Установка скиллов и плагинов OpenClaw осуществляется на ваш страх и риск. Все файлы были получены из открытых источников и предоставляются «как есть». Мы не гарантируем их корректную работу, безопасность или совместимость с вашей системой. Перед установкой настоятельно рекомендуется ознакомиться с содержимым кода и убедиться, что вы понимаете, какие изменения будут внесены в вашу систему.
Автоматизированное многоуровневое управление памятью (HOT, WARM, COLD). Этот подход используется для организации, очистки и архивирования контекста в процессе работы агента и при операциях сжатия памяти.
Общее описание
Memory Tiering реализует динамическую архитектуру памяти с тремя уровнями. Каждый уровень предназначен для хранения информации разной важности и «свежести», что позволяет оптимизировать использование контекста и ускорить доступ к данным.
Три уровня памяти
🔥 HOT (горячая память)
Содержит актуальный контекст текущей сессии: активные задачи, временные данные, цели и промежуточные результаты.
- Обновляется постоянно
- Агрессивно очищается после завершения задач
- Минимизируется для эффективной работы контекста
🌡️ WARM (тёплая память)
Хранит устойчивую информацию: предпочтения пользователя, конфигурации системы, повторяющиеся паттерны и знания.
- Обновляется по мере изменений
- Содержит стабильные и полезные данные
- Служит промежуточным слоем между оперативным контекстом и архивом
❄️ COLD (холодная память)
Представляет собой архив: завершённые проекты, ключевые решения, обобщённые выводы и долгосрочные знания.
- Обновляется в процессе архивирования
- Содержит сжатую и агрегированную информацию
- Избавляется от лишних деталей
Как работает система
При запуске процесса реорганизации памяти система проходит через несколько этапов:
- Аудит и анализ — читаются все уровни памяти и свежие записи, выявляется «мёртвый контекст» (завершённые задачи, исправленные ошибки)
- Перераспределение — информация перемещается между уровнями в зависимости от её актуальности
- Очистка и сжатие — лишние детали удаляются, особенно в холодном слое
- Проверка — система убеждается, что важные данные не потеряны
Правила распределения
- В HOT попадает всё, что нужно в ближайшие шаги
- В WARM — стабильные знания о пользователе и системе
- В COLD — завершённые этапы, сводки и выводы
Очистка и оптимизация
Особое внимание уделяется уменьшению объёма данных:
- В холодной памяти сохраняются только сжатые версии информации
- Детализированные данные удаляются или агрегируются
- Чувствительные данные не хранятся напрямую, а заменяются ссылками
Когда используется
Система может запускаться:
- Вручную по команде пользователя
- Автоматически после операций сжатия контекста
Зачем это нужно
Разделение памяти на уровни позволяет:
- Снижать нагрузку на контекст
- Ускорять поиск и извлечение информации
- Избегать накопления «шума»
- Сохранять важные знания без потери эффективности
В результате агент работает быстрее, точнее и устойчивее при длительных сессиях. :
Файл из источника