AI-Agent-Kontext geht niemals verloren: DAG-Speicherarchitektur des LCM-Plugins Das native OpenClaw (und fast alle AI-Agenten) schneidet bei Gesprächen, die das Kontextfenster des Modells überschreiten, einfach alte Nachrichten ab - Informationen gehen verloren. Die zentrale Behauptung von Lossless Claw ist: Kompression bedeutet nicht Vergessen. Es ersetzt den ursprünglichen Mechanismus des gleitenden Fensters durch ein schichtweises Zusammenfassungssystem mit DAG (gerichtetem azyklischen Graphen), das jede Nachricht dauerhaft speichert und durch rekursive Zusammenfassungen - Zusammenfassen von Zusammenfassungen - es dem Agenten theoretisch ermöglicht, eine unbegrenzt lange Geschichte zu "erinnern", während er das Token-Budget einhält. • GitHub hat 2k Sterne, 147 Forks, und wurde kurz nach dem Start populär - ein repräsentatives Projekt unter den Werkzeugen des OpenClaw-Ökosystems • Der Schwellenwert für die komprimierte Kontextauslösung liegt bei 75% (contextThreshold=0.75), d.h. es beginnt mit der Kompression, wenn noch 25% Spielraum vorhanden sind, um ein Überlaufen zu vermeiden • Die neuesten 32 Nachrichten werden vor der Kompression geschützt (freshTailCount=32), um die Kohärenz in der Nähe zu gewährleisten • Alle ursprünglichen Nachrichten werden mit SQLite dauerhaft gespeichert, die Zusammenfassungs-Knoten verweisen auf die ursprünglichen Nachrichten, sodass jederzeit der Originaltext wiederhergestellt werden kann • Es werden drei Agentenwerkzeuge bereitgestellt: lcm_grep (Suche), lcm_describe (beschreibe Knoten), lcm_expand (Details entfalten) • Jeder Blattknoten hat maximal 20000 Tokens an Quellinhalt, das Kompressionsziel liegt bei 1200 Tokens; das Ziel für hochgradig komprimierte Knoten liegt bei 2000 Tokens 1. Installation: Ein Befehl openclaw plugins install @martian-engineering/lossless-claw, keine manuelle JSON-Änderung erforderlich 2. Konfiguration: Im OpenClaw-Config den contextEngine: "lossless-claw" angeben und Parameter über Umgebungsvariablen feinjustieren 3. Kern-Designmuster: • Automatische Kompression nach jeder Gesprächsrunde (kann deaktiviert werden) • Alte Nachrichten → Blatt-Zusammenfassung → Komprimierter Knoten, schichtweise Kompression, um einen DAG zu bilden • Wenn der Agent lcm_expand aufruft, wird der DAG rückwärts entfaltet, um die ursprünglichen Details wiederherzustellen 4. Sitzungs-Persistenz: In Kombination mit session.reset.idleMinutes: 10080 (7 Tage) kann dieselbe Sitzung eine Woche lang bestehen bleiben, LCM-Speicher wird über Sitzungen hinweg akkumuliert...