Engram: Plugin de Memória Híbrida para Agentes OpenClaw — Busca Vetorial + Semântica com Decaimento
Engram é um plugin de memória para agentes OpenClaw que adiciona recordação híbrida e persistente entre sessões. Originalmente construído como um sistema de memória híbrida combinando busca vetorial e semântica com uma arquitetura de decaimento de memória, foi quebrado por uma atualização recente do OpenClaw. Agora corrigido e lançado no GitHub sob o nome Engram (o traço biométrico que possibilita a memória).
Como Funciona
Engram usa dois armazenamentos para memória do agente:
- SQLite + FTS5 para recordação exata e estruturada e busca em texto completo sobre fatos.
- LanceDB para busca semântica difusa sobre embeddings.
Os dois são consultados juntos em uma recordação híbrida que retorna tanto fatos chave/valor estruturados quanto vetores semanticamente similares.
Funcionalidades
- Recordação híbrida: fatos chave/valor estruturados + busca vetorial semântica, consultados juntos.
- Busca em texto completo FTS5 sobre texto de fatos.
- Categorias:
preference,fact,decision,entity,other. - Classes de decaimento:
permanent,stable,active,session,checkpointcom decaimento de confiança. - Ganchos de captura automática / recordação automática (configuráveis).
- Local primeiro: a memória fica na sua máquina.
- Embeddings via OpenAI (
text-embedding-3-smalloutext-embedding-3-large).
Para Quem é
Desenvolvedores executando agentes OpenClaw que precisam de memória persistente e inteligente que sobreviva a reinicializações e possa distinguir entre conhecimento de sessão e permanente.
Obtenha
Dê uma estrela no repositório do GitHub em nanoflow-io/engram.
📖 Leia a fonte completa: r/clawdbot
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