Plugin de Reclasificación Externa para OpenClaw Memory-Core: Reutiliza GPUs Viejos
Un desarrollador ha publicado un plugin para OpenClaw que permite a memory-core usar un reranker externo, moviendo el algoritmo MMR a un plugin y añadiendo un nuevo plugin memory-external-reranker. Si tienes una GPU antigua acumulando polvo, esta es una forma práctica de ponerla a trabajar.
Cómo funciona
El diseño refactoriza MMR en un plugin separado llamado memory-mmr, y añade memory-external-reranker como otro plugin. Sin cambios en openclaw.json, el nuevo plugin memory-mmr se carga automáticamente si la memoria híbrida está habilitada. Para activar el reranker externo, sigue la documentación del repositorio. También hay un fallback a MMR si el reranker no está disponible.
Configuración probada
- Modelo de embeddings:
Qwen/Qwen3-Embedding-4B-GGUF:Q8_0 - Modelo de reranker:
mradermacher/Qwen3-Reranker-4B-GGUF:Q8_0 - Fallback: MMR
- GPU: RTX 3060 (12GB VRAM) — ambos modelos funcionan juntos cómodamente
¿Por qué no QMD?
QMD se ejecuta localmente sin posibilidad de descargar el modelo. Si ejecutas OpenClaw en Docker en un host sin GPU utilizable (o no quieres inferencia en CPU), QMD afecta el rendimiento. Este plugin te permite usar reranking externo con modelos servidos en otro lugar (incluyendo esa vieja RTX 3060 que está inactiva).
¿Vale la pena?
El autor informa que la recuperación de memoria se siente mejorada, aunque no tiene métricas cuantificables. Para configuraciones con una GPU de repuesto o un servidor de inferencia separado, este plugin ofrece una forma limpia de externalizar el reranking sin cambiar el comportamiento central de memory-core.
Repositorio y rama
El plugin está en la rama external-reranker del fork: github.com/michmill1970/openclaw/tree/external-reranker. El autor mantiene el fork cercano a la rama principal, actualizando varias veces al día.
📖 Lee la fuente original: r/openclaw
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