Engram : Plugin mémoire hybride pour agents OpenClaw — Recherche vectorielle et sémantique avec décroissance

Engram est un plugin mémoire pour les agents OpenClaw qui ajoute un rappel hybride persistant entre les sessions. Initialement conçu comme un système de mémoire hybride combinant recherche vectorielle et sémantique avec une architecture de dégradation de la mémoire, il a été cassé par une récente mise à jour d'OpenClaw. Maintenant corrigé et publié sur GitHub sous le nom Engram (la trace biométrique qui permet la mémoire).

Comment ça marche

Engram stocke la mémoire des agents dans deux bases :

• SQLite + FTS5 pour un rappel exact et structuré et une recherche en texte intégral sur le texte des faits.
• LanceDB pour une recherche sémantique floue sur les embeddings.

Les deux sont interrogées ensemble dans un rappel hybride qui retourne à la fois des faits structurés clé/valeur et des vecteurs sémantiquement similaires.

Fonctionnalités

• Rappel hybride : faits structurés clé/valeur + recherche vectorielle sémantique, interrogés ensemble.
• Recherche plein texte FTS5 sur le texte des faits.
• Catégories : preference, fact, decision, entity, other.
• Classes de dégradation : permanent, stable, active, session, checkpoint avec dégradation de la confiance.
• Hooks de capture automatique / rappel automatique (configurables).
• Priorité locale : la mémoire reste sur votre machine.
• Embeddings via OpenAI (text-embedding-3-small ou text-embedding-3-large).

Pour qui

Les développeurs utilisant des agents OpenClaw qui ont besoin d'une mémoire persistante et intelligente qui survit aux redémarrages et peut distinguer les connaissances de session et permanentes.

Obtenez-le

Mettez une étoile au dépôt sur GitHub à nanoflow-io/engram.