O plugin OpenClaw adiciona memória persistente com o servidor Engram.

Um desenvolvedor criou um plugin em TypeScript que conecta agentes OpenClaw ao Engram, um servidor de memória leve baseado em Go que armazena observações estruturadas em SQLite com busca de texto completo FTS5. Isso fornece memória de longo prazo para agentes que sobrevive a reinicializações, compactações e fins de sessão.

Como funciona

O plugin intercepta mensagens recebidas antes de cada turno do agente, extrai palavras-chave, pesquisa no Engram e injeta memórias relevantes no prompt automaticamente. Isso acontece por meio de uma busca de fallback progressiva: o FTS5 usa lógica AND, então o sistema descarta palavras-chave uma por uma até que algo corresponda. Os resultados são pontuados pela relevância BM25, e o plugin ignora qualquer coisa já injetada na sessão para evitar contexto repetido.

O que os agentes salvam

As memórias não são despejos de chat, mas observações tipadas com categorias como decisão, correção de bug, configuração, procedimento, descoberta e padrão. Elas são marcadas com projetos e chaves de tópico. Quando um agente salva algo com a mesma chave_de_tópico de uma memória existente, ele atualiza em vez de duplicar, permitindo que o conhecimento evolua no lugar.

Exemplos do que é armazenado incluem preferências e restrições de infraestrutura, credenciais de serviço e wrappers CLI para cada ambiente, reservas de porta e convenções de implantação, e procedimentos passo a passo para tarefas recorrentes.

Detalhes técnicos

O plugin tem aproximadamente 750 linhas de TypeScript e fornece aos agentes 11 ferramentas, 4 ganchos de ciclo de vida e um CLI. Ele usa o namespace engram_* para coexistir com a memória Markdown integrada do OpenClaw sem conflitos.

Detalhes-chave de implementação:

• Remove metadados de canal (estruturação do Mattermost/Telegram, timestamps) antes de pesquisar para evitar resultados poluídos
• Remove palavras de parada e extrai palavras-chave significativas
• Dimensiona snippets dinamicamente: 1 resultado recebe mais detalhes, 5 resultados recebem resumos mais curtos
• Injeta tudo com IDs de observação para que os agentes possam chamar engram_get para obter o conteúdo completo

Requisitos de configuração

• Instale o Engram: brew install gentleman-programming/tap/engram ou baixe o binário
• Execute engram serve (porta padrão 7437, banco de dados SQLite, configuração zero)
• Clone o plugin e use npm para instalação
• Defina tools.profile: "full" na sua configuração para tornar as ferramentas do plugin visíveis aos agentes

Problemas encontrados e soluções

• Lógica AND do FTS5: Pesquisar "configuração de cluster kubernetes" não retorna nada se qualquer termo único não estiver indexado. Corrigido com fallback progressivo de palavras-chave.
• Metadados de canal em prompts: Mensagens do Mattermost chegam com estruturação que polui as pesquisas. A solução é remover os metadados primeiro.
• Ferramentas do plugin invisíveis para agentes: O tools.profile: "coding" do OpenClaw filtra ferramentas registradas pelo plugin. A correção é tools.profile: "full".