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 control con 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-small o text-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.