MemTensor/MemOS-Cloud-OpenClaw-Plugin

해결하는 문제

이 플러그인은 OpenClaw, Moltbot, 또는 ClawDBot에서 호스팅되는 AI 에이전트가 MemOS Cloud를 통해 지속 가능한 장기 기억을 유지할 수 있도록 합니다. 프롬프트 처리 전에 관련 기억을 자동으로 재검색하고, 실행 종료 후 새로운 상호작용을 저장함으로써 에이전트가 사용자 선호사항과 과거 상호작용을 잊는 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 플러그인은 에이전트의 라이프사이클에 두 가지 주요 훅을 통해 통합됩니다:

• 재검색: before_prompt_build 단계에서 사용자 ID와 프롬프트를 사용하여 MemOS Cloud에 검색 요청을 보냅니다. 관련성을 사전에 필터링하기 위해 선택적으로 두 번째 LLM을 사용할 수 있으며, 그 후 관련 기억을 시스템 컨텍스트에 삽입합니다.
• 추가: agent_end 단계에서 대화의 마지막 턴(사용자 및 어시스턴트 메시지)을 캡처하여 MemOS Cloud에 업로드하여 향후 재검색을 위해 저장합니다.

agent_id 기반으로 메모리를 분리함으로써 멀티에이전트 아키텍처를 지원하며, 서로 다른 에이전트가 고유한 지식 기반과 재검색 설정을 가질 수 있습니다. 또한 설정을 관리하기 위한 로컬 웹 기반 구성 UI도 제공합니다.

대상 사용자

OpenClaw, Moltbot, 또는 ClawDBot를 사용하여 AI 에이전트에 지속적이고 클라우드 기반의 메모리 및 개인화된 컨텍스트를 추가하고자 하는 개발자.

주요 특징

• 자동 메모리 라이프사이클: 과거 컨텍스트 검색과 새로운 메시지 저장을 자동으로 처리합니다.
• 멀티에이전트 격리: 동일한 시스템 내에서 서로 다른 에이전트에 대해 별도의 메모리 저장소와 설정을 지원합니다.
• 모델 기반 필터링: 관련성이 가장 높은 메모리만 삽입하기 위해 OpenAI 호환 모델을 사용한 선택적 2단계 필터링 기능.
• 유연한 구성: 로컬 UI를 통한 설정 편집을 지원하며, 여러 호스트 플랫폼에서 환경 변수 오버라이드도 가능합니다.