Трехуровневая архитектура памяти для постоянного контекста агента OpenClaw

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 7 марта 2026 г.🔗 Source
Трехуровневая архитектура памяти для постоянного контекста агента OpenClaw
Ad

Архитектура памяти для сохранения контекста агентов

Разработчик, запустивший многозадачную операцию OpenClaw в сфере недвижимости, столкнулся с постоянной потерей контекста: агенты начинали каждую сессию с нуля, требуя повторных объяснений предыдущей работы. Это привело к реальным бизнес-издержкам, включая обращение агентов с горячими лидами как с незнакомцами и пропуск сроков из-за отсутствия состояния.

Решение — трехслойная архитектура памяти, построенная на существующей инфраструктуре рабочего пространства и памяти OpenClaw. Информация передается вниз по слоям и никогда не дублируется между ними.

Слой 1: Мозг (рабочие файлы)

OpenClaw автоматически внедряет фиксированный набор рабочих файлов как контекст проекта на каждом шаге. Эти семь файлов формируют операционную систему агента:

  • SOUL.md: личность, голос, ценности
  • AGENTS.md: роль, правила, зона ответственности
  • MEMORY.md: что активно сейчас (одна строка на элемент, настоящее время)
  • USER.md: как думает пользователь и что ему нужно
  • TOOLS.md: машинно-специфичные команды и обходные пути
  • IDENTITY.md: имя, роль, краткая справка
  • HEARTBEAT.md: регулярные задачи для периодических проверок

Разработчик установил правило бюджета: хотя OpenClaw позволяет до 20 000 символов на файл, они стремятся к 500–1 000 токенов на файл, сохраняя общий объем L1 ниже 7 000 токенов. Это гарантирует, что агенты действительно читают всё, а не просматривают раздутые файлы. Команда trim обеспечивает соблюдение этого лимита.

Правило стабильности: только пользователь или контрольная точка обновляют файлы L1. Агенты не меняют свои правила случайно, за исключением того, что MEMORY.md может обновляться для отражения текущего состояния.

Ad

Слой 2: Память (семантический поиск)

Это долгосрочное воспоминание с использованием встроенного инструмента OpenClaw memory_search, который семантически ищет по MEMORY.md и всему содержимому каталога memory/. Когда агента спрашивают о предыдущей работе, решениях или контексте, он автоматически ищет в L2.

Здесь находятся два типа файлов:

  • Ежедневные заметки: memory/YYYY-MM-DD.md (соглашение OpenClaw), содержащие историю сессий, принятые решения, выполненную работу и исправления
  • Файлы-указатели: memory/[название-темы].md (добавление разработчика), содержащие отобранные факты, организованные по ситуациям, с максимум 4 КБ на файл, один факт на строку

Каждый ключевой факт в файлах-указателях включает ссылку на L3: → Подробнее: reference/имя-файла.md. Это создает мост между L2 и L3, чтобы агентам не нужно было загружать полные справочные документы только для запоминания одного релевантного факта.

Ключевое понимание: точность L2 полностью зависит от того, что в него записывается. Если агент выполняет действие и не фиксирует его перед переходом к следующему, файл состояния начинает возвращать устаревшую информацию.

Слой 3: Справочник (по требованию)

Это полностью добавление разработчика, а не соглашение OpenClaw. Каталог reference/ содержит глубокий контекст: стандартные операционные процедуры, фреймворки, плейбуки и исследования.

Агенты обращаются к L3 по требованию, когда конкретная задача требует глубины. Он не ищется через memory_search по замыслу, чтобы избежать затрат контекста на загрузку того, что редко имеет значение.

Полный поток: L1 (всегда загружен) → поиск в L2 (память) → открытие L3 (справочник) по требованию.

📖 Read the full source: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

12 шаблонов OpenClaw SOUL.md и STYLE.md с практическими уроками
Гайды

12 шаблонов OpenClaw SOUL.md и STYLE.md с практическими уроками

Разработчик создал 12 шаблонов агентов OpenClaw для распространенных сценариев использования, каждый из которых соответствует официальной спецификации из 4 разделов, и выделил ключевые уроки, включая необходимость файла STYLE.md для определения шаблонов общения и важность конкретных границ по сравнению с расплывчатыми чертами личности.

OpenClawRadar
Исправление ошибок Claude Cowork «Не удалось запустить рабочее пространство» в Windows 11 Home
Гайды

Исправление ошибок Claude Cowork «Не удалось запустить рабочее пространство» в Windows 11 Home

Пользователь решил ошибки запуска Claude Cowork в Windows 11 Home, установив Windows Subsystem for Linux (WSL2) из Microsoft Store, что необходимо для базовой технологии виртуальных машин.

OpenClawRadar
Структура кода Claude, проверенная в нескольких реальных проектах
Гайды

Структура кода Claude, проверенная в нескольких реальных проектах

Разработчик делится настройкой Claude Code, которая выдержала 2-3 реальных проекта с несколькими навыками, MCP-серверами и агентами. Ключевые выводы включают использование CLAUDE MD для согласованности, разделение навыков по назначению, внедрение хуков и поддержание использования контекста ниже 60%.

OpenClawRadar
Компоненты кодирующего агента: как инструменты, память и контекст расширяют возможности больших языковых моделей
Гайды

Компоненты кодирующего агента: как инструменты, память и контекст расширяют возможности больших языковых моделей

Себастьян Рашка разбирает шесть строительных блоков кодирующих агентов, таких как Claude Code и Codex CLI, объясняя, как агентные оболочки объединяют модели с инструментами, памятью и контекстом репозитория, чтобы сделать большие языковые модели более эффективными для работы с программным обеспечением.

OpenClawRadar