OpenClawに構造化メモリを実装
OpenClawの標準仕様であるローカルのフラットなファイル管理を、先進的なハイパーグラフ構造へアップグレード。単なるMarkdownファイルの寄せ集めとは次元が違う、情報同士が密接にリンクし、高度な検索が可能な長期記憶を実現します。
ハイパーグラフが選ばれる理由
OpenClawのデフォルトのメモリシステムは、ローカルのMarkdownファイルとして保存する仕組みです。シンプルで扱いやすい反面、情報同士の関係性を検索したり、つながりを辿ったり、複数のエージェント間で知識をシームレスに共有したりすることはできません。HypermemoryをMCPサーバーとしてプラグインすれば、多方向の関係性マップ、正確な時間軸認識、およびデータベース全体からの超高速リコールを備えた「本格的な構造化メモリバックエンド」をOpenClawに即座に提供できます。
クイックセットアップ
- Hypermemory CLIをダウンロードします。
- Hypermemory内（app.hypermemory.io → API Keys）からAPIキーとグラフIDを取得します。
- OpenClawにAPIキーとグラフIDを渡します。
- OpenClawにHypermemoryスキルのダウンロードと利用を依頼します。これでOpenClawがメモリにアクセスできます。
利用可能なツール
| ツール名 | 説明 |
|---|---|
| hm_find_related | 起点ノードからつながった知識をたどる |
| hm_forget | ノードを削除（カスケード削除オプション付き） |
| hm_get_overview | グラフ統計、上位ノード、タイプ分布 |
| hm_ingest | 高密度テキストを1パスでグラフエンティティに分解 |
| hm_list_files | タイプまたは名前でアップロード済みファイルを検索 |
| hm_list_orphans | クリーンアップ用に孤立ノードを一覧 |
| hm_recall | グラフ全体のハイブリッド検索（キーワード、ベクトル、エッジ） |
| hm_store | メモリノードを作成。バックグラウンドで自動エンリッチメント |
| hm_timeline | 期間または日付範囲による時間軸リコール |
| hm_timeline_write | 明示的な日記形式のタイムラインエントリを記録 |
| hm_update | ノードを更新。説明変更時に再エンベッド |
| hm_upload_file | ファイルをメモリにアップロード（要約 + グラフノード） |
活用事例
開発者が Telegram や Slack 上でパーソナルアシスタントとして OpenClaw を運用しているケース：Hypermemory をバックエンドに据えることで、アシスタントは進行中のプロジェクト、社内外の連絡先、過去の決定事項を網羅した「相関マップ」を脳内に構築します。「現在の進捗報告のドラフトを書いて」と頼むと、直近の数メッセージだけでなく、数週間前に誰と何を決定したかという深い文脈までをすべて考慮した、極めて精度の高い文章を出力します。