OpenClawのQMDメモリ検索高速パスには静かなバグがありました

OpenClawの組み込みメモリ検索は基本的なキーワードマッチングを使用しており、単純な検索には機能しますが、エージェントが数週間前に学習した情報を正確な単語の一致なしに見つける必要がある場合には苦戦します。
ユーザーはQMDに切り替えることができ、これはワークスペース内のすべてのマークダウンファイルに対して意味検索を実行します。これにより、正確なキーワードが存在しない場合でも、エージェントは関連するエントリを見つけることができます。QMDはハイブリッド検索も行い、キーワードと意味的アプローチを組み合わせて精度と再現率の両方を実現します。
OpenClawにはMCPorter経由の高速パスがあり、QMDプロセスをメモリ内でウォームに保ち、毎回コールドスタートする場合の9〜25秒ではなく、検索時間を1〜2秒に短縮します。
この高速パスは、同じファイル内の3つのバグにより完全に壊れていました:
- ゲートウェイが存在しないツール名を呼び出していました。QMDのMCPサーバーは
queryという1つのツールを公開していますが、ゲートウェイはdeep_search、searchなどを呼び出していました。すべての呼び出しは終了コード128を返しました。 - 誤った引数形式。ゲートウェイはフラットな文字列を渡しましたが、ツールはキーワード検索、意味検索、ハイブリッド検索のための型付きサブクエリを含む
searches配列を期待しています。 - 単数形と複数形の不一致。ゲートウェイは
collection: "name"を渡しましたが、ツールはcollections: ["name"]を期待しています。
すべてのパラメータが間違っていました:ツール名、引数構造、フィールド名。修正は特定されれば簡単で、MCPorter経由でQMDを実行している人のためにプルリクエストが利用可能です。
暗黙的な失敗により、すべての呼び出しがより遅いCLIパスにフォールバックしましたが、機能は残っており、数週間気づかれないまま大幅に性能が低下していました。
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also

Qwen3.6-27B クローズドループハーネスを用いたSVG生成
AgnoとPiエージェントを使ったクローズドループハーネスが、Qwen3.6-27BからのSVG出力を反復的に改善します。レンダリング、PNGをQwen Visionにフィードバックし、2回のラウンドで結果を判断します。

ロブスターケージ:Raspberry PiでOpenClawをセルフホスティングするためのDocker化セキュリティ環境
開発者が、Raspberry Pi上でOpenClawを安全に実行するための、外向きアクセスを制限しプロキシベースのルーティングを備えたDocker Compose環境「Lobster Cage」を構築しました。これは実験用のセキュアな環境です。

NPCterm: AIエージェント向けMCP経由の完全PTYターミナルエミュレータ
NPCtermは、MCP(Model Context Protocol)を介して公開される、AIエージェント向けのヘッドレス・インメモリ完全PTY端末エミュレータです。15個のMCPツールを備え、端末制御、プロセス状態検出、およびTUIアプリケーションのサポートを提供します。

エクサソール、AIエージェントワークフローにおけるデータベースコンテキスト向けMCPサーバーをリリース
Exasolは、AIエージェントが利用可能なデータ、ビジネスルール、安全な対話方法についてコンテキストを提供できるMCPサーバーをリリースしました。このサーバーはデフォルトで読み取り専用、高同時実行ワークフローをサポートし、オンプレミス、クラウド、またはハイブリッド環境にデプロイ可能です。