OpenClawメモリプラグイン分析：ロスレスクロー＋LanceDB推奨

OpenClawエージェントは約20分後にコンテキストを失い、指示を忘れてしまうことがあります。この問題は、OpenClawが各LLM呼び出し前にコンテキストを組み立てる方法に起因しています：システムプロンプト → 履歴 → ツールスキーマ → スキル → メモリ。メモリ層が肥大化すると、エージェントは記憶喪失を起こし、APIコストも増加します。

メモリプラグインテスト結果

• デフォルトMarkdown設定（Cティア）: 厳密で静的なルールには適していますが、コンテキストウィンドウが埋まると指示を圧縮するトークン肥大化を引き起こします。唯一のアクティブメモリとしては推奨されません。
• Mem0プラグイン（Bティア）: 優れた自動化を提供しますが、ローカルプライバシーを犠牲にし、メッセージあたり最大7セントかかるため、24時間365日の使用には高コストです。
• Obsidian Vault連携（B+ティア）: 適切に接続されると、セッション間でコンテキストを自動的にリンクする永続的な長期記憶を提供します。アーカイブやナレッジグラフ構築には優れていますが、コーディング中の高速な想起には重くなることがあります。
• Lossless Claw + LanceDB（Sティア）: 推奨される組み合わせです。Lossless Clawは無料プラグインで、重要な詳細を失うことなくエージェントが過去の情報を保存・想起できるようにすることで、コンテキスト喪失を防止します。LanceDBはデータプライバシーを維持する高速なローカルベクトルストレージを提供します。

推奨「記憶喪失なし」スタック

著者が信頼性の高い運用のために現在使用している設定：

• メインエージェント: 高度な推論のためのClaude Opus 4.6
• サブエージェント: 分離タスクのためのKimi Code経由のKimi K2.5
• アクティブメモリ: ほぼゼロコストで鮮明なコンテキストを実現するLossless Claw + LanceDB
• 静的ルール: システムルールとファイルシステムレベルのコンテキストのためのObsidian（会話履歴には使用しない）