Human-Like Memory Plugin para Openclaw

Una extensión sofisticada de memoria a largo plazo que permite a los agentes de OpenClaw retener y recordar contexto, preferencias del usuario y conversaciones pasadas a través de múltiples sesiones.

humanlike2026
v1.0.1
Apr 12, 2026
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Instalar y Descargar

1. ClawHub CLI

La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.

npx clawhub@latest install humanlike-memory-plugin

2. Instalación manual

Copia la carpeta de la habilidad a una de estas ubicaciones

Global
~/.openclaw/skills/
Espacio de trabajo
<project>/skills/

Prioridad: Espacio de trabajo > Local > Integrado

3. Instalación del prompt

Copia este prompt en OpenClaw para instalarlo automáticamente.

Ayúdame a instalar humanlike-memory-plugin 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 Human-Like Memory Plugin?

El Human-Like Memory Plugin es una extensión especializada diseñada para resolver el problema de las conversaciones efímeras de la IA, proporcionando una capa de contexto persistente. Al integrar esta skill, su agente obtiene la capacidad de recordar detalles específicos de interacciones anteriores, desde preferencias técnicas hasta el historial específico del proyecto. Funciona como una ranura de memoria de primera clase dentro del sistema, asegurando que cada respuesta esté informada por una comprensión profunda de los datos históricos. Utilizar este tipo de Openclaw Skills transforma un LLM estándar en una inteligencia continua capaz de construir relaciones duraderas con el usuario.

Casos de uso de Human-Like Memory Plugin

  • Mantener la continuidad en proyectos de desarrollo de software de larga duración al recordar decisiones arquitectónicas previas.
  • Crear asistentes de IA personalizados que recuerdan configuraciones específicas del usuario y flujos de trabajo preferidos.
  • Reducir el uso de tokens y la presión en la ventana de contexto al recuperar solo fragmentos históricos relevantes mediante búsqueda vectorial.
  • Permitir que los agentes construyan una base de conocimientos de interacciones del usuario para mejorar la precisión con el tiempo.

Cómo funciona Human-Like Memory Plugin

  1. El plugin se registra como una ranura de memoria dentro de la configuración de OpenClaw durante la fase de inicio.
  2. Antes de generar una respuesta, el plugin realiza una recuperación automática, consultando la base de datos vectorial remota en busca de memorias pasadas contextualmente relevantes.
  3. El agente procesa el prompt actual junto con las memorias recuperadas para proporcionar una respuesta consciente del contexto.
  4. Una vez que se alcanza un umbral de turnos de conversación, el plugin resume y almacena automáticamente la nueva interacción en la base de datos a largo plazo.
  5. El agente también puede utilizar herramientas específicas de forma proactiva para buscar manualmente o almacenar información de alta prioridad en la bóveda de memoria.

Configuración de Human-Like Memory Plugin

Primero, obtenga una API key del proveedor de Human-Like Memory. Luego, instale el plugin utilizando la CLI de OpenClaw:

openclaw plugins install @humanlikememory\/human-like-mem

A continuación, configure su API key y establezca el plugin como el motor de memoria activo:

openclaw config set plugins.entries.human-like-mem.config.apiKey "mp_your_key_here"
openclaw config set plugins.slots.memory human-like-mem
openclaw config set agents.defaults.memorySearch '{"enabled":true}' --strict-json

Finalmente, reinicie su agente para activar los cambios:

openclaw restart

Esquema de datos y taxonomía de Human-Like Memory Plugin

El plugin organiza los datos a través de una interfaz de API remota, asegurando que los recursos locales permanezcan centrados en la ejecución mientras la memoria es gestionada por un motor vectorial dedicado. Los datos se estructuran de la siguiente manera:

Componente Tipo Descripción
Fragmentos de memoria (Memory Chunks) Texto vectorizado Segmentos de conversación optimizados para una recuperación de alta relevancia.
Metadatos (Metadata) JSON Incluye userId, agentId y puntuaciones de relevancia.
Capa de privacidad (Privacy Layer) Filtro Elimina automáticamente IDs específicos de la plataforma (Discord/Feishu) por defecto.
Límite de memoria (Memory Limit) Entero Controla el número máximo de fragmentos de memoria inyectados por turno (por defecto: 6).

Funciones avanzadas de Human-Like Memory Plugin

  • Acceso manual a herramientas mediante memory_search y memory_store para un control granular sobre el conocimiento del agente.
  • Puntuación de relevancia ajustable (minScore) para ajustar la precisión de la información recuperada.
  • Configuración predeterminada de preservación de la privacidad que garantiza que los metadatos sensibles de la plataforma no se filtren al proveedor de memoria.
  • Soporte multi-agente a través de la detección de agentId único, permitiendo que diferentes agentes tengan pools de memoria distintos dentro del ecosistema de Openclaw Skills.
  • Disparadores de almacenamiento de memoria personalizados basados en el conteo de turnos de conversación para optimizar las llamadas a la API.

SKILL.md


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