Управление памятью в OpenClaw: полное руководство

Управление памятью в OpenClaw: полное руководство
Управление памятью — одна из самых частых проблем для новичков в OpenClaw. Это руководство собирает лучшие практики из десятков обсуждений на Reddit.
Проблема
"Забывает, о чём говорил, на середине предложения"
В отличие от ChatGPT, который предупреждает о потере контекста, OpenClaw автоматически компактит и забывает. Это фича, не баг — но требует правильной настройки.
Базовая настройка памяти
Ключевой prompt:
Включи memory flush перед compaction
Set compaction.memoryFlush.enabled to true
Set memorySearch.experimental.sessionMemory to true
Правила работы с памятью
Перед обучением — /compact
- Запусти
/compactДО любой новой задачи - Это очищает контекст для свежей информации
- Запусти
После обучения — commit
- Попроси: "Сохрани это в память"
- Затем: "Повтори, что ты сохранил"
- Проверь, что всё правильно
Перед новой задачей — recall
- Попроси: "Проверь память на связанные задачи"
- Агент загружает релевантный контекст
Структура файлов
.openclaw/
├── memory/
│ ├── YYYY-MM-DD.md # Дневные логи
│ └── ...
├── MEMORY.md # Долгосрочная память
├── HEARTBEAT.md # Периодические задачи
└── TOOLS.md # Конфигурация инструментов
Интеграция с Supermemory.ai
Зачем:
- Бэкап памяти вне агента
- Восстановление после сбоев
- Структурированное хранение
Настройка:
- Подключить API
- Настроить автоматический бэкап (каждые 6 часов)
- Использовать теги:
project-{имя},decision,action-item
Частые ошибки
| Ошибка | Решение |
|---|---|
| Нет /compact | Всегда перед новой задачей |
| Забывает после рестарта | Настроить memory flush |
| Смешивает старое и новое | Коммитить чаще |
| Теряет контекст проекта | Использовать Supermemory |
Управление памятью не опционально — это необходимость.
👀 Смотрите также

Как избежать непредвиденных расходов в OpenRouter при автоматизации OpenClaw
Команда разработчиков случайно потратила $750 за 3 дня на OpenRouter, используя по умолчанию Claude Sonnet 4.6 ($3/млн токенов) для всех автоматизированных задач. Они сократили расходы на 97%, изменив модели по умолчанию, зафиксировав cron-задачи и подзадачи на более дешёвых вариантах и оставив дорогие модели только для важной работы.

Анализ затрат на агента OpenClaw: с $340 до $112 в месяц благодаря пяти оптимизациям
Разработчик отследил 18 000 API-вызовов четырёх агентов OpenClaw за 30 дней и обнаружил, что 70% задач не требовали GPT-4.1. Благодаря внедрению кэширования промптов, сокращению системных промптов, пакетной обработке аналитики, переходу на более дешёвые модели и установке лимитов на максимальное количество токенов, ежемесячные затраты снизились с $340 до $112.

Использование Claude для анализа стилей письма с целью улучшения пользовательских инструкций
Пользователь Reddit описывает метод создания более эффективных пользовательских инструкций, предлагая Клоду проанализировать 10 образцов письма для выявления конкретных паттернов, таких как избегание определённых знаков препинания и источники аналогий, вместо того чтобы полагаться на субъективные описания тона.

Базовые модели маршрутизации для использования Claude и OpenAI
Разработчик делится своей стратегией маршрутизации моделей, используя Claude Haiku 4.5, Sonnet 4.6, Opus 4.6 и ChatGPT 5.3 Codex для различных типов задач, с резервными вариантами GPT-5 Mini и GPT-5.4 при необходимости.