如果你在用 OpenClaw，应该已经感受到了 token 消耗的速度 尤其 Claude 用户，没谈几轮下来就 hit limit 了。而且，很多时候 agent 塞了一堆无关信息进 context，不仅费钱，还影响精准度。 
有没有办法让 agent “精准回忆”，同时完全零成本？有。 
qmd —— 本地运行，免费永久，精准度 95% 以上。 

qmd 是 Shopify 创始人 Tobi 做的本地运行的语义搜索引擎，基于 Rust，专为 AI Agent 设计。核心功能包括混合搜索（BM25 全文 + 向量语义 + LLM 重排序），零 API 成本，完全本地运行，且支持 MCP 集成。 
3 步配置，10 分钟搞定
第 1 步：安装 qmd
需要先安装 Bun，然后执行： 
bun install -g github:tobi/qmd

首次运行会自动下载模型（Embeddin...