OpenClaw-Mem0-Plugin fügt persistenten Speicher außerhalb des Kontextfensters hinzu

Das openclaw-mem0-Plugin behebt die standardmäßigen Speicherbeschränkungen von OpenClaw, indem es Erinnerungen außerhalb des Kontextfensters speichert, wodurch sie immun gegen Kontextkomprimierung, Token-Limits und Sitzungsneustarts werden.

Das Speicherproblem in OpenClaw

OpenClaw-Agenten sind zwischen Sitzungen zustandslos, wobei der Standardspeicher in Dateien gespeichert wird, die explizit geladen werden müssen. Die Kontextkomprimierung fasst älteren Kontext zusammen, um Token zu sparen, was dazu führt, dass injizierter Speicher verlustbehaftet wird – große Speicherdateien und gelernte Fakten werden ohne Vorwarnung komprimiert, umgeschrieben oder gelöscht.

Community-Workarounds wie umfassende MEMORY.md-Dateien, lokale BM25 + Vector-Suchmaschinen und SQLite-gestützte Sitzungsprotokolle teilen alle dieselbe Einschränkung: Sie speichern den Speicher innerhalb des Kontextfensters, was sie anfällig für Komprimierung oder Sitzungsneustarts macht.

Wie das Plugin funktioniert

Das Plugin führt bei jedem Gesprächsschritt zwei Prozesse aus:

• Automatisches Abrufen: Durchsucht Mem0 vor der Antwort des Agenten nach relevanten Erinnerungen und injiziert passenden Kontext (Präferenzen, frühere Entscheidungen, Projektdetails) bei jedem Schritt in den Arbeitskontext
• Automatisches Erfassen: Sendet jeden Austausch nach der Antwort des Agenten an Mem0, wobei die Extraktionsschicht von Mem0 bestimmt, was es wert ist, beibehalten zu werden – neue Fakten werden gespeichert, veraltete aktualisiert, Duplikate zusammengeführt

Beide Prozesse sind standardmäßig nach der Installation aktiviert.

Speicherstruktur

Das Plugin unterteilt den Speicher in zwei Bereiche:

• Langzeiterinnerungen: Benutzerbezogen, bleiben über alle Sitzungen hinweg erhalten (Name, Tech-Stack, Projektstruktur, Entscheidungen)
• Kurzzeiterinnerungen: Sitzungsbezogen, verfolgen aktive Arbeiten, ohne den Langzeitspeicher zu verunreinigen

Beide Bereiche werden bei jedem Abruf durchsucht, wobei Langzeiterinnerungen zuerst angezeigt werden.

Der Agent erhält fünf Werkzeuge für explizite Speicherverwaltung:

• memory_search – semantische Abfragen über alle Erinnerungen
• memory_store – explizites Speichern einer bestimmten Tatsache
• memory_list – alle gespeicherten Erinnerungen anzeigen
• memory_get – eine bestimmte Erinnerung anhand der ID abrufen
• memory_forget – Erinnerungen löschen (DSGVO-konform)

Einrichtungsoptionen

Cloud-Einrichtung (einfachste):

openclaw plugins install @mem0/openclaw-mem0

Holen Sie sich einen API-Schlüssel von app.mem0.ai und fügen Sie ihn in openclaw.json ein:

{
  "openclaw-mem0": {
    "enabled": true,
    "config": {
      "apiKey": "${MEM0_API_KEY}",
      "userId": "your-user-id"
    }
  }
}

Vollständig lokal, vollständig privat (selbst gehostet):

Setzen Sie "mode": "open-source" und bringen Sie Ihren eigenen Stack mit:

{
  "openclaw-mem0": {
    "enabled": true,
    "config": {
      "mode": "open-source",
      "userId": "your-user-id",
      "oss": {
        "embedder": {
          "provider": "ollama",
          "config": {
            "model": "nomic-embed-text"
          }
        },
        "vectorStore": {
          "provider": "qdrant",
          "config": {
            "host": "localhost",
            "port": 6333
          }
        }
      }
    }
  }
}