Engram: OpenClawエージェント向けハイブリッドメモリプラグイン — 減衰機能付きベクター＋セマンティック検索

Engramは、OpenClawエージェント用のメモリプラグインで、セッション間で永続的かつハイブリッドな検索を実現します。もともとベクトル検索とセマンティック検索を組み合わせ、メモリ減衰アーキテクチャを備えたハイブリッドメモリシステムとして構築されましたが、最近のOpenClawアップデートで動作しなくなりました。現在は修正され、Engram（記憶を可能にする生体痕跡）という名前でGitHubにリリースされています。

仕組み

Engramはエージェントのメモリを2つのストアでバックアップします。

• SQLite + FTS5：正確で構造化された検索と、ファクトテキストの全文検索を実現。
• LanceDB：埋め込みに対するファジーなセマンティック検索。

これら2つをハイブリッド検索で同時にクエリし、構造化されたキー/バリューファクトと意味的に類似したベクトルの両方を返します。

機能

• ハイブリッド検索：構造化されたキー/バリューファクトとセマンティックベクトル検索を同時にクエリ。
• FTS5全文検索：ファクトテキストの全文検索。
• カテゴリ：preference、fact、decision、entity、other。
• 減衰クラス：permanent、stable、active、session、checkpoint。信頼度が減衰します。
• 自動キャプチャ/自動検索フック（設定可能）。
• ローカルファースト：メモリは自分のマシンに保存。
• OpenAIによる埋め込み（text-embedding-3-smallまたはtext-embedding-3-large）。

対象者

OpenClawエージェントを実行する開発者で、再起動後も持続し、セッション知識と永続知識を区別できるインテリジェントなメモリを必要とする方。

入手方法

GitHubのリポジトリ nanoflow-io/engram でスターをお願いします。