Cortex: Eine lokale Speicherschicht für OpenClaw-Agenten mit Ebbinghaus-Abklang
Cortex ist ein Open-Source-Gedächtniswerkzeug, das speziell für OpenClaw-Agenten entwickelt wurde, um Kontextkomprimierungsprobleme anzugehen, die kritische Informationen wie Kontonummern, Strategieparameter und frühere Entscheidungen zerstören.
Kernfunktionen
Der Entwickler baute Cortex, nachdem er 3 OpenClaw-Agenten 24/7 auf einem Mac über 2 Monate laufen ließ und wiederholt Kontextverluste während der Komprimierung erlebte. Wichtige Unterschiede zur einfachen Verwendung einer Vektordatenbank sind:
- Implementierung der Ebbinghaus-Vergessenskurve: Fakten verfallen je nach Typ unterschiedlich schnell. Identitätsinformationen (wie ein Name) bleiben etwa 2 Jahre erhalten, Statusaktualisierungen verblassen in etwa 2 Wochen und Daten verblassen in etwa 1 Woche. Dies priorisiert auf natürliche Weise wichtige Informationen ohne manuelle Pflege.
- Import-zuerst-Architektur: Im Gegensatz zu den meisten Gedächtniswerkzeugen, die aus Chats extrahieren, beginnt Cortex mit Dateien – importiert memory/, MEMORY.md, Notizen usw. Es extrahiert Fakten, klassifiziert sie und macht sie durchsuchbar. Konversationen können auch importiert werden, aber Dateien bilden die Grundlage.
- Einzelne Go-Binärdatei ohne Abhängigkeiten: 19 MB große Binärdatei mit SQLite, keine Python-, Docker-, Cloud-Dienste oder API-Schlüssel erforderlich. Läuft auf einem Raspberry Pi. Installation:
brew install hurttlocker/cortex/cortexoderclawhub install hurttlocker-cortex.
Technische Fähigkeiten
- Hybridsuche: BM25-Schlüsselwort (~16ms) + semantisch (~52ms) + Fusion
- Extrahiert Fakten aus importierten Inhalten mit regelbasierten Methoden und optionaler LLM-Anreicherung
- 17 MCP-Werkzeuge für native Agentenintegration (Suche/Import/Verwaltung von Gedächtnis)
- Konnektoren für GitHub, Gmail, Kalender, Drive, Slack, Notion, Discord, Telegram
- Selbstreinigend: findet veraltete Fakten, erkennt Widersprüche, löst Konflikte automatisch
- Wissensgraphen-Explorer unter localhost:8090
Der Entwickler berichtet, dass Cortex mit etwa 3.200 Erinnerungen und etwa 6.500 extrahierten Fakten läuft, mit sofortiger Suchleistung. Agenten verwenden es über MCP neben OpenClaws eingebauter memory_search – Cortex übernimmt die tiefgehende Wissensabfrage, während memory_search den Konversationsverlauf verwaltet.
Die Ebbinghaus-Verfallsfunktion erwies sich als besonders wertvoll und löste das Problem, bei dem alle Informationen für immer gleichermaßen relevant blieben und verrauschte Suchergebnisse erzeugten. Jetzt verblassen temporäre Informationen auf natürliche Weise, während strukturelle Fakten prominent bleiben.
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