Correção de perda de memória do OpenClaw usando o plugin Mem0

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: April 5, 2026🔗 Source
Correção de perda de memória do OpenClaw usando o plugin Mem0
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O problema de memória no OpenClaw

Por padrão, os agentes OpenClaw não mantêm estado entre sessões. A memória fica em arquivos que são carregados na inicialização, mas a compactação de contexto—que resume o contexto antigo para economizar tokens—reescreve ou descarta esses arquivos durante a conversa. Isso faz com que os agentes gradualmente esqueçam informações entre sessões, afetando especialmente arquivos como MEMORY.md que os usuários criam para preservar conhecimento.

A solução arquitetônica

O problema central é que qualquer memória armazenada dentro da janela de contexto pode ser destruída pelo gerenciamento de contexto. A solução é mover a memória completamente para fora da janela de contexto, para que a compactação não possa afetá-la.

Integração Mem0 + OpenClaw

Instale o plugin com um comando:

openclaw plugins install @ mem0/openclaw-mem0

Obtenha uma chave de API no mem0, coloque-a no seu openclaw.json, e a configuração estará completa em menos de 30 segundos.

Como funciona

  • Recuperação Automática: Executa a cada turno antes do seu agente responder. Ele busca memórias relevantes (preferências, estrutura do projeto, decisões passadas) e as injeta novamente no contexto de trabalho. Isso sobrevive à compactação porque as memórias não são armazenadas na janela de contexto—elas são trazidas de novo a cada turno.
  • Captura Automática: Executa após cada resposta. Ele extrai o que vale a pena lembrar, remove duplicações, atualiza fatos desatualizados e armazena externamente. Nenhuma regra para configurar.
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Escopos de memória

  • Longo prazo (escopo do usuário): Seu nome, stack tecnológico, estrutura do projeto, decisões. Persiste em todas as sessões para sempre.
  • Curto prazo (escopo da sessão): O que você está trabalhando ativamente agora. Não polui o armazenamento de longo prazo.

Ambos são pesquisados na recuperação, com as memórias de longo prazo pesquisadas primeiro.

Opção auto-hospedada

Para quem não quer que os dados saiam da sua máquina: defina "mode": "open-source" na sua configuração. Isso permite que você traga sua própria stack—Ollama para embeddings, Qdrant para vetores e sua escolha de LLM (Anthropic ou outros). Nenhuma chave de API Mem0 necessária, nada sai da sua máquina.

Impacto prático

Antes: Iniciar uma nova sessão exigia reexplicar seu stack e preferências, desperdiçando cerca de 20 minutos reconstruindo contexto antes de realmente trabalhar.

Depois: Iniciar uma nova sessão—o agente imediatamente conhece seu nome, seu stack e onde você parou, permitindo que você comece a trabalhar imediatamente.

A diferença se torna particularmente significativa ao executar múltiplos agentes.

📖 Leia a fonte completa: r/clawdbot

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