Использование вложений Harrier для локального семантического поиска в памяти агентов OpenClaw
Новый репозиторий показывает, как дать агенту OpenClaw локальный семантический поиск памяти без отправки эмбеддингов во внешний сервис. Подход запускает небольшой локальный сервер эмбеддингов на основе модели Harrier от Microsoft (microsoft/harrier-oss-v1-0.6b), открывает API, совместимое с Ollama, и подключает его к конфигурации memorySearch в OpenClaw.
Как это работает
Сервер эмбеддингов запускает Harrier локально и предоставляет конечные точки /api/embed и /api/embeddings, соответствующие формату API Ollama. OpenClaw's memorySearch уже поддерживает конечные точки стиля Ollama, поэтому указание на http://localhost:8000 дает агенту локальный слой семантической памяти уровня SOTA.
Почему это важно для памяти агента
Большинство систем памяти агентов имеют две проблемы:
- Слишком много памяти в промпте сжигает токены и запутывает контекст.
- Поддержание небольших и ручных файлов памяти становится сложным по мере роста истории.
Семантический поиск памяти предлагает золотую середину. Долговременная память остается в обычных markdown-файлах (MEMORY.md, ежедневные логи, заметки, файлы проектов), которые читаемы и редактируемы человеком. Во время выполнения агент извлекает только релевантные фрагменты.
Преимущества
- Меньше траты токенов — не нужно вставлять каждый долговременный факт в каждый промпт.
- Чище файлы памяти — не нужно сжимать в один гигантский контекстный блок.
- Лучшее запоминание — находит концептуально связанные заметки, даже если формулировки не совпадают буквально.
- Проще отладка — источник правды это обычный текст, а не непрозрачная векторная база данных.
- Лучшая приватность — эмбеддинги вычисляются локально, данные не отправляются во внешние API.
Что входит в репозиторий
- Небольшой Python сервер эмбеддингов с конечными точками, совместимыми с Ollama
- Пример конфигурации
memorySearchдля OpenClaw - Шаблон сервиса macOS launchd
- Макет корпуса памяти в markdown
- Дымовые тесты и локальный демо-запрос
Репозиторий находится на github.com/promptclickrun/harrier-openclaw-memory-search.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Adeu v1.4: MCP с открытым исходным кодом для отслеживания изменений в DOCX
Adeu v1.4 хирургически внедряет нативные исправления OOXML в файлы DOCX, сохраняя форматирование, нумерацию и макеты. Добавлено редактирование сносок и концевых сносок в строке, проверка определенных терминов, карты перекрестных ссылок и двунаправленная конвертация многоуровневых списков.
E2a: Открытый почтовый шлюз для ИИ-агентов с верификацией SPF/DKIM и доставкой через Webhook/WebSocket
E2a — это аутентифицированный почтовый шлюз для AI-агентов, который проверяет SPF/DKIM для входящих писем, доставляет их через вебхук или WebSocket и поддерживает исходящую почту с подтверждением человеком.
Извлечение кода для ИИ-агентов: почему векторные эмбеддинги не работают и как побеждают графы LLM на уровне файлов
Потратив год на создание системы индексации кода, команда Bytebell обнаружила, что векторные эмбеддинги на фрагментах кода и Tree-sitter AST имеют критические недостатки, в то время как LLM-сводки по файлам, хранящиеся в графе Neo4j с семантическим полнотекстовым поиском, значительно повышают точность поиска.
latexnav: Инструмент на Python для навигации по файлам LaTeX с помощью ИИ и человека
latexnav — это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом на Python, который анализирует файлы LaTeX для извлечения структурных элементов, таких как теоремы, определения, разделы, метки, перекрёстные ссылки и зависимости, предоставляя сводки с точными номерами строк, чтобы помочь LLM и людям эффективно ориентироваться в больших рукописях.