OpenClaw Family Gateway: Бюджеты токенов, настройка памяти и пользовательские плагины

Настройка и оборудование

Система использует MacBook Pro (Apple Silicon) в качестве CLI-узла и QNAP TS-253A NAS (Intel Celeron N3150, 8 ГБ ОЗУ) в качестве постоянно работающего шлюза, с экземпляром Cloud Run для долговременной памяти. Mac подключается к шлюзу QNAP через WebSocket через Tailscale Serve. Контейнер шлюза работает с 1,5 ГБ ОЗУ и 2 ядрами ЦП. Запуск занимает около 3 минут для компиляции навыков на процессоре Celeron.

Проблема 1: Раздувание токенов

Markdown-файлы рабочей области раздувались и потребляли контекстное окно до начала разговоров. Решение:

• Установлен строгий лимит: максимум 9 файлов рабочей области, максимум 6600 байт в сумме
• Сжатие идентичности агента, правил авторизации, справочника инструментов и протокола памяти в компактные файлы: SOUL.md, AGENTS.md, TOOLS.md, MEMORY.md
• Усечение стандартных файлов, которые нельзя удалить (они восстанавливаются через синхронизацию рабочей области) — IDENTITY.md сокращен с 636 байт до 14 байт
• Автоматическое создание HEARTBEAT.md каждые 15 минут с результатами cron и статусом системы, ограничено <1000 байт
• Отключены autoRecall (агент ищет воспоминания по запросу) и humanDelay (без искусственной задержки печати)
• Созданы сквозные тесты, которые обеспечивают соблюдение количества файлов и общего объема байт, проверяя рост раздувания при обновлениях

Проблема 2: Настройка системы памяти

Используется система памяти на базе Redis (agent-memory-server 0.13.2) с накопленными 3000+ воспоминаниями.

• Качество извлечения: Порог схожести по умолчанию (0.2) был слишком низким. Повышен до 0.3 и написан скрипт оценки с 24 тестовыми запросами по 7 категориям (семейные факты, технологии, предпочтения, здоровье, работа, медиа, инструменты) для эмпирической настройки порога
• Слой переранжирования: Плагин извлекает в 3 раза больше с сервера (лимит 45 результатов), затем применяет оценку метаданных (уровень важности, закрепленный статус, временная релевантность) перед переранжированием и сокращением до финального набора результатов
• Контекстные эмбеддинги: Ночной скрипт добавляет ситуационный контекст к воспоминаниям перед сохранением (дата, тип источника, упомянутые члены семьи) для улучшения семантического поиска
• Обход ошибок сервера: PATCH-запросы не работают без параметра запроса ?namespace=claw; сервер повторно объединяет массивы тем с помощью вертикальных черт при обновлениях, повреждая их; фильтры сущностей/тем возвращают ошибки 500 из-за отсутствующих полей схемы RediSearch
• Ночной «Цикл сновидений»: Cron-задача в 2 часа ночи выполняет 7-фазную консолидацию памяти: каталогизация, закрепление важных воспоминаний, перекрестная ссылка связанных фактов, дедупликация, усиление временных паттернов, анализ пробелов и генерация отчета о состоянии
• Еженедельный куратор: Выполняет более глубокое обслуживание — семантическая дедупликация, обогащение, обнаружение противоречий, устаревание старых воспоминаний и консолидация фрагментов с использованием шаблона оценщик-оптимизатор с проверкой качества через LLM

Проблема 3: Пользовательские плагины

Создано 12 пользовательских плагинов с более чем 175 командами для управления домом:

• Spotify: 19 команд для управления музыкой в многопользовательском доме (5 семейных аккаунтов)
• Eero: 41 команда для управления mesh-сетью — управление устройствами, профили, родительские настройки
• NextDNS: 22 команды для DNS-фильтрации, аналитики и мониторинга активности детей
• Tailscale: 21 команда для управления сетевыми устройствами, ACL, аутентификации

Функции системы

Каналы: Slack и Discord с сессиями личных сообщений для каждого пользователя и изоляцией. Многоуровневая система разрешений (админ/второстепенный/доверенный) с фильтрацией контента по возрасту для членов семьи (возраст 10-15 лет).