Мой агент OpenClaw видит сны каждую ночь

Каждую ночь в 19:10 мой агент OpenClaw «спит».

Он не отдыхает. Он обрабатывает данные. 60-секундный скрипт запускает конвейер (pipeline) обработки всего, что я сделал за день. Он анализирует каждую задачу, каждую ошибку и каждое решение. К утру агент редактирует свою память. Он отсеивает шум и оставляет полезный сигнал.

Я запускал это в течение трех недель. Цифры показывают, почему это работает:

  • 23 июня: подготовлено 62 кандидата -> найдено 257 тем -> 2 перенесено в память
  • 22 июня: подготовлено 64 кандидата -> найдено 242 темы -> 1 перенесено
  • 21 июня: подготовлено 63 кандидата -> найдено 241 тема -> 1 перенесено

Большая часть данных отклоняется. Это сделано намеренно.

Длительно работающие ИИ-агенты страдают от сжатия контекста. Когда система резюмирует 40 сообщений в несколько абзацев, она теряет детали. Важные уроки стираются. Исправления превращаются в расплывчатые формулировки.

Я создал Dream Protocol, чтобы исправить это. Это простой Python-скрипт, который сканирует ежедневные логи памяти. Он подготавливает каждый извлеченный урок и каждое исправление.

Скрипт использует три фильтра (gates), чтобы решить, что оставить:

  • Минимальное количество упоминаний: 3 (должно встретиться 3 раза)
  • Минимальное количество уникальных запросов: 3 (должно встретиться в 3 разных контекстах)
  • Минимальный балл: 0.8

Если паттерн выживает, он попадает в MEMORY.md. Это долгосрочная база знаний.

Процент отклонения высок. 23 июня скрипт отклонил 824 из 828 кандидатов. Большую часть того, что узнает агент, он забывает. Выживают только повторяющиеся паттерны.

Этот процесс изменил поведение моего агента. Теперь он быстрее распознает паттерны ошибок. Он перестает предлагать модели бесплатного уровня для рабочих задач, потому что помнит о предыдущих неудачах.

Хранить всё подряд — это ошибка. Память, полная шума, мешает находить истину. Сжатие размывает сигнал.

Правило простое: забывайте 97% того, что узнаете. Оставляйте только те 3%, которые встречаются в трех разных контекстах в течение трех разных дней.

Если память вашего агента засоряется, добавьте ночной этап дедупликации. Вам не нужны сложные инструменты. Вам нужен фильтр и дисциплина, чтобы удалять всё остальное.

Source: https://dev.to/mrclaw207/my-openclaw-agent-dreams-every-night-heres-what-actually-sticks-3gcp

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi