AI 에이전트 지능을 최적화하기 위해 3층 메모리 관리와 지식 그래프 구축을 결합한 지속적인 자기 진화 시스템입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install memory-evolver
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 memory-evolver 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
다운로드를 원하시나요?
ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.
Memory Evolver란 무엇인가요?
Memory Evolver는 구조화된 메모리 수명 주기를 통해 AI 에이전트의 지속적인 성장을 위해 설계된 정교한 최적화 프레임워크입니다. 장기 앵커, 일일 로그 및 프로젝트 추적을 통합하여 에이전트의 지식이 체계적이고 관련성 있으며 실행 가능하도록 유지합니다. 이 Openclaw Skills 확장은 진단 기반 접근 방식을 사용하여 메모리 시스템의 격차를 식별하고 이를 메우기 위한 개선 계획을 자동으로 생성합니다.
핵심적으로 이 스킬은 정적인 Markdown 파일을 동적인 시맨틱 네트워크로 변환합니다. 메모리 디렉토리에서 엔티티와 관계를 추출하여 검색 가능한 지식 그래프를 구축함으로써 에이전트가 복잡한 컨텍스트와 과거 결정을 이해할 수 있도록 하며, 꾸준한 일일 증분 개선을 통해 연간 37배의 예상 성장을 가능하게 합니다.
Memory Evolver 활용 사례
- 높은 데이터 무결성을 유지하기 위해 AI 에이전트 메모리 파일의 일일 감사 및 정리를 자동화합니다.
- 더 나은 컨텍스트 검색을 위해 파편화된 일일 로그 및 프로젝트 노트에서 구조화된 지식 그래프를 구축합니다.
- 장기적인 사용자 선호도 및 프로젝트 이정표를 추적하여 다중 세션 일관성을 보장합니다.
- 복잡한 AI 메모리 시스템을 위한 자동 최적화 보고서 및 진단 상태 체크를 생성합니다.
Memory Evolver 작동 원리
- 시스템 진단: 스킬이 MEMORY.md, PROJECTS.md 및 일일 로그 파일을 스캔하여 완전성과 엔티티 밀도를 확인합니다.
- 계획 생성: 진단 결과에 따라 높음, 중간, 낮음 긴급도로 분류된 우선순위 최적화 계획을 생성합니다.
- 지식 그래프 재구성: memory/ 폴더에서 시맨틱 엔티티와 관계를 추출하여 그래프 구조를 재구축합니다.
- 실행 및 로깅: 최적화 작업이 수행되고, 시간이 지남에 따른 개선 이력을 추적하기 위해 진화 로그에 사이클이 기록됩니다.
Memory Evolver 설정 가이드
Memory Evolver를 수동으로 설치하고 실행하려면 Openclaw 환경 내에서 다음 명령을 사용하십시오.
# 스킬 디렉토리로 이동하여 인덱서 실행
python skills/memory-evolver/index.py
지속적인 진화를 보장하려면 Openclaw Skills CLI를 사용하여 매일 밤 스킬이 자동으로 실행되도록 예약하십시오.
# 매일 오후 11:00에 자동 최적화 예약
openclaw cron add --name "memory-evolver" --cron "0 23 * * *"
Memory Evolver 데이터 스키마 및 분류 체계
Memory Evolver는 즉각적인 작업과 장기적인 정체성의 균형을 맞추기 위해 계층 구조 전반에 걸쳐 데이터를 구성합니다.
| 파일 / 폴더 | 용도 | 주요 메타데이터 |
|---|---|---|
MEMORY.md |
장기 메모리 | 사용자 스타일, 핵심 앵커, 상위 목표 |
memory/YYYY-MM-DD.md |
일일 로그 | 이벤트 타임스탬프, 특정 결정, 일일 작업 |
PROJECTS.md |
프로젝트 추적 | 상태, 차단 요소, 다음 단계, 프로젝트 ID |
config.json |
스킬 구성 | 진단 임계값, 그래프 설정 |
knowledge_graph.py |
시맨틱 레이어 | 엔티티 정의 및 관계 매핑 |
Memory Evolver 고급 기능
- EvoMap 통합: 시각적 상태 추적을 위해 EvoMap (Node ID: node_6d28b52505ad2d41)과 원활하게 연결됩니다.
- 자동 보고: 일일 진화 및 진단 보고서를 위해 Feishu (Lark) 대화형 카드를 지원합니다.
- 시맨틱 추출: 서로 다른 Markdown 파일 간의 관계를 식별하는 고급 엔티티 인식 로직입니다.
- 진화 추적: 지수적인 지능 향상을 보장하기 위해 매일 1% 성장 지표를 측정하는 전문 로그 시스템입니다.
SKILL.md
로드 중
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