OpenClaw vient de publier l’épisode 16 de The ClawCast, consacré à une analyse approfondie de Scribes, sa nouvelle architecture de mémoire qui va bien au-delà d’un simple historique des conversations.
La démo montre comment l’équipe gère la consolidation des connaissances pour les agents. Au lieu de simplement stocker des journaux de conversation bruts, elle construit un système qui traite et structure réellement ce que l’agent apprend au fil du temps.
L’objectif est de s’attaquer à l’un des problèmes fondamentaux des systèmes d’agents : comment conserver une mémoire cohérente à long terme sans tout déverser dans les fenêtres de contexte ? Leur approche distingue les données temporaires des conversations des structures de connaissances persistantes.
À regarder si vous développez des agents et que vous butez sur la gestion de la mémoire. L’architecture Scribes pourrait servir de modèle pour créer des agents qui se souviennent et apprennent vraiment, au lieu de simplement répondre.
La démo montre comment l’équipe gère la consolidation des connaissances pour les agents. Au lieu de simplement stocker des journaux de conversation bruts, elle construit un système qui traite et structure réellement ce que l’agent apprend au fil du temps.
L’objectif est de s’attaquer à l’un des problèmes fondamentaux des systèmes d’agents : comment conserver une mémoire cohérente à long terme sans tout déverser dans les fenêtres de contexte ? Leur approche distingue les données temporaires des conversations des structures de connaissances persistantes.
À regarder si vous développez des agents et que vous butez sur la gestion de la mémoire. L’architecture Scribes pourrait servir de modèle pour créer des agents qui se souviennent et apprennent vraiment, au lieu de simplement répondre.
