Openclaw qmd 如何安装
安装 QMD 记忆后端以增强 OpenClaw
为你的 OpenClaw 配备 QMD 记忆后端,可将其对话能力从无状态的互动升级为具备长期记忆的智能助手。这项基于向量数据库的内存增强方案,能系统性地记录和检索完整的对话历史。按照以下结构化流程操作,通常在十分钟内即可完成部署。
???? 1. 检查前置条件
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OpenClaw 版本:首先,确认你的 OpenClaw 核心版本不低于
≥ 2026.2.2。在终端执行openclaw --version进行验证。若版本过低,需首先完成平台升级。 -
包管理器:建议使用 Bun 以获得更优的安装性能。通过命令
curl -fsSL https://bun.sh/install | bash完成安装。Node.js 22 或更高版本同样兼容。
⚙️ 2. 安装 QMD CLI 工具
下一步是获取 QMD 命令行工具。提供两种标准安装路径,选择其一执行。
方式一:使用 Bun (推荐)
bash
bun install -g https://github.com/tobi/qmd
方式二:使用 npm
bash
npm install -g @tobilu/qmd
安装结束后,运行 qmd --version 以确认安装成功。若系统返回“命令未找到”,通常意味着全局路径 PATH 未包含包管理器的依赖目录,需要进行相应的环境变量配置。
????️ 3. 安装并验证 SQLite
QMD 后端需要依赖一个集成了向量扩展功能的 SQLite 数据库,请确保它已正确安装到系统中。
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macOS 用户:通过 Homebrew 安装最为便捷:
brew install sqlite -
Ubuntu/Debian 用户:执行
sudo apt install sqlite3 libsqlite3-dev -
Windows 用户:
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访问 SQLite 官方下载页面:
https://www.sqlite.org/download.html -
在 “Precompiled Binaries for Windows” 区域,下载适用于 64 位系统的
sqlite-tools-win-x64-*.zip文件。 -
将文件解压缩至
C:\sqlite等目录。 -
将解压目录(如
C:\sqlite)添加至系统环境变量Path。 -
重启终端,运行
sqlite3 --version验证安装结果。
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✅ 4. 验证 QMD 安装
在终端中运行以下命令,对 QMD 工具进行功能验证:
bash
qmd --version
qmd --help
成功状态下,终端将显示 CLI 的版本详情与完整的命令帮助文档。若仍提示 command not found,请复查 PATH 配置,或尝试重启终端会话及计算机以刷新环境。
???? 5. 配置 OpenClaw 使用 QMD
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定位配置文件路径
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Linux/macOS 系统:
~/.openclaw/openclaw.json -
Windows 系统:
C:\Users\<你的用户名>\.openclaw\openclaw.json
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编辑配置文件
使用文本编辑器打开该文件,并入以下 JSON 配置对象,以启用 QMD 后端并设置 8 秒超时阈值:
json
{
"memory": {
"backend": "qmd",
"qmd": {
"limits": {
"timeoutMs": 8000
}
}
}
}???? 提示:此为基础配置。如需启用自动向量化更新、会话范围隔离等高级特性,请参考官方技术文档进行参数深度调优。
???? 6. 初始化并重启服务
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(可选) 执行 QMD 预热
此操作用于预加载和索引,可显著缩短 OpenClaw 首次调用记忆的响应延迟。在终端执行:
bash
# 假设工作区在 ~/.openclaw/workspace
cd ~/.openclaw/workspace
qmd update
qmd embed
qmd query "test" -c memory-root --json >/dev/null 2>&1 -
重启 OpenClaw 服务进程
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标准系统服务的重启方式:
bash
openclaw gateway restart -
Docker 容器化部署的重启方式:
bash
docker compose restart
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✅ 7. 验证部署成功
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审查系统日志输出
运行
openclaw logs --follow命令实时追踪日志。若出现Using QMD memory backend或类似的初始化成功信息,即表明 QMD 后端已激活。 -
执行对话记忆测试
进行最终的功能确认:向 OpenClaw 询问一个在历史对话中已明确提供过答案的问题。例如,此前设定的个人偏好。若助手能基于记忆准确回应,则证明 QMD 记忆检索机制已完全投入运行。