Synapse Layer est une infrastructure de mémoire persistante hautement sécurisée conçue pour donner aux AI agents une mémoire à long terme via un pipeline de sécurité cognitive (Cognitive Security Pipeline) chiffré à 4 couches.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install synapse-layer
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 synapse-layer 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 Synapse Layer ?
Synapse Layer fournit un cadre robuste pour une mémoire persistante et chiffrée adaptée à la prochaine génération d'agents autonomes. En l'intégrant à Openclaw Skills, les développeurs peuvent s'assurer que leurs agents conservent le contexte entre les sessions tout en respectant les normes les plus élevées en matière de confidentialité des données. Il résout la volatilité des contextes LLM standard en offrant une couche de stockage dédiée qui utilise le score de Trust Quotient pour classer et récupérer les informations les plus fiables.
Essentiellement, le skill agit comme un pont entre vos AI agents et un backend sophistiqué, offrant des options de stockage basées sur le cloud (Forge) et locales (SQLite). Que vous construisiez des systèmes multi-agents complexes ou un assistant unique, Synapse Layer garantit que chaque donnée est examinée par un pipeline de sécurité cognitive (Cognitive Security Pipeline) avant d'être envoyée vers le stockage à long terme.
Cas d'utilisation de Synapse Layer
- Stocker et récupérer les mémoires des agents sur plusieurs sessions utilisateur pour maintenir un contexte à long terme.
- Partager des données critiques entre différents agents en utilisant le partage de mémoire inter-agents pour des flux de travail collaboratifs.
- Mettre en œuvre un stockage de données sécurisé contre les PII, où les informations sensibles sont automatiquement masquées avant la persistance.
- Analyser la fiabilité des informations stockées à l'aide du score de Trust Quotient pour une prise de décision basée sur les données.
- Intégrer une mémoire persistante dans des frameworks d'IA existants tels que LangChain, CrewAI et AutoGen via Openclaw Skills.
Comment fonctionne Synapse Layer
- L'AI agent envoie une chaîne de mémoire ou un bloc de texte au skill Synapse Layer via le SDK Python.
- Les données entrent dans le protecteur de confidentialité sémantique (Semantic Privacy Guard) pour détecter et masquer les PII, les identifiants ou les secrets.
- La couche de validation intelligente de l'intention (Intelligent Intent Validation) catégorise la mémoire et valide l'intention de l'agent.
- Le contenu validé est chiffré à l'aide d'AES-256-GCM et traité avec un bruit de confidentialité différentielle (Differential Privacy) pour la protection des embedding.
- La mémoire sécurisée est stockée dans un backend PostgreSQL (Forge) ou SQLite.
- Les agents récupèrent les informations à l'aide de la recherche sémantique ou de la correspondance par mots-clés, avec des résultats classés par leur Trust Quotient.
Configuration de Synapse Layer
Installation
Installez la bibliothèque nécessaire pour l'intégration avec Openclaw Skills :
pip install synapse-layer
Configuration
Initialisez le client avec votre API key pour commencer à gérer les mémoires de l'agent :
from synapse_test import SynapseClient
# Initialisez avec votre Forge API key
client = SynapseClient(api_key="sk_connect_YOUR_KEY")
# Stockage de mémoire de base
client.remember("User prefers dark mode", agent="assistant_one")
Schéma de données et taxonomie de Synapse Layer
Synapse Layer organise les données via une taxonomie multidimensionnelle pour garantir une récupération rapide et la conformité en matière de sécurité :
| Attribut | Description | Type |
|---|---|---|
agent_id |
Identifiant unique pour l'agent possédant la mémoire | String |
trust_quotient |
Score de fiabilité entre 0.0 et 1.0 | Float |
importance |
Niveau de priorité défini par l'utilisateur pour le poids de la mémoire | Integer |
metadata |
Détection automatisée des décisions, jalons et alertes | Object |
encryption |
Chiffrement authentifié AES-256-GCM | Binary/Blob |
Fonctionnalités avancées de Synapse Layer
- Support multi-agents permettant des pools de mémoire partagés via des agent_ids communs dans Openclaw Skills.
- Extraction automatisée d'événements qui identifie les jalons et les décisions de projet à partir de texte conversationnel brut.
- Validation d'intention auto-guérissante qui corrige les erreurs de catégorisation pendant la phase d'ingestion.
- Recherche de mémoire inter-agents permettant à un agent d'interroger des bases de connaissances remplies par un autre.
- Surveillance en temps réel de la santé du système et rapport de capacité via l'outil health_check.
SKILL.md
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