Плагин OpenClaw добавляет постоянную память с помощью сервера Engram.

Разработчик создал плагин на TypeScript, который соединяет агентов OpenClaw с Engram — лёгким сервером памяти на Go, хранящим структурированные наблюдения в SQLite с полнотекстовым поиском FTS5. Это обеспечивает агентам долговременную память, которая сохраняется после перезапусков, сжатий и завершения сессий.
Как это работает
Плагин перехватывает входящие сообщения перед каждым ходом агента, извлекает ключевые слова, ищет в Engram и автоматически внедряет релевантные воспоминания в промпт. Это происходит через прогрессивный поиск с откатом: FTS5 использует логику И, поэтому система отбрасывает ключевые слова по одному, пока что-нибудь не совпадёт. Результаты оцениваются по релевантности BM25, а плагин пропускает всё, что уже было внедрено в сессии, чтобы избежать повторения контекста.
Что сохраняют агенты
Воспоминания — это не дампы чата, а типизированные наблюдения с категориями, такими как decision, bugfix, config, procedure, discovery и pattern. Они помечаются проектами и ключами тем. Когда агент сохраняет что-то с тем же topic_key, что и существующее воспоминание, оно обновляется вместо дублирования, позволяя знаниям эволюционировать на месте.
Примеры того, что сохраняется: предпочтения и ограничения инфраструктуры, учётные данные сервисов и CLI-обёртки для каждого окружения, резервирование портов и соглашения о развёртывании, а также пошаговые процедуры для повторяющихся задач.
Технические детали
Плагин состоит примерно из 750 строк TypeScript и предоставляет агентам 11 инструментов, 4 хука жизненного цикла и CLI. Он использует пространство имён engram_*, чтобы сосуществовать со встроенной памятью OpenClaw в формате Markdown без конфликтов.
Ключевые детали реализации:
- Удаляет метаданные канала (обрамление Mattermost/Telegram, временные метки) перед поиском, чтобы избежать загрязнённых результатов
- Удаляет стоп-слова и извлекает значимые ключевые слова
- Динамически определяет размер сниппетов: 1 результат получает больше деталей, 5 результатов — более короткие сводки
- Внедряет всё с идентификаторами наблюдений, чтобы агенты могли вызывать
engram_getдля полного содержимого
Требования к настройке
- Установите Engram:
brew install gentleman-programming/tap/engramили скачайте бинарный файл - Запустите
engram serve(порт по умолчанию 7437, база данных SQLite, нулевая конфигурация) - Клонируйте плагин и используйте
npmдля установки - Установите
tools.profile: "full"в вашей конфигурации, чтобы инструменты плагина стали видимыми для агентов
Проблемы и решения
- Логика И в FTS5: Поиск "kubernetes cluster configuration" не возвращает ничего, если какой-либо отдельный термин не проиндексирован. Исправлено с помощью прогрессивного отката ключевых слов.
- Метаданные канала в промптах: Сообщения из Mattermost приходят с обрамлением, которое загрязняет поиск. Решение — сначала удалять метаданные.
- Инструменты плагина невидимы для агентов: Параметр OpenClaw
tools.profile: "coding"фильтрует инструменты, зарегистрированные плагином. Исправление —tools.profile: "full".
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Проект "Реестр": Система памяти с участием человека для AI-агентов в программировании
Проект GitHub представляет систему учета на основе YAML, где люди курируют то, что ИИ-агенты запоминают о кодовых базах. Он включает навык /ledger, хук UserPromptSubmit для автоматического внедрения контекста и проверку аудитором Haiku.

ClawPy: Минимальная однодокументная реализация OpenClaw на Python с памятью опыта
Разработчик создал ClawPy — упрощённый скрипт на Python, который реализует механику автономного выполнения задач OpenClaw с системой постоянного опыта, обучающейся на прошлых ошибках и успехах.

Бесплатная библиотека из 789 загружаемых навыков для Claude Code
clskills.in — это поисковый хаб, предлагающий 789 загружаемых файлов навыков в формате .md для Claude Code по более чем 60 категориям, включая корпоративные платформы, языки программирования и инструменты DevOps. Каждая загрузка включает README и автоматический промпт для установки.

AIDA: Открытая платформа для пентестинга на основе искусственного интеллекта
AIDA — это платформа с открытым исходным кодом, которая предоставляет ИИ-агентам полноценную среду для тестирования на проникновение через MCP-подключение к Docker-контейнеру. Последняя версия заменяет требование в 40 ГБ для Exegol на специально собранный контейнер объёмом 1 ГБ, содержащий основные инструменты безопасности.