Kenapa agent OpenClaw sering lupa? Ini cara memperbaikinya dalam 15 menit

agent OpenClaw sering lupa itu kejadian yang bikin workflow berantakan. Hari ini sudah paham preferensi, besok nanya hal yang sama. Udah dijelasin berkali-kali, tetap balik ke nol. Kalau kamu ngalamin ini, santai—masalahnya biasanya di konfigurasi, bukan di “otak” model doang.

Di artikel ini, kita bahas penyebab inti dan langkah praktis yang bisa langsung dieksekusi. Targetnya jelas: agent lebih konsisten, kamu nggak perlu ngulang instruksi, dan kerja jadi lebih sat-set.

Akar Masalah Kenapa agent OpenClaw sering lupa

Penyebabnya biasanya campuran dari tiga hal. Pertama, informasi penting tidak masuk memory permanen. Kedua, data sudah disimpan tapi tidak dicari ulang saat dibutuhkan. Ketiga, konteks aktif keburu kena compaction ketika sesi panjang. Hasil akhirnya: agent terlihat pelupa, padahal yang rusak itu alur kerja memory.

Analoginya simpel: asistenmu nyatet tidak konsisten, lalu saat ditanya dia nebak, bukan cek catatan. Begitu meja kerja penuh, kertas lama dibuang. Ya jelas chaos. Makanya fix-nya harus di sistem, bukan sekadar ganti model.

Fix 1 — Aktifkan Memory Flush (paling berdampak)

Kalau agent OpenClaw sering lupa, memory flush adalah langkah pertama yang paling masuk akal. Fitur ini memaksa agent menyimpan poin penting sebelum compaction terjadi.

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "reserveTokensFloor": 20000,
        "memoryFlush": {
          "enabled": true,
          "softThresholdTokens": 40000,
          "systemPrompt": "Session nearing compaction. Store durable memories now.",
          "prompt": "Write durable notes to memory/YYYY-MM-DD.md; focus on decisions, preferences, blockers, next steps. Reply NO_REPLY if nothing to store."
        }
      }
    }
  }
}

Kenapa 40000? Supaya flush aktif lebih awal, bukan nunggu sesi sudah sesak. Ini yang bikin informasi penting lebih selamat.

Fix 2 — Nyalakan Context Pruning

Context pruning mencegah output tool lama menumpuk sampai meledak di akhir sesi. Dengan pembersihan bertahap, konteks tetap sehat dan kualitas jawaban lebih stabil.

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "contextPruning": {
        "mode": "cache-ttl",
        "ttl": "6h",
        "keepLastAssistants": 3
      }
    }
  }
}

Efeknya terasa saat sesi panjang: agent tidak gampang “oleng” dan kamu nggak harus ngulang briefing dari awal.

Fix 3 — Pakai Hybrid Search untuk Recall Presisi

Banyak kasus recall ngaco terjadi karena pencarian terlalu mengandalkan semantic. Untuk nama orang, istilah teknis, atau keputusan spesifik, keyword exact match tetap penting.

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "memorySearch": {
        "query": {
          "hybrid": {
            "enabled": true,
            "vectorWeight": 0.7,
            "textWeight": 0.3
          }
        }
      }
    }
  }
}

Dengan hybrid, data spesifik lebih gampang ketemu. Ini salah satu penurun gejala agent OpenClaw sering lupa yang paling konsisten.

Fix 4 — Index Session History

Banyak keputusan penting terjadi di percakapan, bukan di file memory. Kalau source cuma memory, wajar kalau konteks lintas sesi sering miss.

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "memorySearch": {
        "experimental": { "sessionMemory": true },
        "sources": ["memory", "sessions"]
      }
    }
  }
}

Begitu source sessions aktif, agent jauh lebih nyambung saat kamu tanya keputusan minggu lalu atau progres project lama.

Checklist Implementasi (biar nggak setengah jadi)

Backup openclaw.json sebelum edit.
Terapkan setting di agents.defaults, bukan random block.
Restart gateway setelah perubahan.
Reindex memory bila perlu.
Tes pakai pertanyaan historis nyata.

Kalau gejalanya masih ada, cek quota embedding, validasi source memory, dan lihat apakah prompt flush cukup spesifik.

FAQ Singkat

Apakah harus pakai provider berbayar?

Nggak wajib. FTS-only tetap bisa, tapi recall semantic biasanya lebih terbatas. Untuk penggunaan serius, semantic search biasanya lebih enak.

Perlu ganti model kalau agent terasa pelupa?

Belum tentu. Sebelum ganti model, rapikan dulu memory flush, pruning, hybrid search, dan session indexing. Seringnya itu sudah cukup.

Seberapa cepat hasilnya terasa?

Biasanya langsung terasa dalam 1–2 sesi kerja panjang. Terutama untuk preferensi berulang, keputusan project, dan todo yang sering ditanya ulang.

Penutup

Intinya, agent OpenClaw sering lupa bukan kutukan. Ini masalah alur simpan-recall-konteks. Begitu tiga area itu rapi, performa naik signifikan dan percakapan lebih konsisten.

Mulai dari Memory Flush dulu, lanjut pruning, hybrid, dan session source. Simpel, practical, dan efektif. Nggak perlu drama berkepanjangan—kerja langsung jalan.

Kenapa Agent OpenClaw Sering Lupa? Ini Cara Memperbaikinya dalam 15 Menit