Eine persistente kognitive Gedächtnis-Runtime für OpenClaw, die über eine FastAPI-Engine und einen Node-Adapter langfristige episodische und semantische Speicherung bietet.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install smart-memory-automaton
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, smart-memory-automaton über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
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Was ist Smart Memory v2?
Smart Memory v2 ist eine hochentwickelte Langzeitgedächtnislösung, die entwickelt wurde, um die Art und Weise zu transformieren, wie AI Agents mit historischen Daten interagieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Vektorspeichern fungiert diese Runtime als vollständiges kognitives Gedächtnissystem für Openclaw Skills, das es Agenten ermöglicht, strukturierte episodische, semantische, glaubens- und zielorientierte Daten zu pflegen. Sie schließt die Lücke zwischen flüchtigen Chat-Sitzungen und persistenter Intelligenz, indem sie eine lokale API bereitstellt, die entitätssensitives Abrufen, Reranking und Hintergrundkonsolidierung übernimmt.
Durch die Integration dieses Skills können Entwickler ihren Agenten ein „Arbeitsgedächtnis“ verleihen, das Neustarts und Sitzungs-Resets überdauert. Es nutzt ein FastAPI-Backend für rechenintensive Aufgaben – wie Embedding-Generierung und Reflexion – und bietet gleichzeitig einen leichtgewichtigen Node-Adapter für die nahtlose Integration in bestehende Openclaw Skills-Workflows. Das System ist speziell für die lokale Ausführung optimiert, was den Datenschutz und den Zugriff auf kognitive Erkenntnisse mit geringer Latenz gewährleistet.
Smart Memory v2 Anwendungsfälle
- Persistente Speicherung von Benutzerpräferenzen, Projektentscheidungen und langfristigen Zielen über mehrere Chat-Sitzungen hinweg.
- Automatisierte Sitzungszusammenfassung zur Erfassung von „Sitzungsbögen“ und zur Aufrechterhaltung der Kontinuität bei komplexen Entwicklungsaufgaben.
- Hintergrundreflexion und Konfliktlösung, um die Wissensbasis des Agenten konsistent und aktuell zu halten.
- Kontextinjektion für komplexe Agenten, die ausstehende Erkenntnisse auf natürliche Weise während des Gesprächs einbringen müssen.
So funktioniert Smart Memory v2
- Der Openclaw-Agent initiiert eine Abfrage oder einen Commit über die bereitgestellten Tool-Schnittstellen wie memory_search oder memory_commit.
- Ein obligatorischer Health Check wird gegen den lokalen FastAPI-Server durchgeführt, um sicherzustellen, dass die kognitive Engine reagiert.
- Bei Memory Commits serialisiert das System die Daten, um den CPU-Embedding-Durchsatz zu schützen, und stellt Anfragen in eine Warteschlange, falls der Server vorübergehend nicht erreichbar ist.
- Der Hintergrund-Orchestrator führt regelmäßig Konsolidierungsaufgaben wie Reflexion und Gedächtniszerfall aus, um gespeicherte Informationen zu verfeinern.
- Während der Antwortgenerierung wird aktiver Kontext (einschließlich Projekte und dringende Fragen) passiv in den Prompt des Modells injiziert.
- Am Ende einer Sitzung extrahiert das System Gesprächsrunden und generiert einen Zusammenfassungsbogen, der als langfristiges episodisches Gedächtnis gespeichert wird.
Smart Memory v2 Einrichtung
Smart Memory v2 erfordert eine reine CPU-Umgebung, um die Kompatibilität mit Docker, WSL und Standard-Laptops zu gewährleisten. Befolgen Sie diese Schritte, um die Openclaw Skills-Komponente zu initialisieren:
# Navigate to the skill directory
cd smart-memory
# Set up the Python environment
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# Install CPU-only PyTorch first (Required)
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
# Install cognitive engine and Node dependencies
pip install -r requirements-cognitive.txt
npm install
Smart Memory v2 Datenschema & Taxonomie
Der Skill organisiert das Gedächtnis in einer mehrstufigen Taxonomie, um einen hochrelevanten Abruf innerhalb von Openclaw Skills zu gewährleisten:
| Gedächtnistyp | Beschreibung | Wichtige Metadaten |
|---|---|---|
| Episodisch | Spezifische Ereignisse und Sitzungsbögen | session_id, timestamp, tags |
| Semantisch | Allgemeine Fakten und Wissen | entity_type, importance |
| Glaube | Agenten- oder benutzerdefinierte Wahrheiten | confidence_score, source |
| Ziel | Aktive Ziele und Aufgaben | status, priority, deadline |
Alle ausstehenden Erkenntnisse und in der Warteschlange befindlichen Wiederholungsversuche werden in lokalen JSON-Puffern (z. B. .memory_retry_queue.json) vorgehalten, um die Datenpersistenz während Serverausfällen zu garantieren.
Smart Memory v2 Erweiterte Funktionen
- Entitätssensitives Reranking für überlegene Abrufgenauigkeit im Vergleich zur Standard-Vektorsuche.
- Automatische Wiederholungswarteschlange, die bei erfolgreichem Heartbeat oder Tool-Aufrufen geleert wird.
- Session Arc Lifecycle Hooks, die Gesprächsmeilensteine alle 20 Runden automatisch zusammenfassen und committen.
- Passive Kontextinjektion, die ohne manuelles Eingreifen einen strukturierten [ACTIVE CONTEXT]-Block zu Agent-Prompts hinzufügt.
- Observability-Endpunkte zur Echtzeitüberwachung ausstehender Erkenntnisse und des Gedächtniszustands.
SKILL.md
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