Менграм добавляет постоянную память агентам OpenClaw.

Mengram — это система памяти с открытым исходным кодом, которая обеспечивает агентам OpenClaw постоянную память между сессиями. Инструмент решает проблему, когда агенты OpenClaw забывают всё при перезапуске, теряя память о том, что сработало, что не удалось и какие процедуры они изучили.
Типы памяти
- Эпизодическая память — хранит то, что произошло (разговоры, действия, результаты)
- Объектная память — отслеживает людей, инструменты, проекты и факты о них
- Процедурная память — автоматически извлекает процедуры "как сделать X" из повторяющихся шаблонов. Если ваш агент выполняет проверку работоспособности 3 раза, Mengram создаёт для этого повторно используемую процедуру
- Интеллектуальное архивирование — старые/устаревшие факты автоматически заменяются, когда новая информация противоречит им
Интеграция с OpenClaw
Вот как использовать Mengram с агентами OpenClaw:
from mengram import Mengram
m = Mengram(api_key="om-...")
Агент сохраняет то, что узнал
m.add("Завершена проверка работоспособности. В очереди заданий 18 ожидающих задач. Срочных оповещений нет.")
Позже агент ищет в своей памяти
results = m.search("каков статус проверки работоспособности?")
Процедуры автоматически создаются из повторяющихся шаблонов
procedures = m.get_procedures()
→ "Запустить строгую проверку HEARTBEAT.md", "Ежедневный брифинг в 10:00", и т.д.
Агент накапливает процедурные знания со временем — он не просто запоминает факты, а учится, как и когда выполнять действия.
Технологический стек
Mengram использует Python SDK, REST API, PostgreSQL + pgvector для эмбеддингов и работает с любым LLM.
Проект доступен на GitHub по адресу github.com/alibaizhanov/mengram.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Аппаратный виджет и расширение для Chrome отслеживают лимиты запросов к API Claude.
Разработчик создал аппаратный виджет на базе ESP8266 и OLED-дисплея, который отслеживает лимиты запросов Claude в реальном времени, а также расширение для Chrome, перехватывающее внутренний API /usage Claude и показывающее паттерны использования. Общая стоимость компонентов составляет примерно $6.50.

Тестирование MiniMax M2.7 через API на трех реальных ML и кодинг-воркфлоу
Разработчик тестирует MiniMax M2.7 против Claude Opus 4.7 на трех реальных задачах: рефакторинг проекта PyTorch, создание заметок в Obsidian и генерация шаблона Kaggle. Ключевые выводы и настройка включены.

LLMSpend: Открытый трекер расходов для SDK Anthropic и OpenAI
LLMSpend — это библиотека Python, которая добавляет отслеживание затрат к вызовам SDK Anthropic и OpenAI всего двумя строками кода. Она предоставляет локальное хранилище SQLite, CLI-отчеты и веб-панель управления без отправки данных за пределы системы.

Обход изоляции песочницы NemoClaw для локального агента Nemotron 9B
Разработчик обошёл изоляцию песочницы NemoClaw, чтобы запустить полностью локального агента с использованием Nemotron 9B и вызовом инструментов на одной видеокарте RTX 5090. Подход включал настройку iptables, пользовательский TCP-ретранслятор и перевод вызовов инструментов в реальном времени.