Трехуровневая архитектура памяти для постоянного контекста агента OpenClaw

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.
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
👀 Смотрите также

Проблемы и решения при настройке условного доступа Claude Code O365 MCP
Разработчик делится конкретными решениями для двух проблем, возникших при настройке O365 MCP коннектора Claude Code в условиях политик условного доступа: поиск правильных идентификаторов приложений для правил политик и устранение ошибок аутентификации, связанных с местоположением серверов.

Практические уроки от создания встроенного искусственного интеллекта в React Native
Разработчик делится конкретными техническими деталями создания приложения на React Native с локальными LLM, генерацией изображений, транскрипцией голоса и компьютерным зрением, включая стратегии управления памятью, выбор библиотек и тесты производительности.

Настройка MCP-серверов в веб-интерфейсе llama-server: практическое руководство
Пользователь Reddit делится конкретными шагами по настройке MCP-серверов в веб-интерфейсе llama-server, включая установку uv, создание файла config.json с определениями серверов, запуск mcp-proxy и изменение URL-адресов для правильной интеграции.

6 шаблонов, которые действительно активируют файлы навыков Claude Code
Протестировав более 2300 файлов навыков, разработчик выявил 6 закономерностей, определяющих, загрузится ли навык Claude Code, когда это необходимо – включая конкретный язык триггеров, одну возможность на файл и списки «когда не использовать».