AI Agent контекст никогда не теряется: архитектура памяти DAG плагина LCM Нативный OpenClaw (а также почти все AI Agent) при превышении окна контекста модели просто обрезает старые сообщения - информация теряется. Основное утверждение Lossless Claw: сжатие не равно забвению. Он заменяет оригинальный механизм обрезки скользящего окна на систему иерархического резюме на основе DAG (ориентированный ациклический граф), сохраняя каждое сообщение в постоянном хранилище, позволяя агенту теоретически "помнить" бесконечно длинную историю, сохраняя при этом бюджет токенов через рекурсивное сжатие резюме. • GitHub уже получил 2k Stars, 147 Forks, и вскоре после запуска стал популярным - это знаковый проект среди инструментов экосистемы OpenClaw. • Порог сжатия, вызываемый контекстом, составляет 75% (contextThreshold=0.75), то есть сжатие начинается, когда остается 25% свободного места, чтобы избежать переполнения окна. • Защита последних 32 сообщений от сжатия (freshTailCount=32), чтобы обеспечить недавнюю согласованность. • В основе используется SQLite для постоянного хранения всех оригинальных сообщений, узлы резюме ссылаются на исходные сообщения, которые можно развернуть в любой момент для восстановления оригинала. • Предоставляет три инструмента для агента: lcm_grep (поиск), lcm_describe (описание узлов), lcm_expand (развертывание деталей). • Листовые узлы содержат максимум 20000 токенов исходного контента, цель сжатия - 1200 токенов; цель для узлов более высокого уровня - 2000 токенов. 1. Установка: одна команда openclaw plugins install @martian-engineering/lossless-claw, без необходимости вручную изменять JSON. 2. Конфигурация: в конфигурации OpenClaw укажите contextEngine: "lossless-claw", настраивайте параметры через переменные окружения. 3. Основные проектные модели: • Автоматическое сжатие после каждого раунда диалога (можно отключить). • Старые сообщения → Листовое резюме → Конденсированный узел, сжатие происходит по уровням, формируя DAG. • Когда агент вызывает lcm_expand, он разворачивает DAG в обратном порядке, восстанавливая оригинальные детали. 4. Постоянство сессии: в сочетании с session.reset.idleMinutes: 10080 (7 дней) позволяет одной сессии существовать неделю, память LCM накапливается между сессиями....