AtMem

Tu agente de OpenClaw o LangGraph acaba una tarea y el siguiente turno no debería rehacerla ni inventar lo que ya ocurrió. Instalando AtMem le das memoria a largo plazo en local: recuperación gobernada, entrega de contexto delegada y evidencia verificable de la ejecución, sin API externa para el almacén.

El plano de control es quien autoriza, guarda, acota, inyecta, corrige y borra recuerdos. AtBot viaja en el mismo paquete y solo propone y ordena; AtMem decide. Cada captura se limita a lo que el agente conectado realmente suministró (texto observado en el host y los límites multimodales admitidos), con prueba de exposición y rastro de turnos y herramientas.

Cómo lo conectas

• OpenClaw: puente npm gestionado, modo sombra, verificación del control plane y época vectorial local.
• Pydantic AI y LangChain/LangGraph: adaptador o middleware nativo para captura autenticada e inyección de contexto.
• También MCP, índice vectorial local, SQLite y dashboard; las claves de modelo se quedan en variables de entorno.

En flujos conectados puedes reutilizar resultados ya completados, reconciliar destinos soportados y detener con seguridad el trabajo incierto. Si hay un proveedor delegado registrado con el alcance completo, el contexto viaja autenticado con HMAC en lugar de inyectar memoria nativa.