Сервер MCP cortex-engine добавляет поддержку постоянной памяти и многозадачных агентов.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 16 марта 2026 г.🔗 Source
Сервер MCP cortex-engine добавляет поддержку постоянной памяти и многозадачных агентов.
Ad

Постоянная память для AI-агентов

cortex-engine v0.4.0 — это open-source MCP-сервер, который предоставляет AI-агентам постоянную долговременную память. В отличие от типичных агентов, теряющих состояние при завершении сессий, этот инструмент позволяет агентам обучаться и сохранять информацию с течением времени.

Основные инструменты памяти

Сервер предлагает несколько ключевых функций для MCP-совместимых агентов:

  • observe() — записывает факты в реальном времени
  • query() — выполняет семантический поиск по прошлым воспоминаниям
  • believe() — отслеживает эволюцию понимания концепций
  • dream() — консолидирует краткосрочные наблюдения в структурированный граф знаний

Доступно более 40 дополнительных инструментов памяти. По словам разработчика, после нескольких месяцев использования query() может извлекать контекст из сессий недельной давности, о которых пользователи уже забыли, причём граф знаний со временем становится полезнее, а не деградирует.

Ad

Поддержка нескольких агентов

Последний релиз добавляет функциональность для нескольких агентов. Вы можете запускать разных агентов (например, исследователя и программиста) в одном проекте с изолированными пространствами имён памяти. Агенты не будут делиться воспоминаниями, если явно не настроены на совместную работу.

Техническая реализация

Система по умолчанию работает локально, используя SQLite со встроенными эмбеддингами и не требует внешних сервисов. Она не зависит от конкретных LLM и баз данных, обеспечивая гибкость в реализации.

cortex-engine доступен на npm как версия 0.4.0.

📖 Read the full source: r/clawdbot

Ad

👀 Смотрите также

Реализация локального агента OpenClaw с кэшированием TurboQuant для оборудования среднего класса
Инструменты

Реализация локального агента OpenClaw с кэшированием TurboQuant для оборудования среднего класса

Приложение для OpenClaw с локальными моделями теперь работает на устройствах среднего класса, таких как MacBook Air с 16 ГБ оперативной памяти, используя кэширование TurboQuant и прогрев контекста. Реализация включает патчи для llama.cpp для надежного вызова инструментов и достигает 10-15 токенов в секунду с моделями Gemma 4 и QWEN 3.5.

OpenClawRadar
UIUC AI-ассистент преподавателя запускает 11 моделей параллельно для ответов менее чем за 2 секунды
Инструменты

UIUC AI-ассистент преподавателя запускает 11 моделей параллельно для ответов менее чем за 2 секунды

ИИ-ассистент преподавателя UIUC запускает 11 моделей параллельно для поиска текста/изображений, генерации, модерации и ранжирования, обеспечивая медианное время ответа 2 секунды. Открытый исходный код с Pinecone RAG и набором данных RLHF.

OpenClawRadar
Разработчик создает практичные навыки Claude для проектов Kotlin Multiplatform.
Инструменты

Разработчик создает практичные навыки Claude для проектов Kotlin Multiplatform.

Разработчик создал публичный репозиторий навыков Claude специально для работы с Kotlin Multiplatform, обнаружив, что существующие навыки слишком общие, субъективные или поверхностные. Навыки охватывают архитектурные обзоры, реализацию функций, модуляризацию, Compose Multiplatform UI, навигацию, платформенные мосты, глубокие ссылки, адаптивный интерфейс, тестирование и управление сборкой.

OpenClawRadar
🦀
Инструменты

Игла: 26-миллионная модель вызова инструментов, построенная полностью без FFN

Needle — это модель вызова функций с 26 миллионами параметров без MLP, достигающая 6000 токенов/с на префилле и 1200 токенов/с на декоде на потребительских устройствах. Она превосходит FunctionGemma-270M, Qwen-0.6B, Granite-350M и LFM2.5-350M в одношаговом вызове инструментов.

OpenClawRadar