【ClawTeam - Agent Swarm Intelligence Shocking Release】 】 OpenClaw fra individuell kamp > ekte Swarm-lagarbeid. Den populære krepsen har gjort det enkelt for alle å ha en eksklusiv agent. Programmering, skriving, analyse, overalt. Men de kjemper alle for sin egen skyld! Som en gruppe geniale praktikanter som aldri kommuniserer med hverandre. ClawTeam fra HKUDS (HKU Data Intelligence Lab) er en spillendrer! Én kommando – > agent setter automatisk sammen team, deler oppgaver og samarbeider intelligent til perfekt levering. Ikke mer manuell håndtering av kontekster og håndtering av flere agenter. Bare fortell lederen målene dine, så vil det automatisk skape et team av eksperter, som et samtidig utviklingsteam som aldri sover! Funksjoner: • Kjernemekanikken er ekstremt lett (nullkonfigurasjon) • Leader Agent spawner automatisk eksperter via CLI • Uavhengig Git Worktree + tmux-økt for hver underagent (reell isolasjon, null konflikter) • Innebygd Kanban-brett + --blokkert-av avhengighetskjeden • Innboks punkt-til-punkt/kringkastingskommunikasjon (kun fil eller ZeroMQ) • Sanntids clawteam-brett (terminal Kanban-brett + Web UI) Null Docker, null database, null kode, full filstyrt! Kompatibel med hvilken som helst CLI-agent, du kan starte den med én enkelt prompt. Reelt tilfelle: Noen minutter for å få gjort arbeidet de foregående dagene ✅ ML Research Swarm (8× H100 GPU) prompt: "Optimaliser denne LLM-treningskonfigurasjonen" → Generer automatisk 2430+ eksperimenter → val_bpb økt fra 1,044 til 0,977 (+6,4 % på ~30 GPU-timer) ✅ Fullstack Todo AppLeader automatisk splitting: API → sertifisering → database → React front-end → testing → automatisk slå sammen hovedgrenen ✅ AI-hedgefond-team lanserer hedgefond→ Generer et team på 7 agenter (fondsforvaltere + 5 analytikere + risikokontroll) med ett klikk for å analysere aksjer i sanntid Fra manuell kasting i timevis til > helt automatisert med én kommando! Enten det er å gjøre research, bygge applikasjoner eller markedsanalyse, tenker og leverer agentene dine nå virkelig som et team. Klar til å oppgradere Solo Agent til et 24/7 samtidig utviklingsteam? Lenken er i meldingsområdet.

AI-agent-kontekst aldri tapt: DAG-minnearkitekturen for LCM-plugins Native OpenClaw (og nesten alle AI-agenter) forkorter ganske enkelt gamle meldinger når samtalen går utenfor modellens kontekstvindu – og informasjonen går tapt. Kjernen i Lossless Claw er at komprimering ikke er det samme som å glemme. Den erstatter den opprinnelige mekanismen for avkortning av glidende vinduer med et DAG (directed acyclic graph) hierarkisk oppsummeringssystem, lagrer hver melding kontinuerlig, og lar agenten teoretisk "huske" den uendelige historikken samtidig som tokenbudsjettet opprettholdes gjennom rekursiv berikelse av oppsummering-resumpsjon rekursivt. • GitHub har mottatt 2 000 stjerner, 147 forks, og har blitt en suksess kort tid etter lanseringen – et representativt prosjekt i OpenClaw-økosystemet • Terskelen for kontekstutløst komprimering er 75 % (contextThreshold = 0,75), det vil si at den begynner å kondenseres når det fortsatt er 25 % av headroom igjen for å unngå vindusburst • Beskytte de siste 32 meldingene mot komprimering (freshTailCount=32) for å sikre nylig konsistens • Det underliggende laget beholder alle opprinnelige meldinger med SQLite, oppsummerer nodekjeden tilbake til kildemeldingen, og kan utvide gjenopprettingen av den opprinnelige teksten når som helst • Tre agentverktøy er tilgjengelige: lcm_grep (søk), lcm_describe (beskriv noder), lcm_expand (utvid detaljer) • Bladnoder kan ha maksimalt 20 000 tokens per blokk med kildeinnhold, med et komprimeringsmål på 1 200 tokens. Den høynivå berikelsesnoden sikter mot 2000 tokens 1. Installasjon: Énlinjes kommando-openclaw-plugins installerer @martian-engineering/lossless-claw, ingen manuell endring av JSON 2. Konfigurasjon: Spesifiser contextEngine: "lossless-claw" i OpenClaw-konfigurasjon for å finjustere parametere gjennom miljøvariabler 3. Kjernedesignmønstre: • Automatisk komprimering etter hver dialogrunde (kan slås av) • Gamle meldinger → bladoppsummering → kondensert node, som kondenseres lag for lag for å danne en DAG • Når agenten kaller lcm_expand, utvider den seg bakover fra DAG for å gjenopprette de opprinnelige detaljene 4. Sesjonspersistens: Med session.reset.idleMinutter: 10080 (7 dager) kan samme økt overleve i én uke, og LCM-minne akkumuleres på tvers av øktene 5. Stor filbehandling: Filblokker som overstiger 25 000 tokens avlytter oppsummeringer individuelt uten å forurense hovedkonteksten Håndtering av kontekstvinduer er et av de største ingeniørmessige utfordringene for agentsystemer i dag, og LCM tilbyr en praktisk industriell løsning – ikke RAG-lignende søk, men aktivt hierarkisk oppsummering. Dette representerer en viktig retning i utviklingen av agentinfrastrukturen fra «bruk og kast» til «langtidsminne». Denne pluginen løser det virkelige problemet med «Claw glemmer forrige dialog etter hver omstart». Hvis du vil at Claw virkelig skal oppnå langtidsminneoppbygging over økter, er installasjon av denne pluginen den mest enkle tekniske løsningen, som er mer systematisk og pålitelig enn håndskrevet MEMORY.md. AI-agentens «glemsomhet» er en arkitektonisk feil, ikke en skjebne – hver melding lagres permanent i SQLite med en DAG-hierarkisk oppsummering, og komprimering er bare en kondensasjon, ikke glemsomhet.

Det er ikke bare at alle programvareselskaper må ha en strategi rundt kreps; Hvert selskap må ha muligheten til å bruke og integrere kreps i dybden. AI fortsetter å akselerere.