Замена стандартной памяти OpenClaw на Redis и Qdrant для производственных мультиагентных систем

Масштабирование памяти OpenClaw для производственных многозадачных агентных систем

Разработчик, запускавший OpenClaw в производственной многозадачной системе на собственном VPS в течение двух месяцев, обнаружил, что стандартный слой памяти становится проблематичным при масштабировании. Хотя изначальный подход с Markdown и последующая память SQLite хорошо работают для локального использования, они не справляются с несколькими параллельно работающими агентами, сессиями, длящимися днями, и необходимостью агентов получать релевантный контекст из прошлой работы. Конкретные проблемы включали: отсутствие семантического поиска, невозможность обмена памятью между агентами и хаотичную параллельную запись.

Решение с архитектурой Redis + Qdrant

Разработчик перестроил систему памяти со следующей архитектурой:

• Redis для горячего временного состояния: текущая задача, недавнее контекстное окно, кэш вызовов инструментов с TTL
• Qdrant для постоянной векторной памяти: прошлые эпизоды, наблюдения, извлечённые знания
• Три коллекции в Qdrant: agent_episodes, agent_observations, agent_knowledge
• Обмен знаниями между агентами: эпизоды ограничены для каждого агента, в то время как знания доступны всем агентам
• Ранжирование с временным затуханием: предотвращает загрязнение поиска устаревшими воспоминаниями
• Redis pub/sub: используется для лёгкой передачи событий между агентами
• Пакетное внедрение + асинхронные обновления Qdrant: предотвращает блокировку цикла агента на записи

Детали реализации

Разработчик задокументировал полную реализацию, включая архитектурные решения, обоснование конфигурации HNSW, класс управления памятью, как они интегрировались в цикл наблюдений и стратегию очистки/удаления. Для моделей внедрения они используют text-embedding-3-small и рассматривали возможность полностью локального использования nomic-embed-text, но пока в этом не было необходимости.