Correction de la perte de mémoire d'OpenClaw avec le plugin Mem0

Le problème de mémoire dans OpenClaw

Par défaut, les agents OpenClaw sont sans état entre les sessions. La mémoire réside dans des fichiers chargés au démarrage, mais la compaction de contexte—qui résume l'ancien contexte pour économiser des tokens—réécrit ou supprime ces fichiers en cours de conversation. Cela entraîne un oubli progressif des informations par les agents d'une session à l'autre, affectant particulièrement des fichiers comme MEMORY.md que les utilisateurs créent pour préserver les connaissances.

La solution architecturale

Le problème fondamental est que toute mémoire stockée dans la fenêtre de contexte peut être détruite par la gestion du contexte. La solution consiste à déplacer entièrement la mémoire hors de la fenêtre de contexte, afin que la compaction ne puisse pas y toucher.

Intégration Mem0 + OpenClaw

Installez le plugin avec une commande :

openclaw plugins install @ mem0/openclaw-mem0

Obtenez une clé API sur mem0, placez-la dans votre openclaw.json, et la configuration est terminée en moins de 30 secondes.

Comment cela fonctionne

• Rappel automatique : S'exécute à chaque tour avant que votre agent ne réponde. Il recherche des souvenirs pertinents (préférences, structure du projet, décisions passées) et les injecte fraîchement dans le contexte de travail. Cela survit à la compaction car les souvenirs ne sont pas stockés dans la fenêtre de contexte—ils sont récupérés à nouveau à chaque tour.
• Capture automatique : S'exécute après chaque réponse. Il extrait ce qui mérite d'être retenu, déduplique, met à jour les faits obsolètes et le stocke en externe. Aucune règle à configurer.

Portées de la mémoire

• À long terme (portée utilisateur) : Votre nom, pile technologique, structure du projet, décisions. Persiste à travers chaque session pour toujours.
• À court terme (portée session) : Ce sur quoi vous travaillez activement en ce moment. Ne pollue pas le stockage à long terme.

Les deux sont recherchés lors du rappel, avec les souvenirs à long terme recherchés en premier.

Option auto-hébergée

Pour ceux qui ne veulent pas que les données quittent leur machine : définissez "mode": "open-source" dans votre configuration. Cela vous permet d'apporter votre propre pile—Ollama pour les embeddings, Qdrant pour les vecteurs, et votre choix de LLM (Anthropic ou autres). Aucune clé API Mem0 nécessaire, rien ne quitte votre machine.

Impact pratique

Avant : Démarrer une nouvelle session nécessite de réexpliquer votre pile et vos préférences, gaspillant environ 20 minutes à reconstruire le contexte avant de vraiment travailler.

Après : Démarrer une nouvelle session—l'agent connaît immédiatement votre nom, votre pile et où vous vous êtes arrêté, vous permettant de commencer à travailler immédiatement.

La différence devient particulièrement significative lors de l'exécution de plusieurs agents.