После первой настройки Telegram Business Bot в OpenClaw обычно все радуются базовому сценарию: вечерний саммари по личным диалогам.
Работает, удобно, но быстро появляется следующий вопрос:
А что, если нужен не только отчёт за вчера, а анализ переписок за месяц или год?
Ниже покажу, как я это у себя собрал: Telegram Business Bot + OpenClaw + memU + локальная векторная база.
Мини-гайд: как дать OpenClaw доступ к сообщениям на основном аккаунте
Самый базовый юзкейс - получать вечернее саммари по всем личным чатам, с которыми ты общался за день.
Создаём бота через @BotFather, получаем токен.
В Bot Settings включаем Business Mode.
Далее идём в обычные настройки Telegram: Telegram Business → ChatBots. Добавляем нашего бота и настраиваем права.
Необходим Telegram Premium.
Готово.
Теперь присылай API-ключ бизнес-бота своему OpenClaw и скажи:
«Я хочу получать саммари по всем своим диалогам каждый вечер».
Важный нюанс: бот будет видеть только сообщения, которые вы получили или отправили после подключения бищнес-бота.
Почему обычного MEMORY.md со временем становится мало
Я уже рассказывал, как настроить Business-бота в Telegram для OpenClaw, у которого будет доступ к перепискам вашего аккаунта.
Но если нам мало обычного отчёта по вчерашним диалогам и мы хотим анализ в рамках месяца или даже года, нужна другая память:
не только встроенная .md-память,
а векторная база данных с embedding-поиском.
Что такое векторная память - простыми словами
Представь обычную базу данных как огромный список.
Когда ты ищешь «реклама», она ищет именно слово «реклама».
Написал «продвижение» - уже не найдёт.
Векторная база работает иначе.
Каждое сообщение превращается в набор чисел (вектор), который отражает смысл текста, а не сами слова.
Это и называется embedding — смысловой отпечаток фразы.
Результат:
Ты пишешь «о чём мы договорились с клиентом по оплате?» — и бот находит нужные переписки, даже если там не было ни одного из этих слов.
Что я собрал
Связка трёх инструментов:
OpenClaw — AI-агент, который исполняет задачи
memU — библиотека для работы с векторной памятью
Telegram Business Bot — источник переписок
Каждые 6 часов CRON-задача автоматически забирает новые сообщения из всех чатов и сохраняет их в локальную векторную базу.
Данные никуда не уходят — всё хранится на твоей машине.
Как повторить
Отправь это сообщение своему агенту в OpenClaw, заменив переменные в скобках:
[TG_BOT_TOKEN] — это API ключ от моего бизнес бота в Telegram. С помощью него ты можешь видеть мои диалоги. Проверь, работает ли всё, и получаешь ли ты сообщения. Сохрани токен, чтобы при обнулении контекста ты мог его использовать и понимал для чего он.
Далее изучи досконально этот репозиторий вместе с исходниками, можешь клонировать: https://github.com/NevaMind-AI/memU
Я хочу установить это для того чтобы ты запускал раз в 6 часов CRON задачу, которая получала бы все новые сообщения и сохраняла бы их в memU для последующей работы.
Вся документация по OpenClaw: https://docs.openclaw.ai
Параметры реализации:
- Векторная база данных (PostgreSQL + pgvector)
- LLM embedding через OpenAI API, ключ: [OPENAI_API_KEY]
- Сохраняем все чаты, обе стороны диалога
- Backfill не нужен
- Краткий отчёт после каждого прогона
- База хранится полностью локально, без доступа извне
Перед началом реализации задай уточняющие вопросы, если есть.
Агент только попросит вас установить зависимости и инициализировать базу данных.
Что можно спрашивать у бота после недели работы
🔍 Аналитика
Сделай сводку за неделю: кто писал, какие темы, где были договорённости
Найди все диалоги, где говорили про рекламу или бюджеты — сравни выводы
✈️ По конкретному контакту
По переписке с @username: что обсуждали, какие следующие шаги?
Сделай профиль контакта @username: стиль общения, интересы, что лучше заходит
⚡️ Подготовка к диалогу
Подготовь меня к разговору с @username: контекст, важные точки, что предложить первым
Какие решения я уже принимал по [теме], чтобы не повторяться?
🔑 Контроль и риски
Кому я давно не отвечал — есть риск потерять контакт?
Собери повторяющиеся возражения клиентов и предложи шаблоны ответов
Итог
Telegram Business даёт доступ к новым сообщениям,
OpenClaw автоматизирует сбор и обработку,
memU + pgvector добавляют долгую смысловую память.
На выходе получаешь не просто «что было вчера», а рабочий слой знаний по своим диалогам, который реально помогает в коммуникации и продажах.
Еще больше OpenClaw юзкейсов в нашем сообществе https://t.me/openclaw_lab
А так же поможем разобраться с OpenClaw и ответим на все вопросы в чате https://t.me/openclaw_lab_community
Всем удачи в исследованиях!
