Engram: OpenClaw 에이전트용 하이브리드 메모리 플러그인 — 감쇠 기능이 있는 벡터 및 의미론 검색

Engram은 OpenClaw 에이전트용 메모리 플러그인으로, 세션 간에 지속적이고 하이브리드한 회상을 추가합니다. 원래 벡터 검색과 의미 검색을 결합한 하이브리드 메모리 시스템으로 구축되었으며, 메모리 감쇠 아키텍처를 갖추고 있었지만 최근 OpenClaw 업데이트로 인해 손상되었습니다. 이제 수정되어 GitHub에 Engram(메모리를 가능하게 하는 생체 지문)이라는 이름으로 출시되었습니다.

작동 방식

Engram은 두 가지 저장소로 에이전트 메모리를 지원합니다:

• SQLite + FTS5: 정확하고 구조화된 회상 및 사실 텍스트의 전체 텍스트 검색.
• LanceDB: 임베딩의 퍼지 의미 검색.

이 둘은 하이브리드 회상에서 함께 쿼리되어 구조화된 키/값 사실과 의미적으로 유사한 벡터를 모두 반환합니다.

기능

• 하이브리드 회상: 구조화된 키/값 사실 + 의미 벡터 검색, 함께 쿼리.
• FTS5 전체 텍스트 검색: 사실 텍스트 검색.
• 카테고리: preference, fact, decision, entity, other.
• 감쇠 클래스: permanent, stable, active, session, checkpoint (신뢰도 감쇠 포함).
• 자동 캡처 / 자동 회상 훅 (구성 가능).
• 로컬 우선: 메모리가 기기에 저장됩니다.
• OpenAI 임베딩 (text-embedding-3-small 또는 text-embedding-3-large).

대상

재시작 후에도 유지되고 세션 지식과 영구 지식을 구분할 수 있는 지능형 메모리가 필요한 OpenClaw 에이전트를 실행하는 개발자.

다운로드

GitHub에서 저장소에 별표를 눌러주세요: nanoflow-io/engram.