Plugin de mémoire de l'agent OpenClaw : Contexte persistant entre les sessions

Un développeur a créé un plugin de mémoire pour OpenClaw qui donne aux agents une mémoire persistante entre les sessions, répondant à la frustration des agents qui oublient tout entre les interactions et nécessitent les mêmes explications à répétition.

Comment cela fonctionne

Le plugin implémente une couche mémoire qui s'intègre au système de plugins d'OpenClaw. Avant chaque tour, l'agent reçoit automatiquement un contexte pertinent des conversations passées. Après chaque tour, les nouveaux faits et événements sont extraits et stockés.

Le système recherche trois types de mémoire avant chaque tour :

• Faits — Exemple : "Utilise PostgreSQL sur Supabase, déploie via Railway."
• Événements — Exemple : "A eu un problème de mémoire insuffisante le 15 mars, résolu avec un cache Redis."
• Processus — Exemple : "Déploiement : construction → test → poussée vers main → déploiement automatique par Railway."

Configuration

La configuration nécessite d'ajouter une entrée de plugin à openclaw.json :

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "openclaw-mengram": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "apiKey": "om-..."
        }
      }
    },
    "slots": {
      "memory": "openclaw-mengram"
    }
  }
}

Le plugin inclut un crochet de rappel automatique qui recherche dans la mémoire avant chaque tour de l'agent. Lorsque les processus échouent, l'agent enregistre les retours et la procédure évolue automatiquement vers une meilleure version pour la prochaine fois.

L'outil est open source sous licence Apache 2.0 et disponible sur github.com/alibaizhanov/mengram.