HyperStack은 감사 가능한 에이전트 기원 그래프로, AI 에이전트가 LLM 오버헤드 없이 지식을 증명하고 조정할 수 있는 검증 가능한 메모리 계층을 제공합니다.
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install hyperstack
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 hyperstack 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.
HyperStack은 차세대 Openclaw Skills의 기본 메모리 계층 역할을 하여 에이전트가 검증 가능한 기원 그래프를 구축할 수 있도록 합니다. 단순한 텍스트 로그를 넘어 모든 정보가 타임스탬프가 찍히고 감사가 가능하며 결정론적 신뢰와 연결된 구조화되고 유형화된 그래프로 이동합니다. 이를 통해 에이전트는 특정 시점에 무엇을 알고 있었고 왜 알았는지 증명할 수 있습니다.
Openclaw Skills 워크플로 내에서 HyperStack을 활용하면 에이전트 결정의 추적이 가능하고 충돌이 자동으로 감지되며, 값비싼 LLM 루프 처리 대신 유형화된 신호를 통해 조정이 이루어집니다. 이 시스템은 세 가지 고유한 메모리 표면을 제공합니다: 소프트 디케이가 있는 세션 기록용 에피소드 메모리, 영구적 사실용 의미 메모리, 단기 스크래치패드 작업용 작업 메모리입니다.
HyperStack을 Openclaw Skills 환경에 통합하려면 MCP 서버 구성을 클라이언트에 추가하십시오.
# 핵심 라이브러리 설치
npm install hyperstack-core
# 또는 Python 사용자의 경우
pip install hyperstack-py
mcpServers 구성을 업데이트하십시오:
{
"mcpServers": {
"hyperstack": {
"command": "npx",
"args": ["[email protected]"],
"env": {
"HYPERSTACK_API_KEY": "귀하의_API_키",
"HYPERSTACK_WORKSPACE": "프로젝트_이름"
}
}
}
}
HyperStack은 다음과 같은 메타데이터 분류를 갖춘 기원 그래프 내의 카드로 데이터를 구성합니다:
| 필드 | 설명 | 유형 |
|---|---|---|
| slug | 카드의 고유 식별자 | 문자열 |
| title | 카드의 읽기 쉬운 이름 | 문자열 |
| cardType | 결정, 사람, 워크플로 또는 프로젝트와 같은 카테고리 | 열거형 |
| memoryType | 표면: 작업, 의미 또는 에피소드 | 열거형 |
| confidence | 자체 보고된 확실성 (0.0 ~ 1.0) | 부동 소수점 |
| truthStratum | 인식 상태: 초안, 가설 또는 확인됨 | 문자열 |
| links | 다른 카드에 대한 유형화된 관계 (예: slug:relation) | 문자열 |
로드 중
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