Плагин OpenClaw Shared Memory: координация нескольких агентов на основе SQLite

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 14 марта 2026 г.🔗 Source
Плагин OpenClaw Shared Memory: координация нескольких агентов на основе SQLite
Ad

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.

Ad

Ключевые особенности

  • Общая память: Агенты могут явно делиться воспоминаниями с помощью инструмента memory_share или 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

Ad

👀 Смотрите также

Навык iknowkungfu анализирует использование OpenClaw, чтобы рекомендовать недостающие навыки.
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Ассистент ИИ для WhatsApp, созданный на основе Claude Code, как альтернатива OpenClaw
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Приложение для многоагентных дебатов, созданное с использованием Claude, ElevenLabs и Flux
Инструменты

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.

OpenClawRadar
mnemos: постоянный слой памяти для ИИ-агентов программирования (Go, MCP-Native, без Python)
Инструменты

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.

OpenClawRadar