Ein persistentes Memory-Framework, das es KI-Agenten ermöglicht, Operationen zu protokollieren, Sitzungen fortzusetzen und eine langfristige Wissensbasis autonom weiterzuentwickeln.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install ultra-memory
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, ultra-memory 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 Ultra Memory?
Ultra Memory ist ein leistungsstarkes Memory-System für operative Aufgaben, das speziell für KI-Agenten entwickelt wurde. Es bietet eine robuste Speicherschicht, die über mehrere Chat-Sitzungen hinweg erhalten bleibt und es Agenten ermöglicht, jeden Tool-Aufruf, jede Dateiänderung und jede technische Entscheidung zu speichern. Durch die Integration dieser Skill in das Openclaw Skills-Ökosystem können Entwickler sicherstellen, dass ihre Agenten ein kontinuierliches Verständnis langfristiger Projekte behalten, wodurch der Kontextverlust, der normalerweise mit dem Zurücksetzen von Sitzungen verbunden ist, effektiv eliminiert wird.
Das System verwendet eine gestaffelte Memory-Architektur, die Daten zur Optimierung der Kontextnutzung in Kern-, Arbeits- und periphere Schichten unterteilt. Es verfügt über eine intelligente Umgebungserkennung, die automatisch zwischen einem skriptbasierten Modus für lokale Dateisysteme und einem strukturierten internen Prompt-Modus für webbasierte LLM-Plattformen wechselt. Diese Flexibilität macht es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Wahrung der Konsistenz in komplexen Entwicklungs-Workflows.
Ultra Memory Anwendungsfälle
- Fortsetzung langfristiger Softwareentwicklungsprojekte über verschiedene Sitzungen hinweg, ohne den Kontext zu verlieren.
- Abruf spezifischer Shell-Befehle oder technischer Entscheidungen aus früheren Interaktionen.
- Automatischer Aufbau einer strukturierten Wissensbasis aus Fehlerbehebungen und architektonischen Entscheidungen.
- Entwicklung eines persistenten Benutzerprofils, das sich an bevorzugte Programmierstile und Tech-Stacks anpasst.
- Verwaltung von Multi-Agenten- oder Multi-Benutzer-Umgebungen mit isolierten Memory-Bereichen.
So funktioniert Ultra Memory
- Die Skill beginnt mit einer Umgebungsprüfung, um festzustellen, ob sie im Skript-Modus ausgeführt oder auf einen internen Memory-Zustand zurückgegriffen werden soll.
- Nach der Initialisierung extrahiert der Agent den Projektnamen und setzt den zuletzt gespeicherten Sitzungszustand mithilfe des resume-Flags fort.
- Jedes signifikante Ereignis, wie ein Schreibzugriff auf eine Datei oder das Erreichen eines Meilensteins, wird als strukturierter Operationstyp protokolliert.
- Wenn ein Benutzer nach vergangenen Aktionen fragt, führt das System eine mehrschichtige Stichwortsuche durch, um relevante Fragmente abzurufen.
- Der Agent löst periodische Komprimierungszyklen aus, um lange Gesprächsverläufe in prägnante Meilensteine zusammenzufassen.
- Ein autonomer Evolutionsprozess destilliert Rohprotokolle in eine langfristige Wissensbasis und aktualisiert das Benutzerprofil basierend auf beobachteten Mustern.
Ultra Memory Einrichtung
Die Skill ist so konzipiert, dass sie direkt in Ihrer Openclaw Skills-Umgebung einsatzbereit ist. Um eine Sitzung manuell zu initialisieren, verwenden Sie den folgenden Befehl:
python3 $SKILL_DIR\/scripts\/init.py --project your_project_name --resume
Sie können den Speicherort anpassen, indem Sie die Umgebungsvariable ULTRA_MEMORY_HOME festlegen, die standardmäßig ~\/.ultra-memory\/ entspricht.
Ultra Memory Datenschema & Taxonomie
Ultra Memory organisiert seine Daten in strukturierten Verzeichnissen und Dateien, um Hochgeschwindigkeitsabrufe und einfache Backups zu gewährleisten.
| Datenkomponente | Format | Beschreibung |
|---|---|---|
sessions\/ |
Verzeichnis | Speichert Operationsprotokolle und Zusammenfassungen, indexiert nach eindeutigen Sitzungs-IDs. |
user_profile.json |
JSON | Verfolgt Vorlieben für Tech-Stacks, Sprache und beobachtete Arbeitsmuster. |
knowledge_base.jsonl |
JSONL | Eine nur zum Anhängen dienende Datenbank destillierter technischer Lösungen und Entscheidungen. |
summary.md |
Markdown | Ein für Menschen lesbarer Überblick über den aktuellen Sitzungsfortschritt und -status. |
scopes\/ |
Verzeichnis | Isolierte Memory-Umgebungen für Multi-Benutzer- oder Multi-Agenten-Konfigurationen. |
Ultra Memory Erweiterte Funktionen
- Isolierte Memory-Bereiche zur Handhabung mehrerer Benutzer oder separater Agenten innerhalb derselben Umgebung.
- Meta-Reflektionslogik, die doppelte Wissenseinträge zusammenführt und veraltete technische Daten identifiziert.
- Zeitreise-Abruffunktion, die es dem Agenten ermöglicht, seinen Wissenszustand zu einem bestimmten Datum abzufragen.
- REST API-Server mit Bearer Token-Authentifizierung für die Remote-Memory-Synchronisation.
- Lokale Vektorsuche-Integration unter Verwendung von sentence-transformers für eine verbesserte Genauigkeit beim semantischen Abruf.
SKILL.md
Laden
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