Разработчик OpenClaw создает когнитивный плагин памяти Kumiho для постоянного сотрудничества агентов.

Разработчик создал Kumiho — систему когнитивной памяти для OpenClaw, которая решает проблему отсутствия постоянной памяти у фреймворка между сессиями. Система использует граф знаний для сохранения контекста из предыдущих бесед, решений и совместной работы.
Что делает Kumiho
Kumiho — это система когнитивной памяти на основе графа знаний. Основная концепция — нативная графовая память, где факты связаны с другими фактами, решения имеют происхождение, а результаты имеют версионированные идентификаторы для последующего извлечения.
Интеграция с OpenClaw
Разработчик создал плагин для OpenClaw под названием @kumiho/openclaw-kumiho, который:
- Интегрируется в каждую беседу, чтобы восстановить соответствующий контекст перед ответом агента
- Сохраняет структурированные сводки после бесед
- Запускает ночной цикл "Состояние мечты", который обогащает граф в простое время (устаревшие факты помечаются как неактуальные, создаются связи, добавляются семантические теги)
Творческий слой памяти
Kumiho включает систему творческой памяти, где:
- Каждый документ, план или фрагмент кода, созданный агентом, получает версионированный
kref - Каждый результат имеет связь
DERIVED_FROMс памятью, которая его вдохновила - При возобновлении проекта через несколько недель функция
creative_recallвозвращает полную историю
Мотивация разработчика
Разработчику нравились многоканальные агенты OpenClaw, архитектура плагинов и бесшовная интеграция с Telegram/Discord, но он хотел, чтобы память сохранялась за пределами отдельных сессий. Конкретно он хотел, чтобы агент помнил историю сотрудничества — обсуждаемые идеи, принятые решения и работу в процессе — а не просто фактические воспоминания.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Скраплинг интегрирован как основа для скрапинга OpenClaw.
Scrapling, библиотека с открытым исходным кодом, которая изучает структуру страницы и адаптируется к изменениям, была интегрирована в OpenClaw в качестве основного движка для скрапинга. Она работает в 774 раза быстрее, чем BeautifulSoup с Lxml, и поддерживает несколько типов селекторов с асинхронными сессиями.

Результаты тестирования: система агентов Claude с памятью демонстрирует экономию токенов на 30-43%
Разработчик протестировал рой из 6 агентов Claude на задаче по кодированию из 40 пунктов с использованием пользовательской системы памяти Stompy и без неё. Результаты показали, что Sonnet 4.6 с памятью достиг идеального результата за $3,98 против $7,04 без памяти, в то время как Haiku 4.5 полностью провалился без памяти, но набрал 39/40 с её использованием.

AgentRoom: Десктопное приложение визуализирует ИИ-агентов для программирования в виде пиксельных персонажей с возможностью поиска сессий.
AgentRoom — это десктопное приложение, которое превращает сессии Claude Code, Codex и Gemini в анимированных пиксельных персонажей в виртуальном офисе, с полнотекстовым семантическим поиском по всем сессиям. Репозиторий включает автономный навык Claude Code для поиска прошлых сессий из любого диалога.

Я теперь больше проектирую с Клодом, чем с Figma — рабочий процесс дизайнера из Jane Street
Дизайнер из Jane Street рассказывает, как Claude Code заменил Figma для прототипирования, сократив недели согласований. Функции прототипа становятся реальным кодом, а не макетами.