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_get für den vollständigen Inhalt aufrufen können

Einrichtungsanforderungen

• Engram installieren: brew install gentleman-programming/tap/engram oder die Binärdatei herunterladen
• engram serve ausführen (Standard-Port 7437, SQLite-Datenbank, keine Konfiguration erforderlich)
• Das Plugin klonen und npm zur 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 ist tools.profile: "full".