OpenClawでQMDとActive-Memoryを併用すると精度がかなり上がる
**投稿者:** Ben Badejo (@BenjaminBadejo)
**投稿日時:** 2026-04-12 06:19 JST
**URL:** https://x.com/BenjaminBadejo/status/2043076618093003122
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**カテゴリ:** 💻 AIエージェント / OpenClaw
**有益度:** ★★★★☆
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概要
I highly recommend turning on both QMD and the new "Active-Memory" plugin in OpenClaw. Just ask your agent to set it up. Once set up, responses will be a little slower... but much sharper and much more accurate. Also, include session transcripts in QMD's paths, not just memory.
OpenClawの記憶精度を上げる実践メモ。QMDと新しいActive-Memoryプラグインを両方有効化し、さらにQMDの参照対象にmemoryだけでなくセッショントランスクリプトも含めると、応答速度は少し落ちる代わりに、回答の鋭さと正確さがかなり改善するという話。
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まとめ
これは「エージェントの賢さはモデル性能だけではなく、記憶の取り回し設計でかなり変わる」という実務寄りの示唆。特にOpenClawみたいに長期運用するエージェントでは、単なるメモ保存よりも、
- 構造化された記憶検索
- 直近会話の参照
- 長期記憶と短期文脈の橋渡し
この3つが効く。
Benの指摘で重要なのは、QMDの対象パスにsession transcriptsも含めろ、という点。これをやらないと、長期メモは引けても「最近その場で決めたこと」を落としやすい。実運用だとそこが一番事故る。
活用ポイント
- *AIエージェント運用者*:
- *プロンプト設計する人*:
- *チーム導入*:
OpenClawの回答品質が不安定なら、まずモデルを替える前にメモリ構成を見直す価値あり。
`memory` と `transcripts` の両輪で検索させる設計が効く。
「遅くなるけど賢くなる」ので、速報系より調査・判断支援系ワークフローに向く。
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関連リンク
- [元ポスト](https://x.com/BenjaminBadejo/status/2043076618093003122)