OpenClawメモリスタック設計をClaude Opus 4.6とGPT 5.4でレビュー

ある開発者が、2つのAIモデルに互いの作業をピアレビューさせることで、OpenClawのためのメモリスタックを設計するプロセスを記録しました。彼らは主要モデルとしてAPIトークン経由のClaude Opus 4.6を使用してアーキテクチャを設計し、その後完成した設計を品質保証のためにGPT 5.4に送りました。

AIによるピアレビュープロセス

開発者は、Mem0、Supermemory、Cognee、Hindsight、QMD、Lossless Claw、LanceDB、MemOSを含む複数のメモリプラグインを調査した結果、単一のプラグインではあらゆるメモリ問題を解決できないと結論付けました。Opus 4.6はOpenClawのための完全な実装プロンプトを設計するために使用され、その設計はその後GPT 5.4によってレビューされました。

GPT 5.4はピアレビュー中にいくつかの問題を特定しました：フィードバックループのリスク、過剰な権限を持つcronジョブ、FTS5検証のギャップ、バージョンピニングの懸念、トークンオーバーヘッドの問題などです。モデル間で3回のフィードバックを経た後、両者が承認する最終設計に収束しました。

開発者は、Opusがアーキテクチャとプラグインレベルの詳細に強く、GPTが運用リスク、エッジケース、障害シナリオの特定に優れていると指摘しました。

3層メモリスタック

第1層: Lossless Claw (LCM) – デフォルトの圧縮を完全に置き換えます。古いメッセージを要約して削除する代わりに、すべてのメッセージをSQLiteデータベースに保存し、段階的に圧縮された要約のツリー（DAG）を構築します。モデルは要約と最新のメッセージを見ますが、lcm_grepやlcm_expandのようなツールを使用して完全な詳細に掘り下げることができます。要約はコストを抑えるためにHaiku上で実行されます。
第2層: SQLiteハイブリッド検索 – プラグインではなく、単なる設定変更です。デフォルトのベクトル検索に加えてBM25キーワードマッチングを可能にし、意味的に類似したコンテンツに加えて正確な用語（プロジェクト名、エラーコード、ID）を見つけられるようにします。また、多様な結果のためのMMRと、最近のノートが高くランク付けされるように時間的減衰も可能にします。この機能はOpenClawに組み込まれていますが、デフォルトでは無効になっています。
第3層: Mem0 Cloud – セッション間での永続的なメモリを提供します。自動リコールは各応答の前に関連する事実を注入し、自動キャプチャは各応答の後に事実を抽出します。topK=3とより高い検索閾値（0.45）で設定され、トークンオーバーヘッドを削減します。

サポート構成

不要なセッションリセットを防ぐための7日間のセッションアイドルタイムアウト
プロンプトキャッシュ保持と整合したAnthropic cache-ttlコンテキスト剪定
圧縮イベント前にエージェントが永続的なノートを書き込めるようにする事前圧縮メモリフラッシュ
午前3時に実行される毎晩の統合cron。過去7日間の日次ログを読み取り、統合された要約を日付付きファイルに書き込みます（要約のみ、既存ファイルの削除、トリミング、変更は不可、MEMORY.mdへの書き込みは不可、冪等性あり）
午前4時に実行される決定論的アーカイブスクリプト（システムcron、OpenClawではない）。30日以上前の日次ログをインデックスされたメモリパスの外のアーカイブディレクトリに移動します。

除外されたプラグインとその理由

QMD – ゲートウェイ再起動ループ、memory_searchがQMDを呼び出さない、タイムアウト後の永続的フォールバックなどの未解決のバグのため除外。SQLiteハイブリッド検索は不安定性なしに同様の利点を提供します。
Cognee – 知識グラフ機能は単一ユーザーの個人設定には過剰と判断。必要に応じて将来の実装のために延期。
Supermemory – パフォーマンスに関する主張のほとんどはベンダー発信であり、Mem0の方が実戦でテストされています。