Una capa de memoria unificada entre personas para que los agentes Openclaw almacenen, recuperen y reflexionen sobre el conocimiento personal y la experiencia profesional.
Instalar y Descargar
1. ClawHub CLI
La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.
npx clawhub@latest install shared-memory-kb
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 shared-memory-kb 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 Base de Conocimiento de Memoria Compartida?
La Base de Conocimiento de Memoria Compartida es una capa arquitectónica sofisticada diseñada para proporcionar a Openclaw Skills una memoria persistente entre personas. Permite que múltiples agentes de IA compartan una única fuente de verdad, permitiéndoles aprender de interacciones pasadas independientemente de qué 'persona' estuviera activa en ese momento. Yendo más allá del simple historial de chat, esta skill transforma diálogos crudos en ideas estructuradas, lecciones aprendidas y marcos metodológicos.
Construida con un enfoque en la comprensión semántica, no solo almacena texto; categoriza la información basándose en su utilidad, importancia y exclusividad. Ya sea cambiando entre una persona de programación y una de gestión de proyectos, la Base de Conocimiento de Memoria Compartida asegura que sus avances en un área estén inmediatamente accesibles como contexto en otra, fomentando un ecosistema de IA personal verdaderamente integrado.
Casos de uso de Base de Conocimiento de Memoria Compartida
- Almacenar decisiones arquitectónicas y post-mortems de proyectos para futuras referencias.
- Recuperar soluciones técnicas específicas o 'lecciones aprendidas' de sesiones de depuración anteriores.
- Realizar reflexiones semanales o mensuales para seguir el crecimiento personal y la adquisición de habilidades.
- Sincronizar preferencias críticas del usuario y optimizaciones de flujo de trabajo entre diferentes agentes de IA.
- Construir una biblioteca de metodología a largo plazo basada en experiencias prácticas iterativas.
Cómo funciona Base de Conocimiento de Memoria Compartida
- Activación Semántica: El agente analiza la conversación en tiempo real para identificar ideas de alto valor, reflexiones o instrucciones que vale la pena recordar.
- Evaluación de Valor: El sistema evalúa el valor de reutilización, exclusividad y operatividad del contenido basado en umbrales de sensibilidad configurables.
- Almacenamiento Estructurado: Los datos se almacenan con metadatos ricos, incluyendo persona, categoría, etiquetas y niveles de importancia ($1-5$).
- Recuperación Contextual: Cuando un usuario pregunta sobre eventos pasados o temas relacionados, el agente realiza una consulta multidimensional para buscar recuerdos relevantes.
- Mapeo de Relaciones: El sistema puede vincular recuerdos relacionados para crear un grafo de conocimiento, representando cómo diferentes conceptos o experiencias se interconectan.
- Mantenimiento Autónomo: Periódicamente, la skill recalcula la importancia de los recuerdos basándose en la frecuencia de recuperación y el decaimiento temporal.
Configuración de Base de Conocimiento de Memoria Compartida
Para inicializar el entorno de memoria compartida, prepare la estructura de directorios y defina las variables de entorno opcionales:
# Cree el directorio de almacenamiento predeterminado
mkdir -p ~\/.openclaw\/memory\/index
# (Opcional) Defina una ruta personalizada para su base de conocimiento
export MEMORY_KB_PATH="\/your\/custom\/path\/memory"
La skill depende de librerías estándar de Python, sin requerir dependencias pesadas de bases de datos externas para la operación básica.
Esquema de datos y taxonomía de Base de Conocimiento de Memoria Compartida
La base de conocimiento organiza la información utilizando una taxonomía estructurada para asegurar una alta precisión en la recuperación.
| Campo | Descripción | Restricciones |
|---|---|---|
| Content | El texto central del recuerdo | 20-2000 caracteres |
| Persona | La identidad de origen | ej: Trabajo, General, Dev |
| Category | Clasificación funcional | ej: Metodología, Insight |
| Tags | Palabras clave de metadatos | Máx 10 etiquetas por entrada |
| Importance | Peso para la recuperación | Escala de 1 a 5 |
| Scene | Descripción contextual | Información situacional opcional |
Funciones avanzadas de Base de Conocimiento de Memoria Compartida
- Ajuste Automático de Importancia: Promueve automáticamente los recuerdos accedidos con frecuencia y degrada los obsoletos usando un algoritmo de decaimiento.
- Sincronización Entre Personas: Salva sin problemas la brecha entre diferentes identidades de agentes usando la capacidad de consulta de la persona 'all'.
- Narrativas de Reflexión Periódica: Genera resúmenes en lenguaje natural del progreso de aprendizaje a lo largo de periodos de tiempo específicos (semana/mes).
- Vinculación Semántica: Establezca manual o automáticamente relaciones como 'Evidencia', 'Contraste' o 'Extensión' entre nodos de memoria.
- Mantenimiento en modo Dry-run: Visualice recalibraciones de importancia e integridad del índice antes de confirmar cambios en el sistema de archivos.
SKILL.md
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