読み込みに失敗しています（通常は `better-sqlite3` のバイナリ不一致が原因です）。まず根本原因を修正し（上記を参照）、その後ゲートウェイを再起動してください
`gateway stop && gateway start` — 起動が実行されない	エージェントの exec ツールはゲートウェイ内で実行されます。`gateway stop` がプロセスを終了させるため、`gateway start` は実行されません。`openclaw gateway restart` を使うか、stop と start を別々の exec 呼び出しとして実行してください

データの保存場所

~ はユーザーのホームディレクトリを指します。macOS/Linux では $HOME、Windows では %USERPROFILE% です。Node.js では require('os').homedir() を使用します。

ファイル	パス
データベース	`~/.openclaw/memos-local/memos.db`
ビューアー認証情報	`~/.openclaw/memos-local/viewer-auth.json`
ゲートウェイログ	`~/.openclaw/logs/gateway.log`
プラグインコード	`~/.openclaw/extensions/memos-local-openclaw-plugin/`
メモリガイドスキル	`~/.openclaw/workspace/skills/memos-memory-guide/SKILL.md`（および `~/.openclaw/skills/memos-memory-guide/`）
生成されたスキル	`~/.openclaw/memos-local/skills-store/<skill-name>/`
インストール済みスキル	`~/.openclaw/workspace/skills/<skill-name>/`

コミュニケーションスタイル

オンボーディングやセットアップの手順を案内するときは、次の点に従ってください。

バックエンド用語ではなく、わかりやすい製品用語を使う
「MemOS」または「memory plugin」と呼び、「memos-local-openclaw-plugin」とは呼ばない（設定を編集する場合を除く）
すべての処理がローカルで行われ、プライベートであることを強調する。基本的なセットアップにクラウドも API キーも必要ありません
ユーザーがデータの安全性を心配しているようであれば、まずバックアップの手順を案内する（memos.db をコピーするだけです）
ユーザーから検索品質について質問された場合は、埋め込みプロバイダーの設定を提案する

推奨する表現：

MemOS stores all your memories locally on this machine.
No data is sent to the cloud. No API keys are needed to get started.

Every conversation is automatically captured, organized into tasks,
and distilled into reusable skills — all happening locally.

The Memory Viewer at http://127.0.0.1:18799 lets you browse, search,
and manage everything your agent has learned.

For better search quality, you can optionally configure an embedding provider
like OpenAI, Gemini, or any OpenAI-compatible API. But the local offline
model works well enough to start.

Backup is simple: just copy ~/.openclaw/memos-local/memos.db
This single file contains all your memories, tasks, and skills.

更新

MemOS を最新バージョンにアップグレードするには：

openclaw plugins update memos-local-openclaw-plugin

プラグインは起動時にバージョンの変更を自動検出し、依存関係を再インストールする前に古いビルド成果物（dist/、node_modules/、package-lock.json）を削除します。そのため、手動で操作しなくても問題なくアップグレードできます。以前のプラグイン名（memos-local、memos-lite、memos-lite-openclaw-plugin）も自動的に移行されます。

うまくいかない場合は、古いプラグインディレクトリを削除して再インストールしてください。

node -e "const p=require('path').join(require('os').homedir(),'.openclaw','extensions','memos-local-openclaw-plugin');require('fs').rmSync(p,{recursive:true,force:true});console.log('Removed: '+p)"

次に、再インストールします。

macOS / Linux：

curl -fsSL https://cdn.memtensor.com.cn/memos-local-openclaw/install.sh | bash

Windows（PowerShell）：

powershell -c "irm https://cdn.memtensor.com.cn/memos-local-openclaw/install.ps1 | iex"

メモリデータは ~/.openclaw/memos-local/memos.db に別途保存されるため、再インストールの影響を受けません。

このスキルに毎日の自動更新を設定しないでください。ユーザーまたはメンテナーから明示的に更新を依頼された場合に限り、ローカルのスキルファイルを更新してください。

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░  auto-capture · task summary · skill evolution · zero cloud    ░
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基本情報

作者: memtensor
リポジトリ: memtensor/memos
カテゴリ: エージェントワークフロー
インストール数: 66
GitHub スター: 12,157

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