Cortex: Uma Camada de Memória Local para Agentes OpenClaw com Decaimento de Ebbinghaus

Cortex é uma ferramenta de memória de código aberto projetada especificamente para agentes OpenClaw para resolver problemas de compactação de contexto que destroem informações críticas como números de conta, parâmetros de estratégia e decisões passadas.

Funcionalidades Principais

O desenvolvedor criou o Cortex após executar 3 agentes OpenClaw 24/7 em um Mac por 2 meses e experimentar perdas repetidas de contexto durante a compactação. Diferenciais-chave em relação ao simples uso de um banco de dados vetorial incluem:

• Implementação da curva de esquecimento de Ebbinghaus: Fatos decaem em taxas diferentes com base no tipo. Informações de identidade (como um nome) persistem por ~2 anos, atualizações de status desaparecem em ~2 semanas e datas desaparecem em ~1 semana. Isso prioriza naturalmente informações importantes sem curadoria manual.
• Arquitetura de importação primeiro: Ao contrário da maioria das ferramentas de memória que extraem do chat, o Cortex começa com arquivos - importando memory/, MEMORY.md, notas, etc. Ele extrai fatos, os classifica e os torna pesquisáveis. Conversas também podem ser importadas, mas os arquivos formam a base.
• Binário Go único sem dependências: Binário de 19MB usando SQLite, sem Python, Docker, serviços em nuvem ou chaves de API necessárias. Executa em um Raspberry Pi. Instalação: brew install hurttlocker/cortex/cortex ou clawhub install hurttlocker-cortex.

Capacidades Técnicas

• Pesquisa híbrida: palavra-chave BM25 (~16ms) + semântica (~52ms) + fusão
• Extrai fatos de conteúdo importado usando métodos baseados em regras com enriquecimento opcional de LLM
• 17 ferramentas MCP para integração nativa de agentes (pesquisar/importar/gerenciar memória)
• Conectores para GitHub, Gmail, Calendar, Drive, Slack, Notion, Discord, Telegram
• Auto-limpeza: encontra fatos desatualizados, detecta contradições, resolve conflitos automaticamente
• Explorador de grafo de conhecimento em localhost:8090

O desenvolvedor relata executar o Cortex com ~3.200 memórias e ~6.500 fatos extraídos, com desempenho de pesquisa instantâneo. Os agentes o usam via MCP junto com o memory_search integrado do OpenClaw - o Cortex lida com recuperação profunda de conhecimento enquanto o memory_search gerencia o histórico de conversas.

A funcionalidade de decaimento de Ebbinghaus provou ser particularmente valiosa, resolvendo o problema onde todas as informações permaneciam igualmente relevantes para sempre, criando resultados de pesquisa ruidosos. Agora informações temporárias desaparecem naturalmente enquanto fatos estruturais permanecem proeminentes.