OpenClawエージェントのためのHarrier埋め込みを用いた局所意味記憶検索

新しいリポジトリでは、埋め込みを外部サービスに送信せずに、OpenClawエージェントにローカルセマンティックメモリ検索を提供する方法を紹介しています。このアプローチでは、MicrosoftのHarrierモデル（microsoft/harrier-oss-v1-0.6b）をベースにした小さなローカル埋め込みサーバーを実行し、Ollama互換のAPIを公開し、OpenClawのmemorySearch設定に接続します。

仕組み

埋め込みサーバーはHarrierをローカルで実行し、OllamaのAPI形式に一致する/api/embedおよび/api/embeddingsエンドポイントを提供します。OpenClawのmemorySearchはすでにOllamaスタイルのエンドポイントをサポートしているため、http://localhost:8000を指定するだけで、エージェントにローカルの最先端セマンティックメモリ層が追加されます。

エージェントメモリにおける重要性

ほとんどのエージェントメモリシステムには2つの問題点があります：

• プロンプトにあまりにも多くのメモリを詰め込むと、トークンを消費し、コンテキストが乱雑になります。
• メモリファイルを小さく手動で保つことは、履歴が増えるにつれて維持が難しくなります。

セマンティックメモリ検索は中間の道を提供します。長期記憶は、人間が読めて編集可能な通常のマークダウンファイル（MEMORY.md、日々のログ、メモ、プロジェクトファイル）に保存されます。実行時には、エージェントは関連するチャンクのみを取得します。

利点

• トークンの無駄が減少 — すべての永続的な事実を毎回プロンプトに詰め込む必要がありません。
• メモリファイルがよりクリーンに — 巨大なコンテキストブロブに圧縮する必要がありません。
• より良い検索 — 言葉が完全に一致しなくても、概念的に関連するメモを見つけられます。
• デバッグが容易 — 情報源がプレーンテキストであり、不透明なベクトルデータベースではありません。
• プライバシーの向上 — 埋め込みはローカルで計算され、ホスト型APIにデータが送信されません。

リポジトリに含まれるもの

• Ollama互換エンドポイントを実装した小さなPython埋め込みサーバー
• OpenClawのmemorySearch設定例
• macOS用launchdサービステンプレート
• モックマークダウンメモリコーパス
• スモークテストとローカルクエリデモ

リポジトリはgithub.com/promptclickrun/harrier-openclaw-memory-searchにあります。