方舟 Agent Plan 提供向量化模型，可以为工具提供语义向量能力，将对话、文档与任务信息等转换为高维向量表示，实现基于语义相似度的高效检索。相比传统关键词匹配，Embedding 检索在信息量大、对话长、资料分散的场景下，能够更准确地召回相关内容，显著降低遗漏与误判。同时，Embedding 为记忆检索、知识库问答与工具调用提供统一的语义检索层，帮助工具在不增加主模型推理成本的前提下，提升跨轮次上下文追踪能力与整体效果。 # 核心配置在 Agent Plan 中使用向量模型时，需要的核心配置如下： ## 专属 Base URL 兼容 OpenAI 接口协议工具：`https://ark.cn-beijing.volces.com/api/plan/v3`（目前还不支持 Responses API，建议使用 Chat API。） :::warning 请勿使用 `https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3` ，接入会产生额外费用。 ::: ## 专属 API Key [获取专属 API Key](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/openManagement?LLM=%7B%7D&OpenModelVisible=false&advancedActiveKey=agentPlan) ![图片](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/d11b0376e5f24d2f86e634aebcc91cb1~tplv-goo7wpa0wc-image.image =689x) :::warning Agent Plan 专属 API Key 与火山方舟平台的 API Key 不同，请勿混用。 ::: ## 向量化模型支持的向量化模型：`doubao-embedding-vision`（对应模型 [doubao-embedding-vision-251215](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/model/detail?Id=doubao-embedding-vision)） :::warning * 向量化模型的 Base URL 请参见[配置向量化模型](/docs/82379/2375464)。 * 建议固定使用同一版本的向量化模型，请勿混用不同版本。 * 向量化模型只支持在配置文件中指定 Model Name，不支持通过 Auto 及控制台切换使用。 ::: # 配置向量化模型 ## OpenClaw OpenClaw 支持配置向量模型，解决大模型原生记忆有限、易产生幻觉、无法适配私有数据的问题，从而提升模型在处理复杂任务时的准确性和可靠性。 1. 前提条件：已完成 OpenClaw 的安装与配置，步骤参见[安装 OpenClaw](/docs/82379/2373742#b51c87f8)、[配置 OpenClaw](/docs/82379/2373742#48c0b1ea)。 2. 选择以下任一方式配置向量模型。 ```mixin-react return ( \`替换为您自己的[专属 API Key](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/openManagement?LLM=%7B%7D&OpenModelVisible=false&advancedActiveKey=agentPlan)。 \`\`\`JSON \{ ... "agents": \{ "defaults": \{ ... "memorySearch": \{ "provider": "openai", "model": "doubao-embedding-vision", "remote": \{ "baseUrl": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/plan/v3", "apiKey": "" \} \} ... \} \} ... \} \`\`\` 3. 配置完成后，先保存配置文件，然后单击 **Update** 更新配置，配置更新完成后需要重新连接服务进入 Web UI。 `}> \`替换为您自己的[专属API Key](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/openManagement?LLM=%7B%7D&OpenModelVisible=false&advancedActiveKey=agentPlan)。 \`\`\`JSON \{ ... "agents": \{ "defaults": \{ ... "memorySearch": \{ "provider": "openai", "model": "doubao-embedding-vision", "remote": \{ "baseUrl": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/plan/v3", "apiKey": "" \} \} ... \} \} ... \} \`\`\` 3. 配置完成后，重启网关使配置生效。 \`\`\`Bash openclaw gateway restart \`\`\` `}>); ``` ## OpenViking OpenViking 是专为 AI 智能体设计的开源上下文数据库，支持多模态 Embedding 模型的集成与接入，实现非结构化数据的向量化转换，并提供高效的语义相似度检索能力。 1. 前提条件：已完成 OpenViking 的安装与基础配置，步骤参见 [安装 OpenViking](/docs/82379/2373745#4cc843e2)、[配置 OpenViking](/docs/82379/2373745#ceac2da4)。 2. 在配置文件 `~/.openviking/ov.conf`中新增`embedding`相关配置。其中需要将``替换为您自己的[专属 API Key](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/openManagement?LLM=%7B%7D&OpenModelVisible=false&advancedActiveKey=agentPlan)。 ```JSON { ... "embedding": { "dense": { "api_base" : "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/plan/v3", "api_key" : "", "provider" : "volcengine", "dimension": 1024, "model" : "doubao-embedding-vision" }, "max_concurrent": 10 } ... } ```