Un ensemble curaté de cinq outils essentiels conçus pour fournir aux agents d'IA des capacités locales de réflexion, de mémoire et d'auto-guérison proactive.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install certainlogic-self-improving-stack
2. Installation manuelle
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
3. Installation du prompt
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer certainlogic-self-improving-stack via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Vous préférez télécharger ?
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
Qu'est-ce que CertainLogic Stack d'Auto-Amélioration ?
La CertainLogic Stack d'Auto-Amélioration est une suite complète d'Openclaw Skills conçue pour transformer des agents d'IA statiques en entités d'apprentissage dynamiques. En intégrant une base de connaissances déterministe via le Company Brain Core OS, cette stack permet aux agents de conserver une mémoire infinie, de réfléchir sur les erreurs passées et d'anticiper les besoins des utilisateurs via des protocoles proactifs.
Construite avec une philosophie 'local-first', cette stack garantit que les performances de votre agent évoluent sans dépendre de dépendances cloud coûteuses ou d'API keys externes. Elle sert de pont vérifié entre les capacités brutes des LLM et une intelligence prête pour la production, en se concentrant sur la précision factuelle et la récupération de données à haute vitesse.
Cas d'utilisation de CertainLogic Stack d'Auto-Amélioration
- Construction d'assistants IA nécessitant une mémoire à long terme persistante sur plusieurs sessions.
- Développement d'agents autonomes d'auto-guérison utilisant le protocole WAL pour une anticipation proactive.
- Création de bots éducatifs ou de support qui adaptent leur style d'enseignement en fonction de l'historique d'interaction de l'utilisateur.
- Mise en œuvre d'une base de connaissances déterministe pour éliminer les hallucinations dans les environnements techniques.
Comment fonctionne CertainLogic Stack d'Auto-Amélioration
- Établissement de la Base : Installez le Company Brain Core OS pour créer une base de connaissances locale et déterministe servant de source unique de vérité.
- Intégration de la Mémoire : Déployez la compétence de mémoire pour stocker des données spécifiques à l'utilisateur aux côtés du graphe de connaissances basé sur des faits fondamentaux.
- Boucle de Réflexion : Activez la compétence d'auto-amélioration pour capturer les modèles issus des corrections des utilisateurs et les stocker dans des fichiers Markdown locaux.
- Anticipation Proactive : Utilisez la compétence proactive pour analyser les modèles historiques et anticiper les prochaines étapes en utilisant le protocole WAL.
- Extraction de Compétences : Le hermes-learning-loop identifie les interactions réussies et les convertit en compétences modulaires réutilisables pour l'agent.
Configuration de CertainLogic Stack d'Auto-Amélioration
Tout d'abord, établissez la base en installant le Core OS. Ensuite, déployez la suite complète d'auto-amélioration en utilisant les commandes Openclaw Skills :
# Étape 1 : Installation de la Base
clawhub install company-brain-os
# Étape 2 : Installation de la Stack complète d'Auto-Amélioration
clawhub install self-improving proactive learning memory hermes-learning-loop
Schéma de données et taxonomie de CertainLogic Stack d'Auto-Amélioration
La stack utilise une approche de stockage décentralisée mais unifiée, tirant principalement parti de fichiers Markdown locaux pour la transparence et la facilité d'audit.
| Composant | Méthode de Stockage des Données | Fonction Principale |
|---|---|---|
| Company Brain | Graphe de Connaissances Local | Faits déterministes et cache |
| self-improving | ~/self-improving/ |
Corrections de modèles et journaux de réflexion |
| proactive | Journaux du Protocole WAL | Modèles d'anticipation et données d'auto-guérison |
| memory | Fichiers Markdown Locaux | Contexte spécifique à l'utilisateur et historique d'interaction |
| hermes-loop | Manifestes de Compétences | Capacités d'agent réutilisables extraites |
Fonctionnalités avancées de CertainLogic Stack d'Auto-Amélioration
- Vérification Factuelle Déterministe : Empêche les hallucinations en privilégiant le graphe de connaissances local par rapport aux données d'entraînement des LLM.
- Accélération de Requête 122x : Mise en cache instantanée des requêtes répétées pour des réponses d'agent à haute performance.
- Couche de Mémoire Unifiée : Intégration transparente entre les faits généraux (Company Brain) et les données utilisateur personnalisées (compétence Memory).
- Support du Protocole WAL : Anticipation proactive de haute maturité pour les workflows d'agent d'auto-guérison.
- Sécurité Local-First : Fonctionne entièrement sans secrets d'API externes ou dépendances cloud, garantissant une confidentialité totale des données.
SKILL.md
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