OpenClaw Agent Memory Plugin: Persistenter Kontext über Sitzungen hinweg

Ein Entwickler hat ein Memory-Plugin für OpenClaw erstellt, das Agenten einen persistenten Speicher über Sitzungen hinweg ermöglicht und so die Frustration behebt, dass Agenten zwischen Interaktionen alles vergessen und dieselben Erklärungen immer wieder benötigen.

So funktioniert es

Das Plugin implementiert eine Memory-Layer, die in das Plugin-System von OpenClaw eingehakt wird. Vor jedem Zug erhält der Agent automatisch relevanten Kontext aus vergangenen Gesprächen. Nach jedem Zug werden neue Fakten und Ereignisse extrahiert und gespeichert.

Das System durchsucht vor jedem Zug drei Speichertypen:

• Fakten — Beispiel: "Nutzt PostgreSQL auf Supabase, deployed über Railway."
• Ereignisse — Beispiel: "Am 15. März OOM-Problem, mit Redis-Cache behoben."
• Workflows — Beispiel: "Deploy: build → test → push to main → Railway auto-deploys."

Konfiguration

Die Einrichtung erfordert das Hinzufügen eines Plugin-Eintrags zu openclaw.json:

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "openclaw-mengram": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "apiKey": "om-..."
        }
      }
    },
    "slots": {
      "memory": "openclaw-mengram"
    }
  }
}

Das Plugin enthält einen Auto-Recall-Hook, der vor jedem Agentenzug den Speicher durchsucht. Wenn Workflows fehlschlagen, protokolliert der Agent Feedback und das Verfahren entwickelt sich automatisch zu einer besseren Version für das nächste Mal weiter.

Das Tool ist Open Source unter der Apache-2.0-Lizenz und verfügbar unter github.com/alibaizhanov/mengram.