Engram: Plugin de Memoria Híbrida para Agentes OpenClaw — Búsqueda Vectorial + Semántica con Decaimiento
Engram es un complemento de memoria para agentes OpenClaw que añade recuerdo híbrido y persistente entre sesiones. Originalmente construido como un sistema de memoria híbrido que combina búsqueda vectorial y semántica con una arquitectura de decadencia de memoria, fue roto por una actualización reciente de OpenClaw. Ahora está arreglado y publicado en GitHub bajo el nombre Engram (la traza biométrica que permite la memoria).
Cómo Funciona
Engram respalda la memoria del agente con dos almacenes:
- SQLite + FTS5 para recuerdo exacto y estructurado, y búsqueda de texto completo sobre textos de hechos.
- LanceDB para búsqueda semántica difusa sobre incrustaciones.
Ambos se consultan juntos en un recuerdo híbrido que devuelve tanto hechos estructurados clave/valor como vectores semánticamente similares.
Características
- Recuerdo híbrido: hechos estructurados clave/valor + búsqueda vectorial semántica, consultados juntos.
- Búsqueda de texto completo FTS5 sobre textos de hechos.
- Categorías:
preferencia,hecho,decisión,entidad,otro. - Clases de decadencia:
permanente,estable,activo,sesión,punto de controlcon decaimiento de confianza. - Ganchos de captura automática / recuerdo automático (configurables).
- Prioridad local: la memoria se queda en tu máquina.
- Incrustaciones mediante OpenAI (
text-embedding-3-smallotext-embedding-3-large).
Para Quién es
Desarrolladores que ejecutan agentes OpenClaw y necesitan memoria persistente e inteligente que sobreviva a reinicios y pueda distinguir entre conocimiento de sesión y permanente.
Consíguelo
Dale estrella al repositorio en GitHub en nanoflow-io/engram.
📖 Lee la fuente completa: r/clawdbot
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