Das OpenClaw-Plugin fügt mit dem Engram-Server persistenten Speicher hinzu.
Ein Entwickler hat ein TypeScript-Plugin erstellt, das OpenClaw-Agenten mit Engram verbindet, einem schlanken, auf Go basierenden Speicherserver, der strukturierte Beobachtungen in SQLite mit FTS5-Volltextsuche speichert. Dies bietet Agenten ein Langzeitgedächtnis, das Neustarts, Komprimierungen und Sitzungsenden übersteht.
Wie es funktioniert
Das Plugin fängt eingehende Nachrichten vor jedem Agenten-Zugriff ab, extrahiert Schlüsselwörter, durchsucht Engram und fügt automatisch relevante Erinnerungen in den Prompt ein. Dies geschieht über eine progressive Fallback-Suche: FTS5 verwendet AND-Logik, daher entfernt das System Schlüsselwörter nacheinander, bis etwas übereinstimmt. Ergebnisse werden nach BM25-Relevanz bewertet, und das Plugin überspringt alles, was bereits in der Sitzung eingefügt wurde, um wiederholten Kontext zu vermeiden.
Was Agenten speichern
Erinnerungen sind keine Chat-Auszüge, sondern typisierte Beobachtungen mit Kategorien wie Entscheidung, Fehlerbehebung, Konfiguration, Prozedur, Entdeckung und Muster. Diese werden mit Projekten und Themen-Schlüsseln versehen. Wenn ein Agent etwas mit demselben topic_key wie eine bestehende Erinnerung speichert, wird diese aktualisiert statt dupliziert, sodass Wissen direkt weiterentwickelt werden kann.
Beispiele für gespeicherte Inhalte sind Infrastruktur-Präferenzen und -Einschränkungen, Dienst-Anmeldedaten und CLI-Wrapper für jede Umgebung, Port-Reservierungen und Bereitstellungskonventionen sowie Schritt-für-Schritt-Prozeduren für wiederkehrende Aufgaben.
Technische Details
Das Plugin umfasst etwa 750 Zeilen TypeScript und bietet Agenten 11 Tools, 4 Lebenszyklus-Hooks und eine CLI. Es verwendet den engram_*-Namensraum, um mit OpenClaws integriertem Markdown-Speicher konfliktfrei zu koexistieren.
Wichtige Implementierungsdetails:
- Entfernt Kanal-Metadaten (Mattermost/Telegram-Rahmen, Zeitstempel) vor der Suche, um verunreinigte Ergebnisse zu vermeiden
- Entfernt Stoppwörter und extrahiert aussagekräftige Schlüsselwörter
- Passt Ausschnitte dynamisch an: 1 Ergebnis erhält mehr Details, 5 Ergebnisse erhalten kürzere Zusammenfassungen
- Fügt alles mit Beobachtungs-IDs ein, sodass Agenten
engram_getfür den vollständigen Inhalt aufrufen können
Einrichtungsanforderungen
- Engram installieren:
brew install gentleman-programming/tap/engramoder die Binärdatei herunterladen engram serveausführen (Standard-Port 7437, SQLite-Datenbank, keine Konfiguration erforderlich)- Das Plugin klonen und
npmzur Installation verwenden tools.profile: "full"in Ihrer Konfiguration setzen, um Plugin-Tools für Agenten sichtbar zu machen
Probleme und Lösungen
- FTS5 AND-Logik: Die Suche nach "Kubernetes-Cluster-Konfiguration" liefert nichts, wenn ein einzelner Begriff nicht indiziert ist. Behoben durch progressives Schlüsselwort-Fallback.
- Kanal-Metadaten in Prompts: Nachrichten von Mattermost enthalten Rahmen, die Suchen verunreinigen. Lösung ist, Metadaten zuerst zu entfernen.
- Plugin-Tools für Agenten unsichtbar: OpenClaws
tools.profile: "coding"filtert plugin-registrierte Tools aus. Lösung isttools.profile: "full".
📖 Read the full source: r/openclaw
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