Агент OpenClaw сохраняет память при переходе с подписки Claude на API.

Сохранение памяти при смене поставщиков моделей
Разработчик поделился своим опытом переключения настройки OpenClaw с подписки Claude на API-ключ после получения уведомления по электронной почте от Anthropic. Изменение конфигурации заняло около 2 минут, но ключевым вопросом было, сохранится ли накопленные знания агента при переходе.
Агент разработал:
- ~100+ фактов о рабочем стиле разработчика
- Несколько развитых процедур (рабочий процесс развертывания в версии 4)
- Эпизодическую память из прошлых сессий
Решение с внешней памятью
Вся память была сохранена, потому что она не хранилась в Claude или самом OpenClaw. Разработчик использует навык mengram-memory из ClawHub, который сохраняет всё во внешний слой памяти. Когда базовая модель изменилась с подписки на API (с учетом возможного полного перехода на GPT-5), агент продолжил функционировать со всей памятью нетронутой.
Конфигурация настройки
Команда установки:
npx clawhub@latest install mengram-memory
Конфигурация в ~/.openclaw/openclaw.json:
{
"skills": {
"entries": {
"mengram-memory": {
"enabled": true,
"env": {
"MENGRAM_API_KEY": "om-your-key-here"
}
}
}
}
}
Навык mengram-memory использует бесплатный API-ключ с mengram.io и является открытым исходным кодом на github.com/alibaizhanov/mengram.
Ключевой вывод
Разработчик подчеркивает, что если память агента находится внутри оболочки или поставщика модели, вы оказываетесь привязаны к этой экосистеме. Решения с внешней памятью позволяют сохранять интеллект вашего агента независимо от изменений у поставщиков вроде Anthropic или OpenAI.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

antirez的DS4:在Mac Metal和DGX上运行具有100万上下文窗口的DeepSeek V4 Flash
Создатель Redis Сальваторе Санфилиппо выпустил DS4 — проект для запуска DeepSeek V4 Flash с контекстным окном в 1M токенов на оборудовании Mac Metal и DGX, с конечными точками OpenAI/Anthropic для инструментов агентного кодирования.

АТЛАС: Открытый конвейер вычислений во время тестирования для Qwen3-14B демонстрирует высочайший уровень производительности в программировании
Студент колледжа разработал ATLAS — открытый конвейер вычислений во время тестирования, построенный на основе Qwen3-14B, который достигает 74,6% pass@1 на задачах LiveCodeBench v5 при стоимости электроэнергии около $0,004 за задачу. Система медленная для сложных проблем, но предлагает сопоставимую производительность с передовыми моделями, такими как GPT-5 (84,6%) и Claude 4.5 Sonnet (71,4%).

Клод Код Визуализация Рабочего Процесса Иерархия Памяти и Система Навыков
Пользователь Reddit поделился визуальной диаграммой, показывающей, как Claude Code организует память через многоуровневые файлы CLAUDE.md и реализует повторно используемые навыки через файлы SKILL.md. Рабочий цикл предлагает использовать режим Plan с авто-принятием и частыми коммитами.

Плагин Claude Code с открытым исходным кодом захватывает книги и преобразует их в структурированный Markdown.
Разработчик опубликовал в открытом доступе плагин Claude Code, который автоматически делает скриншоты страниц книг, выполняет OCR с помощью macOS Vision и создает структурированные Markdown-файлы, организованные по темам, а не по порядку глав. Инструмент поддерживает Kindle, Apple Books, Kindle Cloud Reader и отсканированные PDF-файлы на macOS.