AI Agent kontekst nigdy nie zostanie utracony: architektura pamięci DAG wtyczki LCM Natywne OpenClaw (oraz prawie wszystkie AI Agent) w przypadku, gdy rozmowa przekracza okno kontekstowe modelu, po prostu obcinają stare wiadomości - informacje są w ten sposób tracone. Główne założenie Lossless Claw brzmi: kompresja nie równa się zapomnieniu. Zastępuje ona oryginalny mechanizm obcinania okna przesuwnego zestawem systemu podsumowań warstwowych DAG (grafów acyklicznych skierowanych), trwale przechowując każdą wiadomość, a poprzez proces podsumowania i ponownego podsumowania, pozwala Agentowi teoretycznie "zapamiętać" nieskończoną historię, zachowując jednocześnie budżet tokenów. • GitHub zdobył 2k gwiazdek, 147 forków, szybko stając się popularnym projektem - reprezentatywny projekt w ekosystemie narzędzi OpenClaw • Próg kompresji wyzwalany kontekstem wynosi 75% (contextThreshold=0.75), co oznacza, że kompresja zaczyna się, gdy pozostaje 25% przestrzeni, aby uniknąć przelania • Ochrona 32 najnowszych wiadomości przed kompresją (freshTailCount=32), zapewniając spójność w najnowszych informacjach • Wszystkie oryginalne wiadomości są trwale przechowywane w SQLite, węzły podsumowujące łączą się z oryginalnymi wiadomościami, co pozwala na ich przywrócenie w każdej chwili • Oferuje trzy narzędzia dla Agentów: lcm_grep (wyszukiwanie), lcm_describe (opis węzła), lcm_expand (rozwiń szczegóły) • Każdy liść może zawierać maksymalnie 20000 tokenów oryginalnej treści, cel kompresji to 1200 tokenów; cel dla węzłów wyższego rzędu to 2000 tokenów 1. Instalacja: jedna linia polecenia openclaw plugins install @martian-engineering/lossless-claw, bez potrzeby ręcznej edycji JSON 2. Konfiguracja: w konfiguracji OpenClaw określ contextEngine: "lossless-claw", dostosowując parametry za pomocą zmiennych środowiskowych 3. Główne wzorce projektowe: • Automatyczna kompresja po każdej rundzie rozmowy (można wyłączyć) • Stare wiadomości → Podsumowanie liścia → Skondensowany węzeł, warstwowe podsumowanie tworzy DAG • Gdy Agent wywołuje lcm_expand, rozwija wstecz z DAG, przywracając oryginalne szczegóły 4. Trwałość sesji: w połączeniu z session.reset.idleMinutes: 10080 (7 dni) pozwala na utrzymanie tej samej sesji przez tydzień, pamięć LCM gromadzi się między sesjami...