HeartFlow es un motor de razonamiento cognitivo y de memoria local-first diseñado para dotar a los agentes de IA con auto-sanación, razonamiento de velocidad dual y memoria multinivel.
Instalar y Descargar
1. ClawHub CLI
La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.
npx clawhub@latest install heartflow-v1
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 heartflow-v1 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 HeartFlow?
HeartFlow es un robusto motor cognitivo local-first diseñado para agentes de codificación de IA que prioriza el razonamiento, la memoria estructurada y la auto-evolución por encima de la acumulación de contexto transitorio. Diseñado para resistir el caos computacional (reducción de entropía), actúa como un marco arquitectónico para agentes que buscan lograr un crecimiento estructural en lugar de solo actualizaciones de prompt. Operando dentro de un entorno aislado (sandbox) local estricto, aplica un enfoque filosófico hacia la inteligencia, traduciendo el ruido crudo en señales estructuradas, ayudando a los desarrolladores a configurar agentes de IA altamente conscientes utilizando Openclaw Skills.
En el centro de su arquitectura técnica se encuentra el flujo de trabajo HeartLogic: un proceso de razonamiento rígido de cuatro pasos ejecutado en código, en lugar de memoria. Equilibra la intuición rápida y el razonamiento profundo a través de tuberías de ejecución separadas, permitiendo que los agentes comprendan sus límites situacionales, identifiquen la angustia del usuario o los cuellos de botella técnicos, y elijan el silencio cuando la operación silenciosa produce resultados más limpios que una salida excesiva. Este paradigma local-first está totalmente integrado con Openclaw Skills, lo que permite configuraciones seguras de inyección de memoria sin dependencias de nube externas.
Casos de uso de HeartFlow
- Implementación de una arquitectura de memoria entre sesiones (CORE, LEARNED, EPHEMERAL) para persistir las preferencias del usuario y las lecciones aprendidas de forma segura sin filtrar claves API.
- Activación de flujos de trabajo de aprendizaje por refuerzo (RL) de auto-sanación que registran errores de ejecución dentro de Q-tables locales para ajustes automáticos de estrategia.
- Estructuración de tuberías de razonamiento de IA con auditorías de ejecución profunda, asegurando que las propuestas de modificación de código pasen por una validación semántica y de seguridad estricta.
- Construcción de capas de contexto cognitivo avanzadas para LLMs que operan en entornos de desarrollo de alta privacidad donde la comunicación externa está completamente bloqueada.
Cómo funciona HeartFlow
- Inicialización: El desarrollador instancia el framework HeartFlow localmente, definiendo una ruta raíz específica del proyecto para anclar las operaciones de memoria.
- Auditoría Cognitiva (HeartLogic): Para cada prompt o desafío, el motor obliga al agente de IA a pasar por una evaluación de cuatro etapas: ¿De qué trata esto? ¿Es la acción correcta? ¿Está el usuario/base de código en un estado crítico o doloroso? ¿Debería el agente elegir el silencio en lugar de registros detallados?
- Enrutamiento de Memoria Multinivel: El sistema clasifica los conocimientos generados. Las directivas inmutables van a la memoria CORE; los hábitos aprendidos entre sesiones se escriben en la memoria LEARNED; el contexto temporal llena la memoria EPHEMERAL.
- Q-Learning de Auto-sanación: Si ocurren fallas, el motor registra los errores en una Q-table local (
self-heal.js) para que el agente refine automáticamente sus estrategias operacionales futuras sin telemetría externa. - Inyección y Compilación: Los módulos de memoria se compilan e inyectan directamente en los prompts del sistema utilizando scripts ligeros de Node.js o plugins Hermes, empoderando a los agentes con Openclaw Skills.
Configuración de HeartFlow
HeartFlow se ejecuta como un módulo local de Node.js y Python. Asegúrese de que Node.js esté instalado en su máquina local.
Para administrar y buscar sus memorias cognitivas localmente, utilice la herramienta de memoria incluida:
# Listar todas las memorias existentes almacenadas en JSON local
node scripts/heartflow-memory-tool.js list
# Buscar en la memoria usando palabras clave semánticas
node scripts/heartflow-memory-tool.js search <keyword>
# Obtener estadísticas de la memoria actual
node scripts/heartflow-memory-tool.js stats
# Escribir manualmente pares clave-valor en la memoria aprendida
node scripts/heartflow-memory-tool.js write <key> <value>
Para descargar el modelo de búsqueda semántica local (impulsado por ModelScope) para capacidades vectoriales, ejecute:
python scripts/download-model.py
Esquema de datos y taxonomía de HeartFlow
HeartFlow separa sistemáticamente su arquitectura de datos en archivos dedicados dentro del directorio local memory/. No hay bases de datos externas ni puntos finales en la nube involucrados en la gestión de estas Openclaw Skills.
Arquitectura de Capas de Memoria
| Capa de Memoria | Alcance de Almacenamiento | Frecuencia de Actualización | Propósito |
|---|---|---|---|
| CORE | Permanente | Solo lectura | Contiene reglas de identidad, 7 directivas principales y marcos de seguridad base |
| LEARNED | JSON entre sesiones | Dinámica | Acumula lecciones, preferencias de estilo de codificación del usuario y errores pasados |
| EPHEMERAL | Estado de sesión en memoria | Por ejecución | Rastrea el contexto de ejecución actual y señales temporales |
Mapeo de Ejecución Técnica
- Almacenamiento Local de Q-Table: Rastrea errores de tiempo de ejecución y pesos de estrategia para el motor de aprendizaje por refuerzo.
- Índice Semántico: Creado localmente usando los embeddings descargados de ModelScope para manejar la búsqueda semántica y la indexación de metáforas.
Funciones avanzadas de HeartFlow
- Tuberías de Razonamiento de Velocidad Dual: Ofrece ganchos de API explícitos para intuición rápida (
thinkFast) frente a bucles de razonamiento profundo y lento (thinkDeep). - Motores Cognitivos Multivariados: Incluye una Biblioteca de Metáforas, Motor de Sentido Común (que admite 6 modos de razonamiento) y Detector de Patrones para procesar las tendencias de la base de código.
- Auto-auditoría Autónoma: Escanea modificaciones de código local en 6 dimensiones de evaluación distintas utilizando
self-audit.jsantes de aplicar modificaciones. - Guardrail de Seguridad con Foco en Privacidad: Carece completamente de permisos de sistema/red, restringiendo todas las actividades de lectura/escritura al directorio de memoria local aislado, estableciendo un nuevo estándar de seguridad para Openclaw Skills.
- Medición de Entropía Local: Utiliza seguimiento de entropía de cuatro dimensiones para determinar si una intervención simplifica o complica la arquitectura de la base de código.
SKILL.md
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