Un motor de destilación de experiencia que convierte registros de memoria diarios sin procesar en inteligencia compuesta para agentes de IA.
Instalar y Descargar
1. ClawHub CLI
La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.
npx clawhub@latest install compound-mind
2. Instalación manual
Copia la carpeta de la habilidad a una de estas ubicaciones
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridad: Espacio de trabajo > Local > Integrado
3. Instalación del prompt
Copia este prompt en OpenClaw para instalarlo automáticamente.
Ayúdame a instalar compound-mind usando Clawhub. Si Clawhub no está instalado, instálalo primero (npm i -g clawhub).
¿Prefieres descargar?
Obtén los archivos originales de la habilidad en un archivo ZIP.
¿Qué es CompoundMind?
CompoundMind es un motor especializado diseñado para superar las limitaciones de la memoria basada en sesiones mediante la destilación de registros de interacción sin procesar en una capa de inteligencia estructurada y accesible. Como componente principal de la biblioteca Openclaw Skills, extrae lecciones, decisiones y actualizaciones de habilidades para garantizar que los agentes se vuelvan más inteligentes con el tiempo en lugar de repetir errores. Al procesar registros a través de Claude Haiku, crea un índice de sabiduría de alta densidad que permite a los agentes aprender de su propia historia.
Casos de uso de CompoundMind
- Recuperar patrones de configuración pasados y claves API durante tareas técnicas complejas.
- Informar a un agente sobre el contexto histórico del proyecto antes de comenzar una nueva sesión de codificación.
- Analizar el rendimiento del agente para identificar y rectificar errores lógicos recurrentes o patrones de falla.
- Mantener un registro persistente de preferencias interpersonales y estilos de comunicación para colaboraciones a largo plazo.
Cómo funciona CompoundMind
- Los archivos de memoria sin procesar se analizan y destilan en bloques de sabiduría categorizados (lecciones, hechos, decisiones) utilizando una canalización de extracción basada en LLM.
- La nueva inteligencia se sincroniza con una base de datos SQLite local utilizando FTS5 para búsquedas de alto rendimiento en su espacio de trabajo de Openclaw Skills.
- Los informes específicos de la tarea se generan consultando el índice de sabiduría para las experiencias pasadas más relevantes según el prompt actual.
- Se analizan datos longitudinales para producir informes de crecimiento e identificar patrones de errores recurrentes a través del módulo de seguimiento de crecimiento.
Configuración de CompoundMind
Asegúrese de estar operando dentro de su entorno de agente y de tener instalado Python 3.10+ con el SDK de Anthropic configurado.
# Navegar al espacio de trabajo de la habilidad
cd /root/.openclaw/workspace/compound-mind
# Ejecutar la canalización de sincronización completa para procesar archivos de memoria existentes y construir el índice
python compound_mind.py sync
# Generar un informe previo a la tarea para cargar el contexto relevante
python compound_mind.py brief "debug a Python cron job"
Esquema de datos y taxonomía de CompoundMind
La habilidad organiza su inteligencia en un directorio local estructurado, garantizando la privacidad de los datos y el acceso de baja latencia sin bases de datos de vectores externas.
| Componente | Ubicación | Formato | Propósito |
|---|---|---|---|
| Índice de Sabiduría | data/wisdom.db |
SQLite FTS5 | Base de datos de búsqueda de texto completo de todas las experiencias destiladas. |
| Registros de Experiencia | data/experiences/ |
JSON | Salidas destiladas por fuente que contienen lecciones estructuradas. |
| Estado de Crecimiento | data/growth.json |
JSON | Seguimiento persistente de métricas de capacidad y patrones de errores. |
| Archivo de Informes | data/briefs/ |
Markdown | Informes previos a la sesión guardados para referencia histórica. |
Funciones avanzadas de CompoundMind
- Puntuación de búsqueda inteligente ponderada por recencia mediante algoritmos BM25 y de caída exponencial.
- Detección automática de errores que marca patrones de lecciones negativas que ocurren en múltiples fechas.
- Procesamiento incremental mediante el seguimiento de hash de archivos para garantizar que solo se destilen registros nuevos o modificados.
- Integración perfecta para que los usuarios de Openclaw Skills mantengan puntuaciones de capacidad persistentes (0-100) basadas en los resultados de decisiones reales.
SKILL.md
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