Context AI Agent Never Lost: Arhitectura de memorie DAG pentru pluginurile LCM OpenClaw nativ (și aproape toți agenții AI) pur și simplu trunchiază mesajele vechi atunci când conversația depășește fereastra de context a modelului – iar informația se pierde. Propoziția de bază a Lossless Claw este că compresia nu este același lucru cu a uita. Acesta înlocuiește mecanismul original de trunchiere a ferestrei glisante cu un sistem ierarhic de rezumat DAG (graf aciclic direcționat), stochează constant fiecare mesaj și permite agentului să "rețească" teoretic istoricul infinit, menținând în același timp bugetul de token prin îmbogățirea recursivă a rezumatului-reluării. • GitHub a primit 2.000 de stele, 147 de Fork-uri și a devenit un succes la scurt timp după lansare – un proiect reprezentativ în ecosistemul OpenClaw • Pragul pentru compresia declanșată de context este 75% (contextThreshold=0,75), adică începe să se condenseze când încă există 25% din spațiu pentru a evita exploziile de fereastră • Protejarea celor mai recente 32 de mesaje de comprimare (freshTailCount=32) pentru a asigura consistența recentă • Stratul de bază persistă toate mesajele originale cu SQLite, rezumă lanțul de noduri înapoi la mesajul sursă și poate extinde recuperarea textului original în orice moment • Sunt disponibile trei unelte Agent: lcm_grep (căutare), lcm_describe (descrie nodurile) lcm_expand (extinde detaliile) • Nodurile frunză pot avea un maxim de 20.000 de tokenuri pe bloc de conținut sursă, cu o țintă de compresie de 1.200 de tokenuri. Nodul de îmbogățire la nivel înalt țintește 2000 de tokenuri 1. Instalare: Plugin-uri openclaw cu comandă unică instalează @martian-engineering/lossless-claw, nu este nevoie să schimbi manual JSON-ul 2. Configurare: Specifică contextEngine: "lossless-claw" în configurația OpenClaw pentru a ajusta fin parametrii prin variabilele de mediu 3. Modele de design de bază: • Compresie automată după fiecare rundă de dialog (poate fi dezactivată) • Mesaje vechi → rezumat de frunză → nod condensat, care este condensat strat cu strat pentru a forma un DAG • Când Agentul apelează lcm_expand, acesta se extinde înapoi față de DAG pentru a restaura detaliile originale 4. Persistența sesiunii: Cu session.reset.idleMinutes: 10080 (7 zile), aceeași sesiune poate supraviețui o săptămână, iar memoria LCM se acumulează între sesiuni...