Mémoire Tri-Node : Mémoire persistante open source avec séparation des coffres humains/agents
Tri-Node Memory est une architecture mémoire open source pour les agents IA codeurs qui sépare la mémoire persistante de l'agent des notes personnelles de l'humain. Au lieu de tout regrouper dans un seul compartiment comme l'approche par défaut d'OpenClaw, elle utilise trois nœuds distincts : un coffre humain, un journal de l'agent et une couche d'inférence qui les rassemble.
Comment ça marche
Le système utilise deux coffres Obsidian avec des dépôts git séparés :
- Coffre humain : Notes organisées et fichiers de projet. L'agent y lit mais n'écrit jamais sans permission.
- Journal de l'agent : Miroir de la mémoire interne d'OpenClaw et lieu où l'agent stocke les informations pertinentes. L'agent lit vos données et écrit dans son propre coffre, sans jamais franchir la limite sauf si vous le lui demandez explicitement.
La couche d'inférence orchestre les deux coffres lors de la génération des réponses de l'agent.
Configuration
Tri-Node est compatible avec tout harnais et tout modèle. Déposez un fichier de configuration, pointez-le vers vos coffres, et votre agent apparaît avec son identité, sa mémoire et ses limites intactes. Il fonctionne avec OpenClaw, Claude Code et Codex.
Pourquoi c'est important
Les systèmes existants de Google, Karpathy et autres ne séparent pas l'identité et la mémoire de l'agent dans un cadre indépendant du système. Tri-Node offre aux développeurs un contrôle fin sur ce que l'agent retient et ce qui reste privé.
Pour commencer
Le guide complet est disponible sur Substack, et le code sur GitHub. Clonez le dépôt, créez deux coffres Obsidian, configurez les chemins, et votre agent commencera à maintenir une mémoire séparée.
📖 Lire la source complète : r/openclaw
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