OpenClaw의 QMD 메모리 검색 고속 경로에 묵시적 결함이 있었습니다

OpenClaw의 기본 메모리 검색은 기본적인 키워드 매칭을 사용합니다. 이는 간단한 조회에는 효과적이지만, 에이전트가 몇 주 전에 학습한 정보를 정확한 단어 일치 없이 찾아야 할 때는 어려움을 겪습니다.
사용자는 작업 공간의 모든 마크다운 파일을 대상으로 의미론적 검색을 수행하는 QMD로 전환할 수 있습니다. 이를 통해 정확한 키워드가 없더라도 관련 항목을 찾을 수 있습니다. QMD는 또한 키워드와 의미론적 접근 방식을 결합한 하이브리드 검색을 수행하여 정밀도와 재현율을 모두 확보합니다.
OpenClaw는 MCPorter를 통해 빠른 경로를 제공하여 QMD 프로세스를 메모리에 유지하고, 매번 콜드 스타트할 때의 9-25초 대신 검색 시간을 1-2초로 단축합니다.
이 빠른 경로는 동일한 파일의 세 가지 버그로 인해 완전히 작동하지 않았습니다:
- 게이트웨이가 존재하지 않는 도구 이름을 호출했습니다. QMD의 MCP 서버는
query라는 하나의 도구를 제공하지만, 게이트웨이는deep_search,search등을 호출했습니다. 모든 호출은 종료 코드 128을 반환했습니다. - 잘못된 인수 형식입니다. 게이트웨이는 평문 문자열을 전달했지만, 도구는 키워드 대 의미론적 대 하이브리드 검색을 위한 유형화된 하위 쿼리가 포함된
searches배열을 기대합니다. - 단수 대 복수 불일치입니다. 게이트웨이는
collection: "name"을 전달했지만, 도구는collections: ["name"]을 기대합니다.
모든 매개변수가 잘못되었습니다: 도구 이름, 인수 구조, 필드 이름. 문제가 확인되면 수정은 간단했으며, MCPorter를 통해 QMD를 실행하는 모든 사용자를 위해 풀 리퀘스트가 제공됩니다.
조용한 실패로 인해 모든 호출이 더 느린 CLI 경로로 대체되었지만, 기능은 유지되었습니다. 단지 성능이 크게 저하되어 몇 주 동안 눈치채지 못했을 뿐입니다.
📖 Read the full source: r/openclaw
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