OpenClaw 플러그인은 Engram 서버를 통해 영구 메모리를 추가합니다.

한 개발자가 OpenClaw 에이전트를 Engram에 연결하는 TypeScript 플러그인을 만들었습니다. Engram은 SQLite와 FTS5 전문 검색을 사용하여 구조화된 관찰 내용을 저장하는 경량 Go 기반 메모리 서버입니다. 이를 통해 재시작, 압축, 세션 종료 후에도 유지되는 에이전트의 장기 기억을 제공합니다.

작동 방식

이 플러그인은 각 에이전트 턴 전에 들어오는 메시지를 가로채고, 키워드를 추출하며, Engram을 검색한 후 관련 메모리를 자동으로 프롬프트에 주입합니다. 이는 점진적 폴백 검색을 통해 이루어집니다: FTS5는 AND 논리를 사용하므로, 시스템은 일치하는 항목이 나올 때까지 키워드를 하나씩 제거합니다. 결과는 BM25 관련성으로 점수가 매겨지며, 플러그인은 세션에서 이미 주입된 내용을 반복하지 않도록 건너뜁니다.

에이전트가 저장하는 내용

메모리는 채팅 덤프가 아니라 decision(결정), bugfix(버그 수정), config(구성), procedure(절차), discovery(발견), pattern(패턴)과 같은 범주로 분류된 유형화된 관찰 내용입니다. 이들은 프로젝트와 주제 키로 태그가 지정됩니다. 에이전트가 기존 메모리와 동일한 topic_key로 무언가를 저장할 때, 중복을 생성하는 대신 업데이트하여 지식이 제자리에서 발전할 수 있도록 합니다.

저장되는 내용의 예로는 인프라 선호도와 제약 조건, 각 환경별 서비스 자격 증명 및 CLI 래퍼, 포트 예약 및 배포 규칙, 반복 작업을 위한 단계별 절차 등이 있습니다.

기술적 세부사항

이 플러그인은 약 750줄의 TypeScript로 작성되었으며, 에이전트에 11개의 도구, 4개의 라이프사이클 훅, CLI를 제공합니다. OpenClaw의 내장 Markdown 메모리와 충돌 없이 공존하기 위해 engram_* 네임스페이스를 사용합니다.

주요 구현 세부사항:

• 오염된 결과를 피하기 위해 검색 전 채널 메타데이터(Mattermost/Telegram 프레이밍, 타임스탬프)를 제거합니다
• 불용어를 제거하고 의미 있는 키워드를 추출합니다
• 스니펫 크기를 동적으로 조정합니다: 1개의 결과는 더 많은 세부사항을, 5개의 결과는 더 짧은 요약을 제공합니다
• 에이전트가 전체 내용을 위해 engram_get을 호출할 수 있도록 관찰 ID와 함께 모든 것을 주입합니다

설정 요구사항

• Engram 설치: brew install gentleman-programming/tap/engram 또는 바이너리 파일을 가져옵니다
• engram serve 실행 (기본 포트 7437, SQLite 데이터베이스, 제로 구성)
• 플러그인을 클론하고 npm을 사용하여 설치합니다
• 에이전트가 플러그인 도구를 볼 수 있도록 설정에서 tools.profile: "full"을 설정합니다

발생한 문제와 해결책

• FTS5 AND 논리: "kubernetes cluster configuration"을 검색하면 단일 용어라도 색인되지 않으면 아무것도 반환되지 않습니다. 점진적 키워드 폴백으로 해결했습니다.
• 프롬프트의 채널 메타데이터: Mattermost의 메시지는 검색을 오염시키는 프레이밍과 함께 도착합니다. 해결책은 먼저 메타데이터를 제거하는 것입니다.
• 에이전트에게 보이지 않는 플러그인 도구: OpenClaw의 tools.profile: "coding"은 플러그인 등록 도구를 필터링합니다. 해결책은 tools.profile: "full"입니다.