Eine leistungsstarke, Graph-native Memory-Engine für KI-Agenten mit Hybridsuche, biologischem Verfall und Zettelkasten-Verlinkung.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install neolata-mem
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, neolata-mem über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
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Was ist neolata-mem?
neolata-mem ist eine hochentwickelte Speicherschicht, die speziell für autonome Agenten entwickelt wurde und ein robustes Framework für persistentes Wissen über Sitzungen hinweg bietet. Im Gegensatz zu einfachen Vektordatenbanken nutzt sie einen Graph-nativen Ansatz zur Verwaltung von Agentendaten und integriert biologischen Verfall, um veraltete Informationen natürlich verblassen zu lassen, während wichtige Fakten verstärkt werden. Diese Engine ist eine leistungsstarke Ergänzung zum Ökosystem der Openclaw Skills und bietet eine abhängigkeitsfreie Lösung, die lokal über JSON funktioniert oder auf Cloud-Backends wie Supabase skaliert werden kann.
Durch das Schließen der Lücke zwischen einfachen Stichwortsuchen und komplexen Wissensgraphen ermöglicht neolata-mem Entwicklern die Implementierung professioneller Gedächtnissysteme. Sie unterstützt Hybridsuche (Vektor und Stichwort), vertrauensgesteuerte Konfliktlösung und Zettelkasten-Verlinkung, um sicherzustellen, dass Agenten ein kohärentes und sich entwickelndes Verständnis ihrer Umgebung und Interaktionen bewahren.
neolata-mem Anwendungsfälle
- Persistentes Gedächtnis für KI-Agenten, das Kontextfenster-Komprimierung und Sitzungsneustarts überdauert.
- Implementierung semantischer Suche über Agentenentscheidungen, Erkenntnisse und historische Interaktionen.
- Automatischer Gedächtnisverfall, um sicherzustellen, dass Agenten relevante, aktuelle Daten gegenüber veralteten Informationen priorisieren.
- Multi-Agenten-Speichernutzung mit agentenübergreifender Suche und automatisierter Graph-Verlinkung.
- Erkennung und Lösung widersprüchlicher Informationen durch vertrauensgesteuerte Konfliktlösung und Quarantäne-Workflows.
So funktioniert neolata-mem
- Die Engine wird über npm installiert und entweder mit lokalm JSON-Speicher oder einem Remote-Backend wie Supabase initialisiert.
- Wenn ein Agent eine Erinnerung speichert, führt das System eine Hybrid-Indizierung durch, wobei Vektor-Embeddings verwendet werden (falls konfiguriert) oder auf einen tokenisierten Stichwortindex zurückgegriffen wird.
- Semantische Ähnlichkeit löst die automatisierte Zettelkasten-Verlinkung aus, die die neue Erinnerung mit bestehenden Knoten im Wissensgraphen verbindet.
- Während des Abrufs führt die Engine eine Kandidateneingrenzung durch, um schnelle Suchergebnisse über das gesamte gespeicherte Agentenwissen zu liefern.
- Periodische Wartungszyklen rufen die Verfallsfunktion auf, die den Relevanz-Score nicht aufgerufener Erinnerungen reduziert, um biologisches Vergessen zu simulieren.
- Fortgeschrittene Konsolidierungsprozesse nutzen LLMs, um redundante Erinnerungen in prägnante Zusammenfassungen zu komprimieren und so die langfristige Effizienz zu erhalten.
neolata-mem Einrichtung
Installieren Sie das Paket direkt in Ihr Projekt mit npm:
npm install @jeremiaheth/neolata-mem
Um einen einfachen lokalen Speicher ohne externe Abhängigkeiten zu initialisieren:
import { createMemory } from '@jeremiaheth/neolata-mem';
const mem = createMemory();
await mem.store('agent-id', 'Wichtiges Projektdetail');
Für fortgeschrittene semantische Funktionen innerhalb Ihres Openclaw Skills-Setups konfigurieren Sie einen Embedding-Provider:
const mem = createMemory({
embeddings: {
type: 'openai',
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
model: 'text-embedding-3-small',
},
});
neolata-mem Datenschema & Taxonomie
Die Engine organisiert Daten in einem strukturierten Graphformat, das auf schnellen Abruf und Erklärbarkeit ausgelegt ist:
| Komponente | Beschreibung |
|---|---|
| Graph Store | Verwaltet über lokales graph.json oder ein Supabase PostgreSQL Backend. |
| Inverted Index | Ein tokenisierter Index für O(1) Stichwort-Lookups und Kandidatenfilterung. |
| Memory Object | Enthält den Rohinhalt, Agenten-Attribution, Wichtigkeits-Scores und Verfallsmetriken. |
| Backlinks | Automatisierte Zettelkasten-Verbindungen zwischen semantisch verwandten Speicherknoten. |
| Predicate Schema | Register zur Definition von Kardinalität und Konfliktrichtlinien (z. B. Ersetzen vs. Überprüfen). |
| Episodes | Zeitliche Gruppierungen, die verwandte Erinnerungen in benannten, zusammenfassbaren Ereignissen sammeln. |
neolata-mem Erweiterte Funktionen
- Biologischer Verfall: Simuliert menschliches Vergessen durch Ausblenden von Informationen, die nicht verstärkt oder aufgerufen werden.
- Hybridsuche: Schaltet intelligent zwischen Vektor-Kosinus-Ähnlichkeit und normalisiertem Stichwort-Matching um.
- Konfliktlösung & Quarantäne: Erkennt Widersprüche und isoliert Behauptungen mit geringem Vertrauen für manuelle oder LLM-basierte Überprüfungen.
- Explainability API: Liefert detaillierte Metadaten darüber, warum bestimmte Ergebnisse zurückgegeben oder während der Suche gefiltert wurden.
- Batch-Verarbeitung: Optimierte storeMany und searchMany APIs zur Reduzierung von I/O-Overhead und Embedding-Kosten.
- Event Hooks: Lifecycle-Emitter für Store-, Search- und Decay-Ereignisse zur Auslösung externer Automatisierungen.
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