OpenClaw Memory 本地模式配置指南：Ubuntu CUDA cuDNN llama.cpp | 极客日志

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OpenClaw Memory 本地模式配置指南：Ubuntu CUDA cuDNN llama.cpp

介绍在 Ubuntu 24.04 环境下配置 OpenClaw 本地 Memory 模式的方法。主要步骤包括安装 CUDA 和 cuDNN、编译 llama.cpp 支持 GPU 加速、安装 node-llama-cpp 以及配置 openclaw.json 中的 memorySearch 参数。针对 sqlite-vec 加载失败问题，通过手动指定 extensionPath 解决。最终实现无需 API Key 的本地语义检索功能。

FrontendX发布于 2026/4/5更新于 2026/4/131 浏览

背景：Memory 不生效的问题

执行 openclaw doctor 命令，有如下提示：

◇ Memory search Memory search is enabled but no embedding provider is configured. Semantic recall will not work without an embedding provider. Fix (pick one): - Set OPENAI_API_KEY or GEMINI_API_KEY in your environment - Add credentials: openclaw auth add --provider openai - For local embeddings: configure agents.defaults.memorySearch.provider and local model path - To disable: openclaw config set agents.defaults.memorySearch.enabled false Verify: openclaw memory status --deep

这是因为'长期记忆检索'（memory_search）的 provider 只支持 openai | gemini | local，其中 openai/gemini 都需要单独的 API Key。网上资料较少且部分缺少上下文，因此决定配置使用本地 (local) 模式的 Memory。

OpenClaw 的 Memory 配置

参考官网上的 Memory 介绍，修改 ~/.openclaw/openclaw.json，增加/修改如下内容：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": { "primary": "zai/glm-5" },
      "models": { "zai/glm-5": { "alias"

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mkdir /opt/nvidia
cd /opt/nvidia
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-ubuntu2404.pin
sudo mv cuda-ubuntu2404.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/13.1.1/local_installers/cuda-repo-ubuntu2404-13-1-local_13.1.1-590.48.01-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2404-13-1-local_13.1.1-590.48.01-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2404-13-1-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-13-1

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-13.1/bin${PATH:+:${PATH}}' | sudo tee -a /etc/profile.d/cuda.sh
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-13.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' | sudo tee -a /etc/profile.d/cuda.sh
source /etc/profile.d/cuda.sh

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/9.19.0/local_installers/cudnn-local-repo-ubuntu2404-9.19.0_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2404-9.19.0_1.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2404-9.19.0/cudnn-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cudnn

dpkg -L libcudnn9-cuda-13
dpkg -l | grep cudnn

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git
cd llama.cpp
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON -DLLAMA_OPENSSL=ON
cmake --build build --config Release

./build/bin/llama-cli -hf Qwen/Qwen3-0.6B-GGUF:Q8_0

sudo apt install git-lfs
git lfs install

npm install -g node-llama-cpp
node-llama-cpp --version

openclaw gateway restart
openclaw memory status --deep

[memory] sqlite-vec unavailable: /home/band/sqlite-vec.so: cannot open shared object file: No such file or directory

sudo apt-get update
sudo apt-get install unzip
sudo apt install -y libsqlite3-dev
git clone https://github.com/asg017/sqlite-vec
cd sqlite-vec
./scripts/vendor.sh
make loadable

npm install -g sqlite-vec

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential cmake git libstdc++6 libgomp1
npx node-llama-cpp source download
npx node-llama-cpp source build