Système de mémoire open-source pour agents LLM atteint des scores élevés aux benchmarks
Système de mémoire pour agents LLM avec benchmarks publiés
Un développeur a construit un système de mémoire persistante pour Claude Code et OpenClaw qui donne aux agents LLM une véritable continuité de contexte entre les sessions. Le système atteint des scores de benchmark de 90,8 % sur LoCoMo (surpassant tous les systèmes publiés) et 89,1 % sur LongMemEval.
Architecture et compatibilité avec les frameworks
L'architecture est basée sur des adaptateurs, actuellement connectée aux événements du cycle de vie, mais les composants principaux (stockage, récupération, intelligence) sont indépendants du framework. Le pipeline de récupération utilise une approche RRF à 4 canaux avec FTS5, Qdrant KNN, récence et parcours de graphe. La couche d'intelligence comprend la classification d'intention, les modèles d'expérience et les composants de politique RL qui pourraient s'intégrer à n'importe quel framework d'agent.
Configuration et pile technologique
La configuration rapide nécessite :
ollama pull snowflake-arctic-embed2
bun install && bun run build && bun run setup
node dist/angel/index.cjsLa pile technologique comprend TypeScript, SQLite (better-sqlite3), Qdrant, Ollama, esbuild et Vitest.
Décisions de conception clés
- Système d'écriture double avec SQLite comme source de vérité et Qdrant pour l'accélération, avec dégradation gracieuse
- Chaque opération est non-lancée — les échecs individuels ne cassent jamais le pipeline
- Crochets éphémères (durée de vie en millisecondes) pour la capture, Angel persistant pour la réflexion
- Les modèles de politique RL sont en TypeScript pur (mathématiques Float32Array, pas de PyTorch)
- Remplissage rétroactif des embeddings tenant compte de la longueur du contenu en arrière-plan
Le projet contient 29 000 lignes de code, 1 968 tests et est sous licence MIT à https://github.com/grigorijejakisic/Claudex.
📖 Read the full source: r/openclaw
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