Mengram ajoute une mémoire persistante aux agents OpenClaw.
Mengram est un système de mémoire open-source qui fournit aux agents OpenClaw une mémoire persistante entre les sessions. Cet outil résout le problème où les agents OpenClaw oublient tout lorsqu'ils redémarrent, perdant la mémoire de ce qui a fonctionné, de ce qui a échoué et des procédures qu'ils ont apprises.
Types de mémoire
- Mémoire épisodique — stocke ce qui s'est passé (conversations, actions, résultats)
- Mémoire des entités — suit les personnes, outils, projets et faits les concernant
- Mémoire procédurale — extrait automatiquement les procédures "comment faire X" à partir de modèles répétés. Si votre agent effectue une vérification de pulsation 3 fois, Mengram crée une procédure réutilisable pour cela
- Archivage intelligent — les faits anciens/obsolètes sont automatiquement remplacés lorsque de nouvelles informations les contredisent
Intégration avec OpenClaw
Voici comment utiliser Mengram avec les agents OpenClaw :
from mengram import Mengram
m = Mengram(api_key="om-...")
L'agent sauvegarde ce qu'il a appris
m.add("Vérification de pulsation terminée. La file d'attente des tâches a 18 tâches en attente. Pas d'alertes urgentes.")
Plus tard, l'agent recherche dans sa mémoire
results = m.search("quel est l'état de la pulsation ?")
Les procédures sont créées automatiquement à partir de modèles répétés
procedures = m.get_procedures()
→ "Exécuter HEARTBEAT.md strict-check", "Briefing quotidien à 10:00", etc.
L'agent accumule des connaissances procédurales au fil du temps — il ne se souvient pas seulement des faits, il apprend comment faire les choses et quand les faire.
Pile technique
Mengram utilise le SDK Python, l'API REST, PostgreSQL + pgvector pour les embeddings, et fonctionne avec n'importe quel LLM.
Le projet est disponible sur GitHub à github.com/alibaizhanov/mengram.
📖 Read the full source: r/openclaw
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