Un marco de memoria optimizado por computación cuántica que utiliza QAOA para resolver problemas de clustering, compactación y recuperación basada en sinergia para AI agents.
Instalar y Descargar
1. ClawHub CLI
La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.
npx clawhub@latest install quantum-agent-memory
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 quantum-agent-memory 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 Quantum Agent Memory?
Quantum Agent Memory es una capa de optimización de alto rendimiento creada para mejorar las capacidades de gestión de memoria de agentes autónomos. Al utilizar el QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) a través de Qiskit, esta herramienta proporciona una alternativa robusta a los métodos heurísticos clásicos para gestionar relaciones complejas de datos. Como una adición sofisticada al Openclaw Skills, permite a los desarrolladores implementar estrategias de clustering, compactación y recuperación mejoradas por computación cuántica, que mejoran significativamente la retención de contexto.
Esta skill aborda las limitaciones de la búsqueda vectorial tradicional al considerar la sinergia entre las memorias recuperadas, en lugar de solo las puntuaciones de similitud individuales. Esto garantiza que los agentes impulsados por Openclaw Skills puedan mantener una memoria a largo plazo más coherente y relevante, operando tanto en simuladores locales como en procesadores de hardware IBM Quantum reales.
Casos de uso de Quantum Agent Memory
- Agrupación de grandes conjuntos de memorias en clusters lógicos usando optimización equilibrada de cortes de grafo.
- Ejecución de compactación inteligente de memoria para retener el contexto más valioso dentro de las restricciones de Token.
- Implementación de recuperación de memoria consciente de la sinergia que supera las búsquedas de similitud Top-K estándar.
- Benchmarking de la precisión de la selección de memoria cuántica en relación con algoritmos clásicos dentro de los pipelines de Openclaw Skills.
- Automatización del envío de circuitos cuánticos al hardware IBM Quantum para tareas de memoria de agentes del mundo real.
Cómo funciona Quantum Agent Memory
- El sistema ingiere datos de memoria y genera una matriz de costo basada en factores temporales, relacionales, categóricos y de recencia.
- La capa de Clustering aplica QAOA para agrupar memorias en clusters coherentes basados en la matriz de costo.
- La capa de Compactación selecciona las K-memorias ideales de un conjunto mayor para maximizar la coherencia y la cobertura, penalizando los excesos de presupuesto.
- La capa de Recuperación identifica la mejor combinación de memorias para una consulta específica optimizando la relevancia individual y la sinergia en pares.
- Los resultados procesados se entregan vía servidor FastAPI o se integran en un flujo de trabajo de agente mediante interfaces estándar de Openclaw Skills.
Configuración de Quantum Agent Memory
Para integrar esta poderosa herramienta de la colección Openclaw Skills en su entorno, siga estos pasos de instalación:
git clone https://github.com/Dustin-a11y/quantum-agent-memory.git
cd quantum-agent-memory
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python -m quantum_agent_memory benchmark
Para usuarios que pretendan utilizar hardware IBM Quantum real, es necesaria una configuración adicional:
pip install qiskit-ibm-runtime
python -m quantum_agent_memory submit --ibm-token YOUR_TOKEN
Esquema de datos y taxonomía de Quantum Agent Memory
La skill gestiona datos a través de un esquema de varias capas diseñado para una integración profunda con flujos de trabajo de Openclaw Skills:
| Componente | Objetivo | Metadatos Principales |
|---|---|---|
| Clusters de Memoria | Organizar puntos de datos relacionados | Recencia, peso de categoría, fuerza relacional |
| Conjuntos de Compactación | Memoria podada para eficiencia de Token | Puntuación de coherencia, densidad de valor, porcentaje de cobertura |
| Sinergia de Recuperación | Lógica de recuperación multi-memoria | Sinergia en pares, índice de diversidad, relevancia |
| Registros de Rendimiento | Análisis comparativo | Delta cuántico vs clásico, profundidad del circuito, tiempo de ejecución |
Todos los datos de salida se exportan como archivos JSON estructurados dentro del directorio results/ para un análisis sencillo.
Funciones avanzadas de Quantum Agent Memory
- Compatibilidad total con Mem0 para gestionar flujos de memoria de agentes en vivo.
- Implementación de servidor FastAPI para optimización cuántica remota mediante endpoints quantum-recall y quantum-compact.
- Programación automatizada para trabajos de hardware IBM Quantum mediante scripts cron especializados.
- Soporte nativo al plugin OpenClaw mem0-bridge, facilitando la integración fluida con Openclaw Skills.
- Suite de benchmarking detallada que proporciona prueba estadística de las ventajas de la optimización cuántica sobre los métodos de selección codiciosos.
SKILL.md
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