Usando Opus 4.6 e GPT 5.4 para revisar por pares um design de pilha de memória para OpenClaw

Um desenvolvedor documentou seu processo de criação de uma pilha de memória para o OpenClaw fazendo com que dois modelos de IA revisassem o trabalho um do outro. Eles usaram o Claude Opus 4.6 via tokens de API como modelo principal para projetar a arquitetura e, em seguida, enviaram o projeto completo para o GPT 5.4 para garantir a qualidade.

O processo de revisão por pares da IA

O desenvolvedor pesquisou vários plugins de memória, incluindo Mem0, Supermemory, Cognee, Hindsight, QMD, Lossless Claw, LanceDB e MemOS, antes de concluir que nenhum plugin único resolve todos os problemas de memória. O Opus 4.6 foi usado para criar um prompt de implementação completo para o OpenClaw, que o GPT 5.4 revisou.

O GPT 5.4 identificou vários problemas durante a revisão por pares: riscos de loop de feedback, um cron job com autoridade excessiva, lacunas na verificação do FTS5, preocupações com a fixação de versão e problemas de sobrecarga de tokens. Após três rodadas de feedback entre os modelos, eles convergiram para um projeto final aprovado por ambos.

O desenvolvedor observou que o Opus foi mais forte em arquitetura e detalhes no nível do plugin, enquanto o GPT se destacou em identificar riscos operacionais, casos extremos e cenários de falha.

A pilha de memória de três camadas

• Camada 1: Lossless Claw (LCM) – Substitui completamente a compactação padrão. Em vez de resumir mensagens antigas e excluí-las, ele preserva cada mensagem em um banco de dados SQLite e constrói uma árvore de resumos progressivamente compactados (um DAG). O modelo vê os resumos mais as mensagens mais recentes, mas pode se aprofundar em detalhes completos usando ferramentas como lcm_grep e lcm_expand. A sumarização é executada no Haiku para controlar os custos.
• Camada 2: Busca Híbrida SQLite – Não é um plugin, apenas uma mudança de configuração. Permite correspondência de palavras-chave BM25 junto com a busca vetorial padrão, permitindo que termos exatos (nomes de projetos, códigos de erro, IDs) sejam encontrados além de conteúdo semanticamente similar. Também habilita MMR para resultados diversos e decaimento temporal para que notas recentes tenham classificação mais alta. Este recurso está embutido no OpenClaw, mas desabilitado por padrão.
• Camada 3: Mem0 Cloud – Fornece memória persistente entre sessões. O auto-recall injeta fatos relevantes antes de cada resposta, enquanto o auto-capture extrai fatos após cada resposta. Configurado com topK=3 e um limite de busca mais alto (0,45) para reduzir a sobrecarga de tokens.

Configuração de suporte

• Tempo limite de inatividade da sessão de 7 dias para evitar redefinições desnecessárias da sessão
• Poda de contexto Anthropic cache-ttl alinhada com a retenção do cache de prompt
• Liberação de memória pré-compactação permitindo que o agente grave notas duráveis antes de eventos de compactação
• Cron de consolidação noturna às 3h que lê os registros diários dos últimos 7 dias e grava um resumo consolidado em um arquivo datado (apenas sumarização, não pode excluir, aparar ou modificar arquivos existentes, não pode gravar em MEMORY.md, idempotente)
• Script de arquivamento determinístico às 4h (cron do sistema, não do OpenClaw) que move registros diários com mais de 30 dias para um diretório de arquivo fora do caminho de memória indexado

Plugins excluídos e justificativa

• QMD – Excluído devido a bugs abertos, incluindo loops de reinicialização do gateway, memory_search não chamando QMD e fallback permanente após timeout. A busca híbrida SQLite oferece benefícios similares sem a instabilidade.
• Cognee – A funcionalidade de grafo de conhecimento foi considerada exagerada para uma configuração pessoal de usuário único. Adiada para possível implementação posterior, se necessário.
• Supermemory – A maioria das alegações de desempenho são de origem do fornecedor, enquanto o Mem0 é mais testado em campo.

Principais riscos identificados

Durante a revisão por pares, os modelos identificaram riscos de loop de feedback entre Mem0 e LCM/cron jobs, embora o texto fonte seja interrompido antes de detalhar todos os riscos identificados.