AI-agenttikonteksti ei koskaan kadoksissa: DAG-muistiarkkitehtuuri LCM-liitännäisille Natiivi OpenClaw (ja lähes kaikki tekoälyagentit) yksinkertaisesti katkaisevat vanhoja viestejä, kun keskustelu menee mallin kontekstin ulkopuolelle – ja tieto katoaa. Lossless Clawin ydinajatus on, että kompressio ei ole sama asia kuin unohtaminen. Se korvaa alkuperäisen liukuvan ikkunan katkaisumekanismin DAG-hierarkkisella yhteenvetojärjestelmällä, tallentaa jokaisen viestin johdonmukaisesti ja mahdollistaa agentin teoreettisesti "muistaa" äärettömän historian samalla kun se ylläpitää token-budjettia rekursiivisella rikastamalla yhteenveto-uudelleenkäynnistystä rekursiivisesti. • GitHub on saanut 2 000 tähteä, 147 haarukkaa ja siitä tuli hitti pian julkaisunsa jälkeen – edustava projekti OpenClaw-ekosysteemissä • Kontekstipohjaisen kompression kynnys on 75 % (contextThreshold=0,75), eli se alkaa tiivistyä, kun ikkunapurkauksilta on vielä 25 % tilaa • Suojaa uusimmat 32 viestiä pakkaamiselta (freshTailCount=32) varmistaaksesi viimeaikaisen yhdenmukaisuuden • Taustalla oleva kerros säilyttää kaikki alkuperäiset viestit SQLitellä, tiivistää solmuketjun takaisin lähdeviestiin ja voi laajentaa alkuperäisen tekstin palautusta milloin tahansa • Saatavilla on kolme agenttityökalua: lcm_grep (haku), lcm_describe (kuvaa solmut), lcm_expand (laajenna yksityiskohtia) • Lehtisolmuissa voi olla enintään 20 000 tokenia per lähdesisältölohko, ja pakkaustavoite on 1 200 tokenia. Korkean tason rikastussolmu tähtää 2000 tokeniin 1. Asennus: Yhden rivin komento-openclaw-lisäosat asentavat @martian-engineering/lossless-claw, ei tarvitse vaihtaa JSONia manuaalisesti 2. Konfigurointi: Määritä contextEngine: "lossless-claw" OpenClaw-konfiguraatiossa hienosäätämään parametreja ympäristömuuttujien avulla 3. Ydinsuunnittelumallit: • Automaattinen pakkaus jokaisen dialogikierroksen jälkeen (voidaan kytkeä pois päältä) • Old Messages → Leaf Summary → Condensed Node, joka tiivistetään kerros kerrokselta muodostaen DAG:n • Kun agentti kutsuu lcm_expand, se laajenee taaksepäin DAG:sta palauttaakseen alkuperäiset tiedot 4. Istunnon pysyvyys: session.reset.idleMinutes: 10080 (7 päivää) -toiminnolla sama istunto voi kestää viikon, ja LCM-muisti kertyy istuntojen välillä...