OpenClaw v2026.4.10实现在本地持久化记忆与Mac离线语音：需配置Lance向量库（dimension=1536）、启用auto_index和index_on_write，再通过openclaw restart激活；语音用mlx provider，首次下载1.2GB模型。
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你想在OpenClaw里让AI真正记住你反复强调的偏好、项目细节或决策逻辑，而不是每次重启都得重新交代；同时又想在Mac上用本地语音直接听它说话，不依赖网络、不传数据——v2026.4.10版本刚好把这两件事全做实了。
启用Active Memory插件
第一步：打开~/.openclaw/openclaw.yaml配置文件。
第二步：在plugins:区块下添加memory配置块，必须严格使用Lance向量数据库驱动，否则插件无法加载：
【dimension必须设为1536】——这是text-embedding-3-small模型的固定输出维度，填错会导致向量写入失败，后续所有记忆召回均为空。
第三步：确认auto_index: true和index_on_write: true均已开启，缺一不可。前者控制是否自动扫描现有记忆文件建索引，后者决定新会话内容是否实时写入向量库。
第四步：保存后执行openclaw restart，再运行openclaw memory list --active，返回非零条目即表示Active Memory已激活。
macOS本地语音启用方法
方法一：命令行快速启用
终端中输入openclaw talk --provider mlx，系统将自动调用本地MLX语音引擎合成语音并播放。
方法二：配置文件全局启用
编辑~/.openclaw/config.json，在talk节点下添加"provider": "mlx"字段，并确保"enabled": true。
注意：首次运行时会自动下载MLX语音模型（约1.2GB），需保持磁盘剩余空间大于2GB，否则下载中断后不会自动重试。
验证Active Memory是否生效
① 启动新会话，直接提问：“我上次说项目截止日是6月20号，对吗？”
② 若AI准确回应并引用历史对话片段，说明记忆召回成功；若回答“我不记得”，检查corpus路径是否包含sessions/**/*且该目录下存在近期JSON格式会话文件。
③ 执行/verbose命令，观察输出中是否有[ActiveMemory] retrieved 3 items类日志——这是最直接的运行时证据。
