OpenClaw Family Gateway: Token-Budgets, Speicheroptimierung und benutzerdefinierte Plugins

Setup und Hardware

Das System nutzt ein MacBook Pro (Apple Silicon) als CLI-Knoten und einen QNAP TS-253A NAS (Intel Celeron N3150, 8 GB RAM) als ständig aktives Gateway, mit einer Cloud Run-Instanz für das Langzeitgedächtnis. Der Mac verbindet sich über WebSocket via Tailscale Serve mit dem QNAP-Gateway. Der Gateway-Container läuft mit 1,5 GB RAM und 2 CPU-Kernen. Der Start dauert etwa 3 Minuten für die Kompilierung der Fähigkeiten auf dem Celeron-Prozessor.

Problem 1: Token-Aufblähung

Workspace-Markdown-Dateien blähten sich auf und verbrauchten Kontextfenster, bevor Gespräche begannen. Die Lösung:

• Strikte Budgets festgelegt: maximal 9 Workspace-Dateien, maximal 6.600 Bytes insgesamt
• Agentenidentität, Autoritätsregeln, Werkzeugreferenz und Speicherprotokoll in schlanke Dateien kondensiert: SOUL.md, AGENTS.md, TOOLS.md, MEMORY.md
• Upstream-Standarddateien gekürzt, die nicht gelöscht werden konnten (sie würden durch Workspace-Sync wiederhergestellt) – IDENTITY.md wurde von 636 Bytes auf 14 Bytes reduziert
• Erstellt automatisch alle 15 Minuten HEARTBEAT.md mit Cron-Ergebnissen und Systemstatus, begrenzt auf <1.000 Bytes
• AutoRecall (Agent sucht bei Bedarf nach Erinnerungen) und humanDelay (keine künstliche Tippverzögerung) deaktiviert
• E2E-Tests erstellt, die Dateianzahl und Byte-Gesamtsumme durchsetzen und auf schleichende Aufblähung bei Updates prüfen

Problem 2: Optimierung des Speichersystems

Verwendung eines Redis-basierten Speichersystems (agent-memory-server 0.13.2) mit über 3.000 gesammelten Erinnerungen.

• Erinnerungsqualität: Standard-Ähnlichkeitsschwelle (0,2) war zu niedrig. Auf 0,3 erhöht und ein Evaluierungsskript mit 24 Testabfragen über 7 Kategorien (Familienfakten, Technik, Vorlieben, Gesundheit, Arbeit, Medien, Werkzeuge) geschrieben, um die Schwelle empirisch zu optimieren
• Re-Ranking-Schicht: Plugin holt 3x vom Server (Limit 45 Ergebnisse), wendet dann Metadaten-Bewertung (Wichtigkeitsstufe, Fixierstatus, zeitliche Relevanz) an, bevor es neu sortiert und auf das endgültige Resultat kürzt
• Kontextuelle Einbettungen: Nacht-Skript fügt vor der Speicherung situativen Kontext zu Erinnerungen hinzu (Datum, Quelltyp, welche Familienmitglieder erwähnt werden), um die semantische Suche zu verbessern
• Server-Fehler umgangen: PATCH-Anfragen schlagen ohne ?namespace=claw Query-Parameter fehl; Server fügt Themen-Arrays bei Updates mit Pipes wieder zusammen, was sie beschädigt; Entitäts-/Themenfilter geben 500-Fehler aufgrund fehlender RediSearch-Schemafelder zurück
• Nächtlicher „Traumzyklus“: 2 Uhr Cron-Job führt 7-Phasen-Speicherkonsolidierung durch: Katalogisierung, wichtige Erinnerungen fixieren, verwandte Fakten verknüpfen, Duplikate entfernen, zeitliche Muster verstärken, Lückenanalyse und Gesundheitsbericht generieren
• Wöchentlicher Kurator: Übernimmt tiefere Wartung – semantische Duplikatsentfernung, Anreicherung, Widerspruchserkennung, Verfall veralteter Erinnerungen und Konsolidierung von Fragmenten mit Evaluator-Optimizer-Muster und LLM-Qualitätsprüfung

Problem 3: Benutzerdefinierte Plugins

12 benutzerdefinierte Plugins mit über 175 Befehlen für die Haushaltsverwaltung erstellt:

• Spotify: 19 Befehle für Mehrbenutzer-Haushaltsmusiksteuerung (5 Familienkonten)
• Eero: 41 Befehle für Mesh-Netzwerkverwaltung – Gerätesteuerung, Profile, Kindersicherung
• NextDNS: 22 Befehle für DNS-Filterung, Analysen und Kinderaktivitätsüberwachung
• Tailscale: 21 Befehle für Netzwerkgeräteverwaltung, ACLs, Authentifizierung

Systemfunktionen

Kanäle: Slack und Discord mit DM-Sitzungen pro Benutzer und Isolation. Gestuftes Berechtigungssystem (Admin/Sekundär/Vertrauenswürdig) mit altersgerechter Inhaltsfilterung für Familienmitglieder (Alter 10-15).