Engram: Гибридный плагин памяти для агентов OpenClaw — Векторный + Семантический поиск с затуханием

Engram — это плагин памяти для агентов OpenClaw, который добавляет постоянное гибридное запоминание между сессиями. Изначально созданный как гибридная система памяти, объединяющая векторный и семантический поиск с архитектурой затухания памяти, он был сломан недавним обновлением OpenClaw. Теперь исправлен и выпущен на GitHub под названием Engram (биометрический след, обеспечивающий память).

Как это работает

Engram обеспечивает память агента двумя хранилищами:

• SQLite + FTS5 для точного структурированного запоминания и полнотекстового поиска по тексту фактов.
• LanceDB для нечеткого семантического поиска по эмбеддингам.

Два хранилища запрашиваются вместе в гибридном запоминании, которое возвращает как структурированные факты ключ/значение, так и семантически похожие векторы.

Возможности

• Гибридное запоминание: структурированные факты ключ/значение + семантический векторный поиск, запрашиваемые вместе.
• Полнотекстовый поиск FTS5 по тексту фактов.
• Категории: preference, fact, decision, entity, other.
• Классы затухания: permanent, stable, active, session, checkpoint с понижением уверенности.
• Автоматический захват / автоматическое запоминание (настраиваемые хуки).
• Локальное хранение: память остается на вашем устройстве.
• Эмбеддинги через OpenAI (text-embedding-3-small или text-embedding-3-large).

Для кого это

Разработчики, использующие агентов OpenClaw, которым нужна постоянная интеллектуальная память, сохраняющаяся после перезапусков и способная различать сессионные и постоянные знания.

Получить

Поставьте звезду репозиторию на GitHub: nanoflow-io/engram.