Простая настройка MEMORY.md у агента OpenClaw превосходит время выполнения Memory Startup в тесте на временную согласованность
Разработчику на r/openclaw написало в личку представители стартапа, занимающегося памятью для ИИ, и попросили попробовать сломать их продукт. Тест был такой: скормить агенту три версии одного и того же решения и проверить, вернёт ли он актуальную. Рантайм стартапа провалился; агент разработчика на OpenClaw, чья память — это просто markdown в git-репозитории, прошёл.
Тест
В рантайм стартапа по очереди подали три решения:
- REST — январь
- GraphQL — апрель
- tRPC — август
Рантайм вернул GraphQL. Все три результата получили одинаковую релевантность — 1.000, потому что в цепочке извлечения ничто на самом деле не читает временны́е поля в схеме.
Агент на OpenClaw, напротив, вернул tRPC — с датой, а старые версии были зачёркнуты над ним. Формулировка автора: тут нечего ранжировать, файл просто говорит, что есть.
Как выглядит эта схема
Агент остаётся одним и тем же уже 7 месяцев, пережив три модели и двух поставщиков. Хранение никогда не было сложной частью — сложны правила записи:
MEMORY.md— это только индекс, без фактов. OpenClaw обрезает большие стартовые файлы, так что толстый файл тихо теряет свой хвост.- Каждый факт помечается тегом
stated,observed,inferredилиsuggested. - Выведенный урок требует 3 сигналов из 2 сессий, прежде чем стать правилом.
- Изменённое решение зачёркивается, а не дописывается снизу.
Автор честно предупреждает: n=1, и это работает, только если ваш агент действительно следует правилам. Неаккуратный автор так же успешно сгноит папку с markdown.
Почему важны временны́е поля
Большинство систем памяти, созданных для агентов, рассматривают извлечение как задачу ранжирования по релевантности. Если в схеме есть поля valid_from / valid_to, но механизм извлечения их игнорирует, устаревший факт получит ровно ту же оценку, что и актуальный. Именно это и показал рантайм стартапа: три ничьи на 1.000. Markdown-файл с поддержкой git полностью обходит проблему ранжирования — актуальная версия это незачёркнутая строка, а история — прямо над ней.
Автор выложил в открытый доступ весь тест и свою схему; ссылки есть в комментариях к исходному треду. Он также спрашивает, что используют для памяти все остальные: стандартный MEMORY.md, плагин или что-то самодельное.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Пользователь OpenClaw сталкивается с проблемами автоматизации AI-агента после успешной настройки конвейера Claude Code.
Владелец маркетингового агентства успешно создал конвейер воссоздания изображений с помощью Claude Code за один час, но столкнулся с проблемами при попытке обучить тому же процессу ИИ-агента в OpenClaw, работающего на Gemini 3.1 Pro. Проблемы включали плохую логику, медленные ответы и некорректные результаты.
V100 кластер против MoE: сборка 12x SXM2 32GB с оркестрацией Claude Code
Юрист, использующий кластер из 12 V100 32GB SXM2 на Threadripper Pro, сообщает, что на Volta (вычислительная способность 7.0) только MoE-модели обеспечивают приемлемую скорость декодирования. Плотные модели — ловушка: даже 27-32B плотная модель выдает 20-28 токенов/с, что ниже порога в 40 токенов/с. Для сравнения, Qwen3.5-122B-A10B (122B всего, 10B активных) достигает ~50 токенов/с на одной плате с 4 GPU, а Gemma-4-26B-A4B — ~113 токенов/с. Все бенчмарки используют Q8 GGUF с Q4 KV cache и flash-attention.
Параллельное выполнение для ИИ-агентов Claude достигнуто с помощью распределенного системного подхода.
Разработчик успешно запустил 41 агента Claude AI параллельно без конфликтов и сэкономил 58% времени, рассматривая агентов как распределённую систему с чётко определёнными обязанностями, а не как групповой чат.
LLM генерируют SQL-запросы для анализа терабайтов логов непрерывной интеграции за секунды.
ИИ-агент Mendral отследил нестабильный тест до изменения зависимости тремя неделями ранее, написав собственные SQL-запросы, просканировав сотни миллионов строк логов в дюжине запросов за секунды. Система обрабатывает 1,5 миллиарда строк логов CI еженедельно, сжатых в соотношении 35:1 в ClickHouse.