Менграм добавляет постоянную память агентам OpenClaw.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 17 марта 2026 г.🔗 Source
Менграм добавляет постоянную память агентам OpenClaw.
Ad

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
Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

🦀
Инструменты

Игла: 26-миллионная модель вызова инструментов, построенная полностью без FFN

Needle — это модель вызова функций с 26 миллионами параметров без MLP, достигающая 6000 токенов/с на префилле и 1200 токенов/с на декоде на потребительских устройствах. Она превосходит FunctionGemma-270M, Qwen-0.6B, Granite-350M и LFM2.5-350M в одношаговом вызове инструментов.

OpenClawRadar
Обратная инженерия Apple Neural Engine для обучения моделей MicroGPT
Инструменты

Обратная инженерия Apple Neural Engine для обучения моделей MicroGPT

Разработчик реверс-инженерировал приватные API нейронного движка Apple, чтобы создать конвейер обучения для модели MicroGPT с 110 млн параметров, достигнув энергоэффективности 6,6 TFLOPS/ватт на аппаратном обеспечении Mac с чипом M4.

OpenClawRadar
Синапс: Панель управления в реальном времени для визуализации сессий кодового агента Claude
Инструменты

Синапс: Панель управления в реальном времени для визуализации сессий кодового агента Claude

Synapse — это интерактивная панель управления в реальном времени, которая визуализирует сессии агента Claude Code в виде интерактивных графов узлов, показывая создание агентов, вызовы инструментов и подчинённых агентов. Для работы требуется Node.js и Claude, установка выполняется через npm, а система предлагает несколько режимов анализа и функцию удалённого подтверждения.

OpenClawRadar
Интерактивная интеллект-карта визуализирует экосистему инструментов Claude
Инструменты

Интерактивная интеллект-карта визуализирует экосистему инструментов Claude

Разработчик создал интерактивную HTML-карту мыслей с использованием D3.js для отслеживания функций в инструментах Claude: Chat, Cowork и Code, включая доступность на платформах, различия в ценах и совместимость коннекторов.

OpenClawRadar