Плагин памяти агента OpenClaw: Постоянный контекст между сеансами

Разработчик создал плагин памяти для OpenClaw, который обеспечивает агентам постоянную память между сессиями, решая проблему, когда агенты забывают всё между взаимодействиями и требуют повторных объяснений.

Как это работает

Плагин реализует слой памяти, который интегрируется в систему плагинов OpenClaw. Перед каждым ходом агент автоматически получает релевантный контекст из прошлых разговоров. После каждого хода новые факты и события извлекаются и сохраняются.

Система ищет три типа памяти перед каждым ходом:

• Факты — Пример: «Использует PostgreSQL на Supabase, развертывает через Railway.»
• События — Пример: «Была проблема с OOM 15 марта, исправлено с помощью кэша Redis.»
• Рабочие процессы — Пример: «Развертывание: сборка → тестирование → отправка в main → автоматическое развертывание Railway.»

Конфигурация

Для настройки требуется добавить запись плагина в openclaw.json:

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "openclaw-mengram": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "apiKey": "om-..."
        }
      }
    },
    "slots": {
      "memory": "openclaw-mengram"
    }
  }
}

Плагин включает автоматический хук поиска в памяти перед каждым ходом агента. Когда рабочие процессы завершаются неудачно, агент записывает обратную связь, и процедура автоматически эволюционирует в улучшенную версию для следующего раза.

Инструмент имеет открытый исходный код под лицензией Apache 2.0 и доступен на github.com/alibaizhanov/mengram.