Mengram añade memoria persistente a los agentes OpenClaw.
Mengram es un sistema de memoria de código abierto que proporciona a los agentes OpenClaw memoria persistente entre sesiones. Esta herramienta aborda el problema de que los agentes OpenClaw olvidan todo cuando se reinician, perdiendo el recuerdo de lo que funcionó, lo que falló y los procedimientos que aprendieron.
Tipos de memoria
- Memoria episódica — almacena lo que sucedió (conversaciones, acciones, resultados)
- Memoria de entidades — rastrea personas, herramientas, proyectos y hechos sobre ellos
- Memoria procedimental — extrae automáticamente procedimientos "cómo hacer X" de patrones repetidos. Si tu agente realiza una verificación de latido 3 veces, Mengram crea un procedimiento reutilizable para ello
- Archivado inteligente — los hechos antiguos/obsoletos se reemplazan automáticamente cuando nueva información los contradice
Integración con OpenClaw
Así es como usar Mengram con agentes OpenClaw:
from mengram import Mengram
m = Mengram(api_key="om-...")
El agente guarda lo que aprendió
m.add("Completada verificación de latido. La cola de trabajos tiene 18 trabajos pendientes. Sin alertas urgentes.")
Más tarde, el agente busca en su memoria
results = m.search("¿cuál es el estado del latido?")
Los procedimientos se crean automáticamente de patrones repetidos
procedures = m.get_procedures()
→ "Ejecutar HEARTBEAT.md strict-check", "Resumen diario a las 10:00 AM", etc.
El agente acumula conocimiento procedimental con el tiempo — no solo recuerda hechos, sino que aprende cómo hacer cosas y cuándo hacerlas.
Pila técnica
Mengram usa SDK de Python, API REST, PostgreSQL + pgvector para embeddings, y funciona con cualquier LLM.
El proyecto está disponible en GitHub en github.com/alibaizhanov/mengram.
📖 Read the full source: r/openclaw
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