El sistema de memoria de código abierto para agentes de LLM logra altas puntuaciones en puntos de referencia.
Sistema de memoria para agentes LLM con benchmarks publicados
Un desarrollador ha construido un sistema de memoria persistente para Claude Code y OpenClaw que otorga a los agentes LLM una verdadera continuidad de contexto entre sesiones. El sistema alcanza puntuaciones de benchmark del 90,8% en LoCoMo (superando a todos los sistemas publicados) y del 89,1% en LongMemEval.
Arquitectura y compatibilidad con frameworks
La arquitectura está basada en adaptadores, actualmente conectándose a eventos del ciclo de vida, pero los componentes principales (almacenamiento, recuperación, inteligencia) son independientes del framework. La canalización de recuperación utiliza un enfoque RRF de 4 canales con FTS5, Qdrant KNN, actualidad y recorrido de grafos. La capa de inteligencia incluye clasificación de intenciones, patrones de experiencia y componentes de política de RL que podrían integrarse en cualquier framework de agentes.
Configuración y stack tecnológico
La configuración rápida requiere:
ollama pull snowflake-arctic-embed2
bun install && bun run build && bun run setup
node dist/angel/index.cjsEl stack tecnológico incluye TypeScript, SQLite (better-sqlite3), Qdrant, Ollama, esbuild y Vitest.
Decisiones de diseño clave
- Sistema de escritura dual con SQLite como fuente de verdad y Qdrant para aceleración, con degradación elegante
- Cada operación no lanza excepciones — los fallos individuales nunca rompen la canalización
- Ganchos efímeros (vida de milisegundos) para captura, Angel persistente para reflexión
- Los modelos de política RL son TypeScript puro (matemáticas Float32Array, sin PyTorch)
- Relleno de embeddings consciente de la longitud de contenido en segundo plano
El proyecto contiene 29K líneas de código, 1.968 pruebas y tiene licencia MIT en https://github.com/grigorijejakisic/Claudex.
📖 Read the full source: r/openclaw
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