刚更新了 OpenClaw 2.2,发现新出的 QMD 后端简直是神器!🔥
看到了一些文章和资料的做法非常有意思。
OpenClaw 2.2 原生支持 QMD 作为记忆后端 ,直接给 Openclaw 构建本地知识库。
QMD 是 Tobi 写的本地搜索引擎,BM25 + 向量检索 + 重排序,全部跑在本地,官方用途是索引聊天记录.
他实际可以挂任意 Markdown 目录。
思路很简单:
-
Clone 两个仓库到本地
• OpenClaw 官方文档
• Skills 仓库(4000+ 技能) -
配置 QMD 索引这些目录
-
Cron 每天自动 git pull 保持最新
配置完成后,Agent 的 memory_search 工具会自动走 QMD,相当于给 AI 装了一个随时可查的本地文档库。
这样即有说明书,又有弹药库。
大概流程是这样
用户提问 → memory_search 工具
↓
OpenClaw 调用 QMD
↓
QMD 搜索本地知识库 (BM25 + 向量 + 重排序)
↓
返回相关文档片段
↓
AI 基于搜索结果回答
实际效果
场景一:查技能
"Skills 仓库里有没有 Readwise 相关的技能?"
Agent 直接检索出 readwise、readwise-api、readwise-mcp 三个技能,还能读源码告诉你怎么用。
场景二:查配置
"帮我看看 cron 怎么配置,我记得有个 agentTurn 的用法"
Agent 从官方文档里找到对应章节,给出准确答案。
场景三:模拟执行
"看一下 FFmpeg 技能的实现,然后帮我执行一下"
Agent 读完源码后,直接按照技能逻辑执行。
本质
就是一个本地 RAG。但因为 OpenClaw 原生支持 QMD 后端,配置起来非常简单,不需要自己搭向量数据库。
"传统 RAG 方案需要搭 Elasticsearch/Milvus + 向量化服务 + API 层,而 QMD 一个命令搞定,还能自动更新索引。"
索引的内容可以换成任何你需要的东西——公司文档、个人笔记、项目 Wiki 都行。
第一步 安装依赖
# 安装 Bun
curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
source ~/.bashrc
# 安装 QMD
bun install -g github:tobi/qmd
第二步:创建知识库同步脚本
#!/bin/bash
KNOWLEDGE_DIR="$HOME/.openclaw/knowledge"
mkdir -p $KNOWLEDGE_DIR
# 同步 OpenClaw 官方文档
if [ -d "$KNOWLEDGE_DIR/openclaw-docs" ]; then
cd "$KNOWLEDGE_DIR/openclaw-docs" && git pull --quiet
else
git clone --depth 1 https://github.com/openclaw/openclaw "$KNOWLEDGE_DIR/openclaw-docs"
fi
# 同步 Skills 仓库
if [ -d "$KNOWLEDGE_DIR/skills" ]; then
cd "$KNOWLEDGE_DIR/skills" && git pull --quiet
else
git clone --depth 1 https://github.com/openclaw/skills "$KNOWLEDGE_DIR/skills"
fi
第三步:配置 OpenClaw
{
"memory": {
"backend": "qmd",
"citations": "auto",
"qmd": {
"command": "~/.bun/bin/qmd",
"includeDefaultMemory": true,
"update": {
"interval": "5m",
"onBoot": true
},
"paths": [
{
"name": "openclaw-docs",
"path": "~/.openclaw/knowledge/openclaw-docs/docs",
"pattern": "**/*.md"
},
{
"name": "skills",
"path": "~/.openclaw/knowledge/skills",
"pattern": "**/*.md"
}
]
}
}
}
重启生效
openclaw gateway restart
使用案例