Agentic-stack решает проблему потери контекста при переключении между AI-агентами, создавая единую портативную базу знаний с непрерывной памятью и общими навыками. Интеграция с OpenClow и мониторинг агентов обеспечивают гибкость и контроль без потери данных.
agentic-stack: один мозг для всех агентов, включая OpenClaw
полный разбор ролика · 5 глав ↓
Проблема потери контекста
При переключении между агентами теряется накопленная память и навыки, что замедляет работу и требует повторения инструкций.
Классический подход изолирует память в отдельных хранилищах, тогда как agentic-stack предлагает непрерывную память и общие навыки, повышая эффективность.
Портативный мозг agent
Вся память разделена на рабочую, эпизодическую, семантическую и личную, что позволяет хранить как краткосрочные, так и глобальные данные.
Навыки и протоколы организованы в единой папке .agent, обеспечивая совместимость с 10 различными средами выполнения, включая OpenClow.
Ночной цикл кластеризации
Система без сетевых запросов анализирует повторяющиеся паттерны и предлагает уроки для утверждения или отклонения.
Ручная модерация позволяет исключать бесполезные предложения и сохранять контроль над знаниями.
Интеграция с OpenClow
Интеграция происходит через декларацию среды в adapter.json, объединение конфигов Python backend и автоматическое внедрение промтов.
Пример с визуальным навыком показывает, как вручную добавить настройки в протокол MCP для расширения возможностей агента.
Слой данных и маховик
Очищенные логи обрабатываются скриптами для получения трассировок и кейсов в формате JSNL, полностью локально без передачи данных.
Это обеспечивает безопасность и подходит для проектов с жёсткими NDA или требованиями к приватности.