Плагин OpenClaw-Mem0 добавляет постоянную память за пределами окна контекста.

Плагин openclaw-mem0 решает проблему ограничений памяти по умолчанию в OpenClaw, храня воспоминания за пределами контекстного окна, что делает их неуязвимыми для сжатия контекста, ограничений по токенам и перезапуска сессий.
Проблема памяти в OpenClaw
Агенты OpenClaw не сохраняют состояние между сессиями, а память по умолчанию хранится в файлах, которые необходимо явно загружать. Сжатие контекста суммирует старый контекст для экономии токенов, что приводит к потере данных при инъекции памяти — большие файлы памяти и изученные факты сжимаются, перезаписываются или удаляются без предупреждения.
Обходные решения сообщества, такие как всеобъемлющие файлы MEMORY.md, локальные поисковые системы BM25 + векторного поиска и логи сессий на основе SQLite, имеют одно и то же ограничение: они хранят память внутри контекстного окна, что делает их уязвимыми для сжатия или перезапуска сессий.
Как работает плагин
Плагин запускает два процесса на каждом шаге диалога:
- Автоматическое извлечение: Ищет в Mem0 релевантные воспоминания перед ответом агента, инжектируя подходящий контекст (предпочтения, прошлые решения, детали проекта) в рабочий контекст на каждом шаге
- Автоматическое сохранение: Отправляет каждый обмен в Mem0 после ответа агента, при этом слой извлечения Mem0 определяет, что стоит сохранить — новые факты сохраняются, устаревшие обновляются, дубликаты объединяются
Оба процесса включены по умолчанию после установки.
Структура памяти
Плагин разделяет память на две области:
- Долгосрочные воспоминания: Привязаны к пользователю, сохраняются во всех сессиях (имя, технологический стек, структура проекта, решения)
- Краткосрочные воспоминания: Привязаны к сессии, отслеживают активную работу без загрязнения долгосрочного хранилища
Обе области проверяются при каждом извлечении, причём долгосрочные воспоминания извлекаются первыми.
Агент получает пять инструментов для явного управления памятью:
memory_search— семантические запросы по всем воспоминаниямmemory_store— явное сохранение конкретного фактаmemory_list— просмотр всех сохранённых воспоминанийmemory_get— извлечение конкретного воспоминания по IDmemory_forget— удаление воспоминаний (совместимо с GDPR)
Варианты настройки
Облачная настройка (самый простой способ):
openclaw plugins install @mem0/openclaw-mem0Получите API-ключ на app.mem0.ai, затем добавьте в openclaw.json:
{
"openclaw-mem0": {
"enabled": true,
"config": {
"apiKey": "${MEM0_API_KEY}",
"userId": "your-user-id"
}
}
}Полностью локальная, полностью приватная настройка (самостоятельный хостинг):
Установите "mode": "open-source" и используйте свой стек технологий:
{
"openclaw-mem0": {
"enabled": true,
"config": {
"mode": "open-source",
"userId": "your-user-id",
"oss": {
"embedder": {
"provider": "ollama",
"config": {
"model": "nomic-embed-text"
}
},
"vectorStore": {
"provider": "qdrant",
"config": {
"host": "localhost",
"port": 6333
}
}
}
}
}
}📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

motif MCP предоставляет Claude Code возможность просмотра видео для воспроизведения ошибок интерфейса
motif — это MCP-сервер, который позволяет Claude Code просматривать записи экрана с UI-багами, используя покадровый анализ Gemini 2.5 Flash для возврата визуальных описаний, первопричин и диффов. Для настройки нужен ключ Gemini API и две строки в mcp.json.

Oodle.ai запускает Observability для агентов по цене $10 за миллион трейсов
Oodle.ai предлагает $10 за миллион трейсов агентов с задержкой запросов P99 менее секунды, храня 100% трейсов без дискретизации в столбцовом хранилище на базе S3.

Мнемос: Открытый локально-первичный слой памяти для кодирующих агентов
Mnemos — это локально-ориентированный слой памяти для рабочих процессов солитарных кодирующих агентов, который решает распространённые проблемы систем памяти, такие как утечка контекста, устаревшие данные и неограниченный рост транскриптов. Публичная бета-версия включает стартовые профили SQLite, поддержку MCP для Claude Code/Desktop и биомиметический конвейер с компонентами SurprisalGate и MutableRAG.

Топор: 12-мегабайтный CLI для узкоспециализированных LLM-агентов
Axe — это легковесный бинарный файл на Go, который запускает специализированные AI-агенты, описанные в TOML-файлах. Он обращается с агентами как с Unix-программами, поддерживая передачу данных через stdin, делегирование подзадач суб-агентам и интеграцию LLM от разных провайдеров.