OpenClaw и память без амнезии: что выбрать между Lossless Claw, OpenViking, ByteRover, MemPalace и LLM Wiki

Когда говорят «память для ИИ-агента», очень легко начать спорить о разном, думая, что обсуждается одно и то же. Один человек хочет, чтобы агент не забывал длинные рабочие диалоги. Другой ждёт от памяти нормальную базу знаний по проекту. Третий хочет отдельный контекстный слой уровня платформы, где рядом живут документы, навыки, пользовательские предпочтения и служебные данные. Четвёртому вообще не нравится идея, что модель заранее решает, что важно, а что можно выбросить. А пятый хочет не архив и не векторную базу, а живую внутреннюю wiki, которую агент сам поддерживает в актуальном состоянии. На OpenClaw эта развилка видна особенно хорошо. У платформы уже есть понятная архитектура плагинов и отдельный слот plugins.slots.contextEngine, куда можно подключать внешний движок контекста. А в последнем обновлении OpenClaw 2026.4.7 в вернули и встроенный memory-wiki stack — то есть подход с накопительной wiki уже перестал быть просто красивой идеей из заметки и стал частью реального инструментария. Если смотреть на самые интересные подходы к памяти для OpenClaw прямо сейчас, то разговор крутится вокруг пяти систем и направлений: