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,checkpointс понижением уверенности. - Автоматический захват / автоматическое запоминание (настраиваемые хуки).
- Локальное хранение: память остается на вашем устройстве.
- Эмбеддинги через OpenAI (
text-embedding-3-smallилиtext-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.
📖 Читать полный источник: r/clawdbot
👀 Смотрите также
Стальной человек R5: Дообученная модель на 14 миллиардов параметров превосходит Claude Opus в генерации кода Ada.
Разработчик дообучил модель Qwen2.5-Coder-14B-Instruct с помощью QLoRA на верифицированном компилятором наборе из 3 430 пар инструкций Ada/SPARK, достигнув 68,6% успешных компиляций в пользовательском тесте против 42,1% у Claude Opus 4.6. Модель доступна через Ollama и занимает 12 ГБ видеопамяти.
Навык OpenClaw сокращает количество токенов дерева доступности с 600 тысяч до 1,3 тысячи для сайтов с большим количеством рекламы.
Разработчик создал навык OpenClaw, который использует ранжирование элементов на основе машинного обучения для обрезки деревьев доступности, сокращая slickdeals.com с ~598K токенов до ~1.3K токенов, сохраняя только ~50 наиболее значимых интерактивных элементов.
Локальный инструмент для критики изображений с использованием моделей зрения Ollama для обратной связи
Разработчик создал бесплатное настольное приложение, которое анализирует сгенерированные ИИ изображения локально с использованием моделей компьютерного зрения Ollama. Инструмент предоставляет структурированные отчёты с обратной связью, включая предложения по улучшению и рекомендации по апгрейду промптов.
Детерминированная архитектура компилятора для многошаговых LLM-процессов демонстрирует высокие результаты в тестах.
Детерминированная архитектура компиляции для структурированных рабочих процессов LLM использует типизированные реестры узлов, контракты параметров и статическую валидацию для компиляции графов рабочих процессов заранее. Бенчмарки показывают, что она превосходит GPT-4.1 и Claude Sonnet 4.6 при глубине рабочих процессов от 3 до 12+ узлов.