Viimeisen kuukauden aikana olen ajanut useita OpenClaw-instansseja rinnakkain. Agenttini ovat unohtaneet perustietoja, kadottaneet kriittisen projektikontekstin kesken keskustelun ja pyyhkineet mielestään päätöksiä jotka teimme alle vuorokausi sitten.
Jos olet käyttänyt OpenClaw:ta päivääkään pidempään, olet todennäköisesti törmännyt samaan. Agenttisi "tietää" asioita -- ja sitten yhtäkkiä ei tiedäkään. Olet kertonut sille mieltymyksesi useaan kertaan. Olet nähnyt sen kirjoittavan jotain muistiin ja seuraavana päivänä se ei muista mitään.
Hyvä uutinen: tämä ongelma on helppo korjata. Se vaatii vain oikean konfiguraation. Tämä opas käy läpi kolme yleistä vikamuotoa, peruskorjaukset ja edistyneet työkalut jotka tekevät agentin muistista luotettavan.
Jos et ole vielä asentanut OpenClaw:ta, lue ensin OpenClaw-opas: Tekoälyagentti joka oikeasti tekee asioita.
Kolme yleistä muistivirhettä OpenClaw:ssa
Ennen kuin voit korjata muistin, sinun pitää ymmärtää miksi se pettää. OpenClaw käsittelee muistia ehdotuksena, ei vaatimuksena. Agentti päättää itse mitä tallentaa, milloin hakea ja mitä palauttaa mieleen. Ilman eksplisiittistä konfigurointia se unohtaa oletuksena.
Vikamuotoja on kolme, ja jokainen vaatii erilaisen ratkaisun.
Vikamuoto 1: Muistia ei koskaan tallenneta
Kun kerrot agentillesi jotain tärkeää -- nimesi, mieltymyksesi, kriittisen projektipäätöksen -- OpenClaw ei pakota sitä levylle. LLM päättää itse, onko tieto tallentamisen arvoinen.
Pysähdy miettimään tätä. Agenttisi ei automaattisesti tallenna muistiin. Se on reaaliaikainen arvio jonka malli tekee joka kerta erikseen.
Joskus se tallentaa, joskus ei, eikä ole selvää milloin kumpi tapahtuu. Tärkeä konteksti valuu jatkuvasti läpi sormien, koska malli arvioi ettei se ole tallentamisen arvoista.
Tämä on kuin työntekijä joka päättää itse mitkä kokousmuistiinpanot pitää ja mitkä heittää roskiin.
Vikamuoto 2: Muisti tallennetaan mutta sitä ei koskaan haeta
Vaikka faktat päätyisivät levylle, niiden palautuminen ei ole taattua. OpenClaw tarjoaa memory_search-työkalun, mutta agentin pitää itse päättää käyttää sitä.
Käytännössä kun kysyt jotain muistiin tallennettua, malli vastaa usein nykyisestä konteksti-ikkunastaan sen sijaan että hakisi tallennetusta muistista. Sinun näkökulmastasi se "unohti" -- mutta todellisuudessa se ei koskaan katsonut.
Tämä on kuin työntekijä joka tallensi dokumentin Google Driveen, mutta kun kysyt sitä, hän vastaa muistista sen sijaan että tarkistaisi varsinaisen tiedoston.
Vikamuoto 3: Kontekstin tiivistys tuhoaa tiedon
Tämä on tappavin vikamuoto. Token-rajojen hallitsemiseksi OpenClaw tiivistää kontekstia -- kun konteksti-ikkuna täyttyy, vanhemmat viestit tiivistetään tai poistetaan. Kaikki tieto joka oli olemassa vain aktiivisessa keskustelussa (eikä ollut vielä tallennettu levylle) tuhoutuu.
Tämä koskee myös MEMORY.md:n sisältöä, joka ladataan session alussa mutta voi tiivistyä pois pitkän session aikana. Agentti kirjaimellisesti unohtaa kesken keskustelun, koska tiivistys poisti kontekstin eikä mikään laukaissut uudelleenlatausta.
Kuvittele työntekijä jolla on paperipino pöydällään. Kun pino kasvaa liian korkeaksi, hän heittää vanhimmat paperit pois tehdäkseen tilaa -- tallentamatta tärkeitä erikseen.
Haluatko Openclaw-asennuksen palveluna?
AI-Sanomien asiantuntija, Janne Ikola on asentanut Openclaw-agentteja useisiin eri ympäristöihin, kuten PaaS- ja VPS-palveluihin, kuin myös Mac mini -tietokoneisiin.
AI-Sanomien asennuspalvelulla saat 2h etäsessiossa turvallisen asennuksen ja opastuksen jatkokehitystä varten hintaan 399 €.
,w_600,x_64,y_164/c_fit,co_rgb:cccccc,g_north_west,h_150,l_text:Arial_40_bold:120%20min,w_700,x_64,y_314/url_-1173357158){kind=icon}
Peruskonfiguraatiot: Neljä korjausta joilla pääset alkuun
Ennen kuin hankit lisäosia tai ulkoisia tietokantoja, suurimman osan ongelmista voi korjata pelkällä konfiguraatiolla. Useimmat tapaukset joissa "agenttini unohtaa kaiken" johtuvat siitä, että käytetään oletusasetuksia ilman optimointia.
Alla neljä peruskorjausta jotka parantavat merkittävästi OpenClaw:n muistin toimintaa.
1. Ota muistintyhjennys käyttöön (kriittisin muutos)
Muistihuuhtelu (memory flush) laukaisee hiljaisen kierroksen ennen tiivistystä, jossa agenttia kehotetaan kirjoittamaan pysyvät muistit levylle. Tämä on yksittäisistä muutoksista vaikuttavin.
{
"compaction": {
"memoryFlush": {
"enabled": true,
"softThresholdTokens": 40000,
"prompt": "Distill this session to memory/YYYY-MM-DD.md. Focus on decisions, state changes, lessons, blockers. If nothing: NO_FLUSH",
"systemPrompt": "Extract only what is worth remembering. No fluff."
}
}
}
Avainasia on räätälöidä prompt tiivistysosion konfiguraatiossa. Oletuskehote on geneerinen. Kerro sille tarkalleen mitä tallentaa -- erityisesti päätökset, tilamuutokset, opit ja esteet.
Myös softThresholdTokens-arvon nostaminen 40 000:een on suositeltavaa. Se laukaisee huuhtelun aikaisemmin, ennen kuin arvokas tieto ehtii tiivistyä pois.
2. Konfiguroi kontekstin karsinta
Kontekstin karsinta (context pruning) hallitsee miten vanhat viestit poistetaan ennen täysimittaista tiivistystä. Käytä TTL-tilaa yksinkertaisena korjauksena.
{
"contextPruning": {
"mode": "cache-ttl",
"ttl": "6h",
"keepLastAssistants": 3
}
}
Tämä konfiguraatio pitää viestit viimeiseltä kuudelta tunnilta ja säilyttää aina kolme viimeisintä assistentin vastausta. Tämä poistaa ärsyttävän tilanteen jossa joudut toistamaan viimeaikaiset viestisi kontekstihuuhtelun jälkeen.
Lisäbonus: tämä säästää myös tokenkustannuksissa, koska vanhoja viestejä ei syötetä mallille turhaan.
3. Ota hybridihaku käyttöön
Muistihaku yhdistää vektorihakuun (käsitteellinen vastaavuus) BM25-avainsanahaun (tarkat tokenit). Molemmat kannattaa ottaa käyttöön.
{
Jos et käytä hybridihakua, jätät tarkkuutta pöydälle. BM25 nappaa tarkat osumat -- virhekoodit, projektinimet, tekniset termit -- joita vektorihaku ei löydä. Vektorihaku puolestaan löytää käsitteellisesti liittyvät muistit, vaikka tarkkoja avainsanoja ei käytettäisi.
4. Indeksoi aiemmat sessiot
Viimeinen peruskorjaus on ottaa käyttöön sessiotranskriptien indeksointi, joka mahdollistaa viikkojen takaisten keskustelujen muistamisen.
{
"memorySearch": {
"sources": ["memory", "sessions"]
},
"experimental": {
"sessionMemory": true
}
}
Tämä pilkkoo ja indeksoi aiemmat keskustelut muistitiedostojesi rinnalle. "Mitä päätimme sisältömallineesta viime tiistaina?" muuttuu vastattavaksi kysymykseksi.
Edistyneet muistiratkaisut
Vaativammille työkuormille -- monipäiväiset projektit, moniagenttinen koordinointi, monimutkainen tiedonhallinta -- sisäänrakennettu järjestelmä voi silti jäädä vajaaksi. Tässä seuraavat askeleet.
Tilaa AI-Sanomien Plus-jäsenyys niin näet loput sisällöstä
Tilaamalla AI-Sanomien maksullisen jäsenyyden saat pääsyn kaikkiin uutiskirjeen sisältöihin sekä tuet Suomen parasta AI-mediaa.
Tilaa jäsenyys tästä! Voit lopettaa koska tahansa.Miksi tilaus kannattaa?:
- Pääsy kaikkiin maksullisiin oppaisiin
- Webinaari-tallenteet
- Näet kaikki uutiskirjeen sisällöt, uudet AI-työkalut sekä vinkit tekoälyn käyttöön.
- GPT4o-botti: Tämä on tietoturvallinen versio ChatGPT:stä, jossa syöttämääsi dataa ei käytetä kielimallin kouluttamiseen.
- Tuet Suomen parasta AI-mediaa 😊
