Open-Source-Gedächtnissystem für LLM-Agenten erzielt hohe Benchmark-Ergebnisse
Speichersystem für LLM-Agenten mit veröffentlichten Benchmarks
Ein Entwickler hat ein persistentes Speichersystem für Claude Code und OpenClaw erstellt, das LLM-Agenten echte Kontextkontinuität über Sitzungen hinweg ermöglicht. Das System erzielt Benchmark-Werte von 90,8 % bei LoCoMo (übertrifft jedes veröffentlichte System) und 89,1 % bei LongMemEval.
Architektur und Framework-Kompatibilität
Die Architektur ist adapterbasiert und greift derzeit in Lebenszyklusereignisse ein, aber die Kernkomponenten (Speicherung, Abruf, Intelligenz) sind Framework-unabhängig. Die Abrufpipeline verwendet einen 4-Kanal-RRF-Ansatz mit FTS5, Qdrant KNN, Aktualität und Graph-Walk. Die Intelligenzschicht umfasst Intent-Klassifizierung, Erfahrungsmuster und RL-Policy-Komponenten, die in jedes Agenten-Framework integriert werden könnten.
Einrichtung und Tech-Stack
Die schnelle Einrichtung erfordert:
ollama pull snowflake-arctic-embed2
bun install && bun run build && bun run setup
node dist/angel/index.cjsDer Tech-Stack umfasst TypeScript, SQLite (better-sqlite3), Qdrant, Ollama, esbuild und Vitest.
Wichtige Designentscheidungen
- Dual-Write-System mit SQLite als Wahrheitsquelle und Qdrant zur Beschleunigung, mit sanftem Leistungsabfall
- Jeder Vorgang ist nicht fehlerauslösend – einzelne Fehler unterbrechen nie die Pipeline
- Flüchtige Hooks (Millisekunden-Lebensdauer) zur Erfassung, persistenter Angel zur Reflexion
- RL-Policy-Modelle sind reines TypeScript (Float32Array-Mathematik, kein PyTorch)
- Inhaltslängenbewusste Einbettungsnachfüllung im Hintergrund
Das Projekt umfasst 29.000 Codezeilen, 1.968 Tests und ist unter der MIT-Lizenz auf https://github.com/grigorijejakisic/Claudex verfügbar.
📖 Source: r/openclaw
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