Lossless Claw — плагин
Плагин для OpenClaw: вместо обрезки старых сообщений хранит весь разговор в SQLite, сжимает его в граф сводок и дает агенту инструменты поиска по истории
- 4 914 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Плагин хранит полные тексты всех разговоров в локальной базе вместе с тем, что вы в них упоминали: данными клиентов, ключами, паролями
- Для сводок он вызывает настроенную модель и отправляет ей куски истории
- Команды `/lossless doctor apply` и `lcm config set` пишут в базу и в `openclaw.json`
Установка
- Работает в
Ручная установка
openclaw plugins install @martian-engineering/lossless-claw@latestНужны OpenClaw 2026.9.2 или новее и Node.js 22 или новее. Команда включает плагин и выбирает подходящие слоты, включая contextEngine.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Плагин хранит полные тексты всех разговоров в локальной базе вместе с тем, что вы в них упоминали: данными клиентов, ключами, паролями
- Для сводок он вызывает настроенную модель и отправляет ей куски истории
- Команды `/lossless doctor apply` и `lcm config set` пишут в базу и в `openclaw.json`
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Lossless Claw заменяет в OpenClaw встроенное скользящее окно контекста системой управления контекстом без потерь, Lossless Context Management (LCM) из одноименной статьи. Когда разговор перерастает окно модели, плагин не отбрасывает старые сообщения. Он сохраняет каждое сообщение в базу SQLite с разбивкой по разговорам, сжимает куски старых сообщений в сводки с помощью настроенной в OpenClaw модели и по мере накопления объединяет сводки в узлы более высокого уровня. Получается ориентированный ациклический граф, где каждая сводка ссылается на исходные сообщения. На каждом ходу плагин собирает контекст из сводок и свежих сообщений. Порог по умолчанию — 0,75 от окна модели, а последние 64 сообщения сжатие не затрагивает. Агенту доступны инструменты `lcm_grep` для поиска по истории, `lcm_describe` для описания сводки и `lcm_expand_query`, который запускает вспомогательного агента: тот раскрывает сводку и возвращает исходные детали. Устанавливается плагин командой `openclaw plugins install @martian-engineering/lossless-claw@latest`. Вместе с ним ставится команда оболочки `lcm`, которая читает базу `lcm.db`, не меняя разговоры, и умеет записывать одно проверенное значение конфигурации. В чате работают команды `/lossless` и `/lcm`: статус, резервная копия базы, проверка и починка поврежденных сводок. Отдельная команда `lossless-claw-migrate-sessions` разово переносит в базу старые файлы сессий OpenClaw, по умолчанию в режиме пробного прогона.
Для кого. Для пользователей OpenClaw с долгими разговорами, у которых агент теряет детали после обрезки контекста.
Подходит, если
- Агент OpenClaw работает над одной задачей днями, и после обрезки контекста забывает прежние договоренности
- Нужно найти в давней истории конкретное решение или фрагмент кода, который уже ушел из окна модели
- Хочется видеть, сколько сводок накоплено, и проверять их целостность командой `/lossless doctor`
- Окно модели большое, и нужно настроить порог сжатия под него или под отдельные каналы, например Telegram
- В базу нужно добавить старые сессии OpenClaw, которые появились до установки плагина
Не подходит, если
- Вы не используете OpenClaw: плагин встраивается в его механизм контекста и без него не работает
- Версия OpenClaw старше 2026.9.2: автор требует эту или более новую
- Версия Node.js ниже 22: плагин собран под эту версию
- Нужна память между разными агентами и проектами, а не внутри одного разговора: для этого есть MCP Memory Service из каталога
Пример запроса к агенту
Найди в нашей истории, почему мы выбрали вторую схему миграции, и покажи точную формулировку из того разговораОграничения
Лицензия MIT. Нужны OpenClaw 2026.9.2 или новее, Node.js 22 и новее и настроенный в OpenClaw провайдер модели для сводок.
- Для сводок плагин вызывает модель, так что тексты ваших разговоров уходят провайдеру и расходуют токены. Защиту от лишних трат дают лимиты `summaryMaxCallsPerWindow` и `summarySpendBackoffMs`.
- Хук с правилами обращения к истории работает только при явном разрешении `allowConversationAccess` в настройках, иначе OpenClaw блокирует его.
- Панель Context explorer включается в OpenClaw отдельно: Settings, Labs, Custom plugin UI.
- Поля `transcriptGcEnabled` и `autoRotateSessionFiles` из конфигураций 0.15 в версии 1.x игнорируются с предупреждением при запуске.
- Команды `/lossless` и `/lcm` работают только внутри чата OpenClaw: корневых подкоманд `openclaw lossless` и `openclaw lcm` плагин не создает.
Как отключить. Установите `LCM_ENABLED=false` или поставьте `enabled: false` в записи `lossless-claw` раздела `plugins.entries`, а слот `contextEngine` верните на значение по умолчанию и перезапустите OpenClaw. База `lcm.db` останется на диске, ее путь задает `LCM_DATABASE_PATH`.
Частые вопросы
Что на самом деле хранится в базе?
Все сообщения целиком, по разговорам, и граф сводок над ними. Сводка всегда ссылается на исходные сообщения, поэтому агент может раскрыть ее и вернуть оригинальный текст.
Какой моделью строятся сводки?
Той, что настроена в OpenClaw. Можно задать более дешевую через `summaryModel` и `summaryProvider` или переменные `LCM_SUMMARY_MODEL` и `LCM_SUMMARY_PROVIDER`, а раскрытие сводок отдельно настраивается `expansionModel`.
Как исключить служебные сессии из хранилища?
Через `ignoreSessionPatterns` или переменную `LCM_IGNORE_SESSION_PATTERNS`: шаблоны вида `agent:*:cron:**` не создают записей в базе. Для сессий, которые могут читать историю, но не пишут в нее, есть `LCM_STATELESS_SESSION_PATTERNS`.
Как задать порог сжатия по размеру окна?
Через `contextThresholdOverrides`: правило с условием `modelContextWindowMin` подменяет порог для моделей с большим окном, а правило с `sessionPattern` делает то же для отдельных каналов, например Telegram.
Что делает /lossless doctor?
Сканирует базу на сломанные или обрезанные сводки. Команда `/lossless doctor apply` чинит их в текущем разговоре после проверки безопасности, а для чужого разговора нужно явное подтверждение `confirm-offline`.
Есть ли интерфейс для просмотра базы?
Да, `lcm-tui` на Go: он умеет отменять сведение сводок, чинить поврежденные, пересоздавать их и переносить граф сводок между разговорами. Подробности в `tui/README.md` репозитория.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
ПлагиныПлагин долговременной памяти для агента OpenClaw на LanceDB: сам запоминает предпочтения и решения, гибридный поиск, забывание шума
Открытый личный AI-ассистент на своем компьютере: отвечает в Telegram, Slack, Discord и WhatsApp, расширяется скиллами и плагинами
Плагин постоянной памяти: сохраняет наблюдения из сессий агента и подставляет нужный контекст в новые сессии
Локальное сжатие контекста для агентов: выводы инструментов, логи, файлы и RAG ужимаются до отправки в LLM. Прокси, CLI, библиотека и MCP
Awesome OpenClaw
awesome-openclaw
Ресурсы вокруг OpenClaw: официальные проекты, скиллы, плагины и инструменты, включая смежные по безопасности. Содержимое разнородное
Плагин с памятью о прошлых разговорах: по смыслу ищет решения и причины в переписке с Claude Code, Codex, Cursor и opencode через MCP
Сравнение с похожими
Записи с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Запись | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| Lossless Claw (эта запись) | нет | 4 914 | ||
| MCP Memory Service | нет | не нужна | 2 056 | долговременная память для разных агентов через MCP и REST, с семантическим поиском и графом знаний |
| Context Mode | нет | не нужна | 32 835 | MCP-сервер, который держит крупный вывод инструментов вне окна контекста |
Из блога
Коротко о README
Описание на английском и китайском начинается со ссылки на статью об LCM и анимированную визуализацию, затем идет пять шагов работы: хранение, сжатие, сведение, сборка контекста и инструменты поиска. Дальше разобраны команды оболочки и чата, разовый перенос сессий, быстрый старт с требованиями и настройкой слота контекста, плагинный конфиг и таблица переменных окружения. Завершают разделы о разработке со схемой исходников и о безопасности. В репозитории есть код на TypeScript, интерфейс `lcm-tui` на Go, тесты на vitest, спецификации и документация в `docs/`, включая справочник инструментов агента.