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, checkpoint com decaimento de confiança.
• Ganchos de captura automática / recordação automática (configuráveis).
• Local primeiro: a memória fica na sua máquina.
• Embeddings via OpenAI (text-embedding-3-small ou text-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.