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

Троттл-метр: счетчик использования открытого кода Claude Code для macOS
Бесплатное приложение для строки меню macOS, которое читает локальные логи Claude Code для отображения реального времени использования за 5 часов и неделю, с уведомлениями о порогах и хуками для экономии токенов. Также есть коммерческая версия за €19 с режимом Exact (читает внутренний API claude.ai через Safari).

GitHub Comic Bot: Превращайте коммиты в ежедневные комиксы о средневековых рыцарях
Бот, который читает коммиты GitHub и генерирует четырёхпанельные комиксы с невозмутимым средневековым рыцарем, созданный с помощью Claude Code и Gemini, работает на GitHub Actions с бесплатным тарифом.

Обзор альтернатив Hermes Agent 2026: Самостоятельно размещаемые решения от OpenClaw до memU Bot
Разработчик, использующий Hermes с момента запуска, протестировал все самостоятельно размещенные и управляемые альтернативы после проблем с безопасностью ClawHub. Ключевые находки: OpenClaw (370k звезд), но 9 CVE за 4 дня и ~20% вредоносных пакетов; TrustClaw перестроен с OAuth/песочницей; nanobot ~4K строк на Python с MCP; memU Bot с уникальной структурированной памятью. Управляемые варианты: Perplexity Computer (19 моделей, $200/мес), Claude Cowork (открывает реальные приложения Mac) и KimiClaw (40GB RAG, привязан к K2.5, законы Китая о данных). Полный обзор по ссылке.

Метод эволюции кода утраивает производительность LLM на тесте ARC-AGI-2
Исследователи достигли улучшения в 2,8 раза на бенчмарке ARC-AGI-2, используя эволюцию кода с открытыми весами моделей, достигнув точности 34% при стоимости $2,67 за задачу. Тот же метод позволил повысить точность Gemini 3.1 Pro до 95% при стоимости $8,71 за задачу.