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

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 времениquery()— выполняет семантический поиск по прошлым воспоминаниямbelieve()— отслеживает эволюцию понимания концепцийdream()— 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.
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
👀 Смотрите также

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.

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.

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.
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.