Eine neurowissenschaftlich inspirierte mehrschichtige Gedächtnisarchitektur, die flache Dateien durch semantische Schemata, Vektorsuche und automatisierte Konsolidierungszyklen ersetzt.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install brain-cms
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, brain-cms über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist Brain CMS?
Brain CMS ist ein hochentwickeltes Continuum Memory System (CMS), das entwickelt wurde, um die Art und Weise zu revolutionieren, wie KI-Agenten langfristige Informationen verwalten. Anstatt sich auf eine einzige, aufgeblähte Gedächtnisdatei zu verlassen, die übermäßig viele Token verbraucht, implementiert dieses System eine vom Gehirn inspirierte Hierarchie. Es nutzt semantische Schemata, einen Router im Stil des Hippocampus und einen persistenten LanceDB-Vektorspeicher, um ein spärliches, frequenzgesteuertes Laden des Gedächtnisses zu ermöglichen. Als eine der technischeren Openclaw Skills ermöglicht es Agenten, einen tiefen Kontext über lang laufende Projekte hinweg aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die Betriebskosten erheblich zu senken.
Brain CMS Anwendungsfälle
- Aufbau eines persistenten Langzeitgedächtnisses für Agenten, die komplexe, mehrmonatige Projekte bearbeiten.
- Reduzierung des Token-Verbrauchs und der API-Kosten durch Ersetzen der flachen Kontextinjektion durch spärliches Laden von Schemata.
- Organisation großer Mengen an domänenspezifischem Wissen in abrufbaren semantischen Schichten.
- Automatisierung der Gedächtnispflege durch simulierte NREM- und REM-Schlafzyklen zur Datenkonsolidierung.
So funktioniert Brain CMS
- Der Agent startet mit einem schlanken Kernkontext und den aktuellsten Tagesprotokollen, um den anfänglichen Token-Verbrauch zu minimieren.
- Wenn ein bestimmtes Thema erwähnt wird, konsultiert das System den INDEX.md-Router, um relevante semantische Schemata auszulösen und zu laden.
- Bei mehrdeutigen oder komplexen Abfragen führt das System eine semantische Ähnlichkeitssuche im LanceDB-Vektorspeicher unter Verwendung lokaler Embeddings durch.
- Während des NREM-Schlafzyklus (wird beim Herunterfahren ausgeführt) komprimiert das System episodische Protokolle und befördert Ereignisse mit hoher Bedeutung in den ANCHORS.md-Speicher.
- Während des wöchentlichen REM-Schlafzyklus synthetisiert und konsolidiert ein lokales LLM via Ollama neue Informationen in die Langzeitgedächtnis-Architektur.
Brain CMS Einrichtung
Stellen Sie sicher, dass Python 3.10+ und Ollama installiert sind, bevor Sie mit diesen Openclaw Skills-Komponenten fortfahren:
# 1. Führen Sie den spezialisierten Installer aus
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/brain-cms/install.py
# 2. Indexieren Sie Ihre ersten Schemata in den Vektorspeicher
cd ~/.openclaw/workspace/memory_brain
.venv/bin/python3 index_memory.py
# 3. Überprüfen Sie die Abruffunktion
.venv/bin/python3 query_memory.py "test topic" --sources-only
Brain CMS Datenschema & Taxonomie
Das Brain CMS organisiert Daten in fünf verschiedenen Schichten, um Abruf und Kontext zu optimieren:
| Schicht | Komponente | Speicherformat | Zweck |
|---|---|---|---|
| Working | MEMORY.md | Markdown | Kern-Sitzungskontext und aktive Aufgaben |
| Episodic | Daily Logs | Markdown | Tägliche Ereignisverfolgung und chronologische Historie |
| Semantic | Schemas | Markdown | Permanentes Domänenwissen und Projektspezifikationen |
| Anchors | ANCHORS.md | Markdown | Hochrelevante Fakten und Meilensteine |
| Vector | LanceDB | Binär/Vektor | Semantische Suche für unstrukturierte Daten |
Brain CMS Erweiterte Funktionen
- Automatisierte NREM-Konsolidierung, die mit [ANCHOR] markierte Protokolle in den permanenten Speicher befördert.
- Lokale LLM-Integration (llama3.2:3b) für kostenlose, private Gedächtnissynthese und REM-Schlafzyklen.
- Hippocampus-Routing via INDEX.md zur Simulation der Ausbreitungsaktivierung für das Laden von Kontexten.
- Hochleistungs-Vektorsuche mit LanceDB und nomic-embed-text für schnellen Abruf.
- Signifikante Token-Effizienz mit bis zu 60 % weniger Kontext-Overhead im Vergleich zu Standardmethoden.
SKILL.md
Laden
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