Ein System zur kontinuierlichen Selbstentwicklung, das dreistufiges Gedächtnismanagement mit dem Aufbau von Knowledge Graphs kombiniert, um die Intelligenz von AI-Agenten zu optimieren.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install memory-evolver
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, memory-evolver 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 Memory Evolver?
Memory Evolver ist ein hochentwickeltes Optimierungs-Framework für AI-Agenten, um durch einen strukturierten Gedächtnislebenszyklus kontinuierliches Wachstum zu erreichen. Durch die Integration von Langzeit-Ankern, täglichen Protokollen und Projektverfolgung wird sichergestellt, dass das Wissen eines Agenten organisiert, relevant und handlungsorientiert bleibt. Diese Openclaw Skills Erweiterung nutzt einen diagnosegestützten Ansatz, um Lücken im Gedächtnissystem zu identifizieren und automatisch Verbesserungspläne zu erstellen, um diese zu schließen.
Im Kern transformiert der Skill statische Markdown-Dateien in ein dynamisches semantisches Netzwerk. Er extrahiert Entitäten und Beziehungen aus Ihrem Gedächtnisverzeichnis, um einen durchsuchbaren Knowledge Graph aufzubauen, der es dem Agenten ermöglicht, komplexe Kontexte und historische Entscheidungen zu verstehen, mit einem prognostizierten jährlichen Wachstum von 37x durch konsistente tägliche inkrementelle Verbesserungen.
Memory Evolver Anwendungsfälle
- Automatisierung der täglichen Prüfung und Bereinigung von AI-Agent-Gedächtnisdateien zur Aufrechterhaltung einer hohen Datenintegrität.
- Aufbau eines strukturierten Knowledge Graphs aus fragmentierten täglichen Protokollen und Projektnotizen für einen besseren Kontextabruf.
- Verfolgung langfristiger Benutzerpräferenzen und Projektmeilensteine zur Gewährleistung der Konsistenz über mehrere Sitzungen hinweg.
- Erstellung automatisierter Optimierungsberichte und diagnostischer Gesundheitschecks für komplexe AI-Gedächtnissysteme.
So funktioniert Memory Evolver
- Systemdiagnose: Der Skill scannt die Dateien MEMORY.md, PROJECTS.md und die täglichen Protokolle auf Vollständigkeit und Entitätendichte.
- Planerstellung: Basierend auf den Diagnoseergebnissen wird ein priorisierter Optimierungsplan erstellt, der nach hoher, mittlerer und niedriger Dringlichkeit kategorisiert ist.
- Knowledge Graph Rekonstruktion: Extrahiert semantische Entitäten und Beziehungen aus dem Ordner memory/, um die Graphstruktur neu aufzubauen.
- Ausführung & Protokollierung: Die Optimierungsmaßnahmen werden durchgeführt und der Zyklus wird in einem Evolutionsprotokoll aufgezeichnet, um die Verbesserungshistorie im Laufe der Zeit zu verfolgen.
Memory Evolver Einrichtung
Um Memory Evolver manuell zu installieren und auszuführen, verwenden Sie die folgenden Befehle in Ihrer Openclaw-Umgebung:
# Navigieren Sie zum Skill-Verzeichnis und führen Sie den Indexer aus
python skills/memory-evolver/index.py
Um eine kontinuierliche Entwicklung zu gewährleisten, planen Sie den Skill mit dem Openclaw Skills CLI so, dass er jede Nacht automatisch ausgeführt wird:
# Tägliche automatische Optimierung um 23:00 Uhr planen
openclaw cron add --name "memory-evolver" --cron "0 23 * * *"
Memory Evolver Datenschema & Taxonomie
Memory Evolver organisiert Daten über eine abgestufte Hierarchie, um unmittelbare Aufgaben mit langfristiger Identität in Einklang zu bringen:
| Datei / Ordner | Zweck | Wichtige Metadaten |
|---|---|---|
MEMORY.md |
Langzeitgedächtnis | Benutzerstil, Kernanker, übergeordnete Ziele |
memory/YYYY-MM-DD.md |
Tägliche Protokolle | Zeitstempel von Ereignissen, spezifische Entscheidungen, tägliche Aufgaben |
PROJECTS.md |
Projektverfolgung | Status, Blockaden, nächste Schritte, Projekt-IDs |
config.json |
Skill-Konfiguration | Diagnoseschwellenwerte, Graph-Einstellungen |
knowledge_graph.py |
Semantische Ebene | Entitätsdefinitionen und Beziehungsmapping |
Memory Evolver Erweiterte Funktionen
- EvoMap Integration: Nahtlose Verbindung mit EvoMap (Node ID: node_6d28b52505ad2d41) zur visuellen Zustandsverfolgung.
- Automatisierte Berichterstattung: Unterstützt interaktive Feishu (Lark) Karten für tägliche Evolutions- und Diagnoseberichte.
- Semantische Extraktion: Fortgeschrittene Logik zur Entitätserkennung, die Beziehungen zwischen verschiedenen Markdown-Dateien identifiziert.
- Evolutions-Tracking: Ein spezialisiertes Protokollsystem, das die tägliche Wachstumsmetrik von 1% misst, um exponentielle Intelligenzgewinne sicherzustellen.
SKILL.md
Laden
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