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.