Внешний плагин реранкера для OpenClaw Memory-Core: возможность повторного использования старых видеокарт
Разработчик выпустил плагин для OpenClaw, который позволяет memory-core использовать внешний реранкер, вынося алгоритм MMR в отдельный плагин и добавляя новый плагин memory-external-reranker. Если у вас пылится старый GPU, это практичный способ задействовать его.
Как это работает
В рамках рефакторинга MMR вынесен в отдельный плагин memory-mmr, а memory-external-reranker добавлен как ещё один. Без изменений в openclaw.json новый плагин memory-mmr загружается автоматически, если включена гибридная память. Для включения внешнего реранкера следуйте документации в репозитории. Также предусмотрен откат к MMR, если реранкер недоступен.
Протестированная конфигурация
- Модель эмбеддингов:
Qwen/Qwen3-Embedding-4B-GGUF:Q8_0 - Модель реранкера:
mradermacher/Qwen3-Reranker-4B-GGUF:Q8_0 - Резервный вариант: MMR
- GPU: RTX 3060 (12GB VRAM) — обе модели работают вместе комфортно
Почему не QMD?
QMD работает локально без возможности выгрузки модели. Если вы запускаете OpenClaw в Docker на хосте без подходящего GPU (или не хотите использовать CPU для инференса), QMD снижает производительность. Этот плагин позволяет использовать внешний реранкинг с моделями, запущенными на другом сервере (включая тот самый бездействующий RTX 3060).
Стоит ли оно того?
Автор сообщает, что качество воспроизведения памяти улучшилось, хотя количественных метрик у него нет. Для систем с запасным GPU или отдельным сервером инференса этот плагин предлагает чистый способ выгрузки реранкинга без изменения поведения core memory-core.
Репозиторий и ветка
Плагин находится в ветке external-reranker форка: github.com/michmill1970/openclaw/tree/external-reranker. Автор держит форк близко к основной ветке, обновляя несколько раз в день.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Энгрэм: Открытый слой памяти для клиентов Claude Code и MCP
Engram — это открытый слой памяти, работающий как MCP-сервер с любым клиентом, таким как Claude Code, Cursor или Windsurf. Он хранит неограниченное количество воспоминаний с семантическим векторным поиском, достигает 80% точности в тесте LOCOMO и использует около 800 токенов на запрос против 5K+ в файловых подходах.
Фемтобот: Эффективный агент на Rust для среды с низкими ресурсами
Femtobot — это легкий AI-агент на основе Rust, разработанный для эффективной работы на малоресурсных машинах, таких как старые Raspberry Pi, с помощью бинарного файла объемом около 10 МБ без крупных зависимостей во время выполнения.
Четыре навыка ClawHub для работы с данными поиска в реальном времени в AI-агентах
Четыре навыка ClawHub предоставляют структурированные возможности поиска для ИИ-агентов: Google (веб, новости, изображения, карты), Amazon (поиск товаров на 12 торговых площадках), Walmart (поиск товаров с фильтрами доставки) и YouTube (поиск видео с транскриптами). Установка через команды clawhub install с одним API-ключом.
General Bots: Платформа с открытым исходным кодом для AI-агентов, предназначенная для самостоятельного развертывания и автоматизации бизнес-процессов в корпоративной среде.
General Bots — это платформа с открытым исходным кодом, запущенная в 2019 году, которая предоставляет AI-агентов, автоматизацию рабочих процессов, обработку документов и интеграции с поддержкой локальных AI-моделей, предназначенная для организаций, которым требуется полный контроль над своей инфраструктурой.