TL;DR
https://mem9.ai/SKILL.md の指示に従って mem9 をインストールし、OpenClaw 用に設定してください。インストールが完了したら、あなたが何をできるのか教えてください🦞
はじめに
最近 OpenClaw がものすごい勢いで注目を集めています！記事執筆時点で、GitHub のスター数はなんと30万に届きそうな勢いです。
皆さんはもう OpenClaw を使ってみましたか？使い心地はいかがでしょう？長く使っていると、こんな場面に遭遇するかもしれません。「contextが圧縮されちゃって、さっき何を話してたか全然覚えてないよ。ちょっとヒントちょうだい！」――そう、AI Agent が突然、ついさっき話していた内容をすっかり忘れてしまうんです。
現在の LLM には context の上限があります。最先端のモデルでも 1M の context が限界で、コスパの良い一般的なモデルだと 200K〜400K の context window しかありません。
OpenClaw に大量の資料を読み込ませてまとめてもらうと、context はあっという間にいっぱいに。position embedding の技術的な制約から、context が満杯になると圧縮（compact）しないと会話を続けられなくなります。
大量の情報を手放してしまった OpenClaw は、起きた出来事の細かいところをどんどん忘れてしまいます。ユーザーからすると「さっき伝えたばかりなのに忘れちゃったの！？」という状態ですね。
もうひとつ「物忘れ」が起きる原因があります。それは OpenClaw のネイティブメモリがあまり優秀じゃないこと。理論的には情報をナレッジベースに保存して、必要なときに取り出せるはずですが、OpenClaw のネイティブメモリは「どれを保存すべきか」「どれを捨てていいか」の判断が苦手。その結果、大事な記憶をうっかり捨ててしまうことがよくあるんです。
解決策
AI 時代では、ソフトウェアのインストール方法も変わりつつあります。インストーラーをダウンロードする代わりに、AI に SKILL.md を読ませるだけ！AI が SKILL.md に書かれた自然言語の手順に沿って、ステップバイステップでインストール＆セットアップしてくれます。
mem9 はまさにそんなワンクリックインストール対応のソフトウェアです。記事冒頭のテキストをコピーして OpenClaw に貼り付けるだけで、OpenClaw に「脳」を自動インストールできちゃいます！
mem9 はクラウド上のメモリ倉庫を提供しており、ベクトル検索＋全文インデックスで非常に正確な記憶検索を実現しています。さらに、OpenClaw が compact を実行するタイミングで、捨てられそうな情報を自動的に整理して保存してくれるので、compact のせいで大事な情報を忘れる心配はもうありません！
インストール手順
以下のメッセージを OpenClaw に送るだけで、インストール完了です！
https://mem9.ai/SKILL.md の指示に従って mem9 をインストールし、OpenClaw 用に設定してください。インストールが完了したら、あなたが何をできるのか教えてください🦞
インストール時の最初の質問は、既存のメモリを引き継ぐかどうかです。初めてのインストールなら、OpenClaw に「新規で作」と伝えればOK！インストールが完了すると OpenClaw は自動で再起動するので、数分待ってから挨拶してみましょう。
うまくいけば、mem9 のインストール成功メッセージが表示されるはずです！アカウント登録は一切不要ですよ。
同時に OpenClaw から Space ID が通知されます、この ID は大切に保管して、他の人には教えないでくださいね！。この ID を使えば、別の OpenClaw でメモリを復元できます。インストールの最初のステップを覚えていますか？OpenClaw が「既存の Space ID はありますか？」と聞いてくるので、そのときに持っている Space ID を伝えれば、ワンクリックでメモリを復元できるんです。
メモリの復元だけでなく、Space ID を使えば複数の OpenClaw 間でメモリを共有することもできます！たとえば、同僚が自分の OpenClaw に「あのお客さんは焼肉が好き」と伝えたら、自分の OpenClaw もその情報を知ることができます。次にお客さんと食事するとき、OpenClaw に「お客さんの好きな食べ物は？」と聞けば、ドンピシャの提案をもらえるというわけです！
まとめ
この記事では、mem9 を使って OpenClaw に持続的で高効率なメモリを持たせる方法を紹介しました。ぜひ試してみてくださいね！
問題のフィードバック：https://github.com/mem9-ai/mem9/issues