OmniRecall Beta: Внедрение памяти на основе FAISS для облачных чатов с LLM.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 16 марта 2026 г.🔗 Source
OmniRecall Beta: Внедрение памяти на основе FAISS для облачных чатов с LLM.
Ad

Что делает OmniRecall

OmniRecall — это локальный обход mitmproxy, который перехватывает трафик к облачным чат-интерфейсам (протестировано на DeepSeek). Он взламывает проприетарный поток фрагментов SSE и насильно добавляет слой долговременной памяти в систему, которая была разработана как stateless.

Технический механизм

  • Глубокий парсинг пакетов: Восстанавливает полный ответ ассистента, отслеживая патчи в реальном времени
  • Управление командами: Обнаруживает [ADD], [UPDATE], [REMOVE], [CLEAR] в выводе ИИ
  • Локальный мозг: Поддерживает memory.txt + индекс FAISS (sentence-transformers MiniLM-L6)
  • Инъекция контекста: Наиболее релевантные факты принудительно добавляются в ваше следующее сообщение как [RECALL: ...]

Текущий статус и ограничения

Это бета/экспериментальный релиз. Разработчик отмечает: "Это максимально близко к мечте после недель адской отладки. Он бажный. Он экспериментальный. [ADD] в основном стабилен, но [SEARCH] капризный — если хотите совершенства, исправьте сами. Я достиг предела энергии на этой сборке."

Изменения в вышестоящем интерфейсе обязательно сломают его. Разработчик заявляет: "Если сломается, теперь это ваша проблема."

Ad

Требования и настройка

Требования для слабого ПК:

  • Только CPU (faiss-cpu + all-MiniLM-L6-v2)
  • Локальная LLM не требуется — дополняет облачные модели, которые вы уже используете
  • Нулевая стоимость, нулевые API-ключи, 100% локальная изоляция данных

Как развернуть:

pip install mitmproxy faiss-cpu sentence-transformers numpy

Доверьтесь сертификату CA mitmproxy в вашей ОС/браузере (запустите mitmproxy один раз для его генерации). Установите системный прокси на 127.0.0.1:8080. Затем запустите:

mitmdump -s omnirecall.py

Перейдите на chat.deepseek.com и начните наполнять его воспоминаниями.

Условия лицензии

Проект использует агрессивно ограничивающую лицензию с доступом к исходному коду:

  • Запрещено коммерческое использование
  • Запрещены приватные форки
  • Обязательный публичный ALTERATIONS.md для любых изменений логики
  • Если портируете на Claude/GPT-4o/что-либо ещё, сохраняйте публичность согласно лицензии

Разработчик поясняет: "Я видел, как слишком много проектов одиночек разбирают на части, приватизируют или превращают в платный SaaS, а создатель не получает ничего. Эта лицензия не дружелюбна — она создана, чтобы защитить работу именно от таких людей. Если условия вас пугают, в этом и есть смысл."

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

OpenClaw CoreBrain Плагин: Постоянная Память для ИИ-Агентов Программирования
Инструменты

OpenClaw CoreBrain Плагин: Постоянная Память для ИИ-Агентов Программирования

Новый плагин CoreBrain решает проблемы с памятью OpenClaw, сохраняя информацию за пределами контекстного окна в графе знаний и автоматически внедряя её перед каждым запросом, устраняя необходимость в вызовах инструментов и опциональном обращении к памяти.

OpenClawRadar
Шаблон структурированного рассуждения повышает точность проверки кода искусственным интеллектом.
Инструменты

Шаблон структурированного рассуждения повышает точность проверки кода искусственным интеллектом.

Пользователь Reddit делится структурированным шаблоном рассуждений, адаптированным из исследования Meta, который заставляет ИИ-модели выполнять определённые аналитические шаги перед генерацией ревью кода, повышая точность на 5-12 процентных пунктов согласно arXiv:2603.01896.

OpenClawRadar
Репозиторий шаблонов кода Claude для приложений Spring Boot
Инструменты

Репозиторий шаблонов кода Claude для приложений Spring Boot

Репозиторий GitHub предоставляет шаблон Claude Code для генерации приложений Spring Boot с лучшими практиками интеграции базы данных, развертывания в Kubernetes и интеграционного тестирования с использованием Testcontainers.

OpenClawRadar
4-уровневая архитектура базы знаний для повышения точности ИИ-агентов
Инструменты

4-уровневая архитектура базы знаний для повышения точности ИИ-агентов

Разработчик создал структурированную базу знаний из 200+ статей для предоставления контекста в конкретной предметной области AI-агентам, реализовав 4-уровневый конвейер с классификацией запросов, что сократило расход токенов примерно на 40%.

OpenClawRadar