Плагин OpenClaw Shared Memory: координация нескольких агентов на основе SQLite

Разработчик создал плагин общей памяти для многокомпонентных сред OpenClaw, чтобы решить проблему изоляции, при которой агенты работают, не зная о решениях и контексте друг друга. Плагин использует SQLite и Markdown в качестве источника истины, не требуя внешних сервисов, Docker или подключения к интернету — он работает офлайн с локальной моделью эмбеддинга по умолчанию.
Ключевые особенности
- Общая память: Агенты могут явно делиться воспоминаниями с помощью инструмента
memory_shareили работать в неявном режиме, где простая модель автоматически извлекает и делится контекстом после каждого хода. - Контроль доступа: Не все воспоминания доступны каждому агенту; существует базовый контроль доступа для управления распределением информации.
- Отслеживание сущностей и связей: Система отслеживает сущности и отношения между агентами, поэтому информация вроде «Алиса управляет командой аутентификации» становится известна всем агентам, а не только тому, кто её узнал.
- Обнаружение противоречий: Плагин помечает случаи, когда два агента имеют противоречивую информацию, помогая поддерживать согласованность.
- Инструменты CLI: Включает интерфейс командной строки для просмотра общей памяти, поиска противоречий и перестроения индекса.
Плагин был разработан в ответ на обходные решения вроде использования Google Sheets для общего контекста, которые автор счёл неудовлетворительными. Он спроектирован в соответствии с принципами работы OpenClaw, делая акцент на простоте и локальной функциональности. Текущая реализация доступна на GitHub, хотя в ней ещё отсутствуют такие функции, как очистка памяти и детализированные списки контроля доступа (ACL) для каждого агента.
📖 Прочитать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Навык iknowkungfu анализирует использование OpenClaw, чтобы рекомендовать недостающие навыки.
iknowkungfu — это новый навык OpenClaw, который сканирует рабочее пространство вашего агента, файлы памяти и журналы бесед, чтобы определить, каких навыков вам не хватает, основываясь на ваших реальных моделях использования. Он предоставляет конкретные рекомендации с оценками доверия и причинами, связанными с вашим рабочим процессом.

Ассистент ИИ для WhatsApp, созданный на основе Claude Code, как альтернатива OpenClaw
Разработчик создал AI-ассистента для WhatsApp, используя Claude Code в качестве агентного мозга, с локальным релейным сервером для вебхуков WhatsApp и мостом через MCP сервер. Проект включает Arcade для ограниченной авторизации в Google Calendar, Gmail и Slack.

Приложение для многоагентных дебатов, созданное с использованием Claude, ElevenLabs и Flux
Разработчик создал приложение для дебатов, в котором Claude генерирует аргументы для двух персонажей на любую тему, а ИИ-судья оценивает и выбирает победителя. Приложение добавляет голос через ElevenLabs и изображения через Flux, создавая атмосферу дебатного шоу.

mnemos: постоянный слой памяти для ИИ-агентов программирования (Go, MCP-Native, без Python)
mnemos — это Go-основанный MCP-нативный слой памяти для AI-агентов, занимающихся кодингом. Автор создал верификатор для измерения прироста: +40% в совокупности для сценариев чтения, но только 53% захвата при записи после итеративных исправлений.