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Openclaw Skills

Human-Like Memory Plugin

Openclaw용 Human-Like Memory Plugin

OpenClaw 에이전트가 여러 세션에 걸쳐 문맥, 사용자 선호도 및 과거 대화를 유지하고 회상할 수 있게 해주는 정교한 장기 기억 확장 기능입니다.

humanlike2026

v1.0.1

Apr 12, 2026

설치

정보

Skill.md

설치 및 다운로드

1. ClawHub CLI

레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.


                  npx clawhub@latest install humanlike-memory-plugin

2. 수동 설치

스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요

글로벌

~/.openclaw/skills/

워크스페이스

<project>/skills/

우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들

3. 프롬프트 설치

이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.


                  Clawhub를 사용해서 humanlike-memory-plugin 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).

다운로드를 원하시나요?

ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.

Human-Like Memory Plugin란 무엇인가요?

Human-Like Memory Plugin은 지속적인 문맥 계층을 제공하여 AI 대화의 휘발성 문제를 해결하기 위해 설계된 전문 확장 기능입니다. 이 기술을 통합함으로써 에이전트는 기술적 선호도부터 특정 프로젝트 기록에 이르기까지 이전 상호작용의 구체적인 세부 정보를 기억할 수 있는 능력을 얻게 됩니다. 이 플러그인은 시스템 내에서 일급 메모리 슬롯으로 작동하여 모든 응답이 과거 데이터에 대한 깊은 이해를 바탕으로 이루어지도록 보장합니다. 이러한 Openclaw Skills를 활용하면 표준 LLM을 장기적인 사용자 관계를 구축할 수 있는 지속적인 지능형 시스템으로 변환할 수 있습니다.

Human-Like Memory Plugin 활용 사례

이전 아키텍처 결정을 회상하여 장기적인 소프트웨어 개발 프로젝트의 연속성 유지.
사용자별 구성과 선호하는 워크플로우를 기억하는 개인화된 AI 비서 생성.
벡터 검색을 통해 관련성 높은 기록만 검색하여 토큰 사용량 및 문맥 창 압박 감소.
에이전트가 시간이 지남에 따라 정확도를 향상시키기 위해 사용자 상호작용의 지식 베이스를 구축할 수 있도록 지원.

Human-Like Memory Plugin 작동 원리

플러그인은 시작 단계에서 OpenClaw 구성 내의 메모리 슬롯으로 자신을 등록합니다.
응답이 생성되기 전에 플러그인은 자동 회상을 수행하여 원격 벡터 데이터베이스에서 문맥상 관련 있는 과거 기억을 쿼리합니다.
에이전트는 현재 프롬프트와 회상된 기억을 함께 처리하여 문맥을 인식하는 응답을 제공합니다.
대화 턴 임계값에 도달하면 플러그인은 자동으로 새로운 상호작용을 요약하여 장기 데이터베이스에 저장합니다.
에이전트는 또한 특정 도구를 사전 예방적으로 사용하여 수동으로 검색하거나 높은 우선순위의 정보를 메모리 볼트에 저장할 수 있습니다.

Human-Like Memory Plugin 설정 가이드

먼저, Human-Like Memory 제공업체로부터 API key를 받으십시오. 그 다음, OpenClaw CLI를 사용하여 플러그인을 설치하십시오:

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

다음으로, API key를 구성하고 해당 플러그인을 활성 메모리 엔진으로 설정하십시오:

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

마지막으로, 변경 사항을 활성화하기 위해 에이전트를 재시작하십시오:

openclaw restart

Human-Like Memory Plugin 데이터 스키마 및 분류 체계

이 플러그인은 원격 API 인터페이스를 통해 데이터를 구성하며, 메모리는 전용 벡터 엔진이 처리하는 동안 로컬 리소스가 실행에 집중할 수 있도록 합니다. 데이터 구조는 다음과 같습니다:

구성 요소	유형	설명
메모리 청크 (Memory Chunks)	벡터화된 텍스트	높은 관련성 검색에 최적화된 대화 세그먼트.
메타데이터 (Metadata)	JSON	userId, agentId 및 관련성 점수 포함.
개인정보 보호 계층 (Privacy Layer)	필터	기본적으로 플랫폼별 ID(Discord/Feishu)를 자동으로 제거.
메모리 제한 (Memory Limit)	정수	턴당 주입되는 최대 메모리 조각 수를 제어 (기본값: 6).

Human-Like Memory Plugin 고급 기능

memory_search 및 memory_store를 통한 수동 도구 액세스로 에이전트 지식에 대한 세밀한 제어 가능.
회상된 정보의 정밀도를 미세 조정하기 위한 조정 가능한 관련성 점수 (minScore).
민감한 플랫폼 메타데이터가 메모리 제공업체로 유출되지 않도록 하는 개인정보 보호 기본 설정.
고유한 agentId 감지를 통한 다중 에이전트 지원으로 Openclaw Skills 생태계 내에서 서로 다른 에이전트가 별도의 메모리 풀을 가질 수 있음.
API 호출을 최적화하기 위해 대화 턴 수를 기반으로 하는 사용자 지정 메모리 저장 트리거.