에이전트의 장기 메모리, 추론 및 시맨틱 검색을 위해 18가지 인지 도구를 제공하는 정교한 구조화된 지식 그래프입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install mindgraph-rs
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 mindgraph-rs 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
다운로드를 원하시나요?
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MindGraph란 무엇인가요?
MindGraph는 AI 하위 에이전트의 중추 신경계 역할을 하도록 설계된 고성능 지식 그래프 인덱스입니다. MEMORY.md와 같은 원시 파일 위에 구조화된 관계 레이어를 제공하여 복잡한 파일 간 제약 조건 조회, 엔티티 확인 및 하이브리드 시맨틱 검색을 가능하게 합니다. 원시 현실 캡처부터 의도 및 거버넌스에 이르는 특정 인지 레이어로 정보를 구성함으로써 에이전트가 세션 전반에서 논리적 일관성을 유지할 수 있도록 합니다.
고급 Openclaw Skills의 핵심 구성 요소인 MindGraph는 비구조화된 채팅 기록을 주장, 결정 및 패턴의 내구성 있고 진화하는 데이터베이스로 변환합니다. 즉각적인 배포를 위한 클라우드 기반 API 액세스와 데이터 및 임베딩 프로세스에 대한 완전한 제어가 필요한 개발자를 위한 로컬 셀프 호스팅 서버를 모두 지원합니다.
MindGraph 활용 사례
- 여러 채팅 세션 및 프로젝트에서 복잡한 엔티티 관계 추적.
- 지속적인 메모리 레이어를 통한 장기적인 행동 정책 및 거버넌스 규칙 시행.
- 단일 대화를 넘어 지속되는 상위 수준 목표 및 작업 구조 관리.
- 증거 기반 논거 구축 및 의사 결정을 위한 추론 체인 캡처.
- 하위 에이전트를 위해 매우 관련성 높은 컨텍스트를 검색하기 위한 하이브리드 검색(FTS + 시맨틱) 수행.
MindGraph 작동 원리
- 세션 관리 도구를 사용하여 세션을 초기화하고 고유한 추적 컨텍스트를 생성합니다.
- 관찰, 엔티티 및 사실이 현실 레이어(Reality Layer)로 수집되며, 여기서 중복 제거 및 확인이 처리됩니다.
- 인식 레이어(Epistemic Layer)는 이러한 입력을 주장, 문의 및 구조로 처리하여 지식의 논리적 그래프를 구축합니다.
- 의도 및 행동 레이어를 통해 약속과 결정이 추적되어 에이전트 워크플로우를 관리합니다.
- 세션이 끝나면 전용 추출 파이프라인이 기록을 평탄화하고 LLM을 사용하여 새로운 노드와 엣지를 식별합니다.
- 유지 관리 스크립트가 주기적으로 검색 엔진을 다시 인덱싱하고 그래프 인식 임베딩을 다시 생성하여 검색 정확도를 보장합니다.
MindGraph 설정 가이드
MindGraph는 클라우드 API 또는 로컬 바이너리를 통해 Openclaw Skills 워크플로우에 통합될 수 있습니다.
클라우드 API (권장)
export MINDGRAPH_URL=https://api.mindgraph.cloud
export MINDGRAPH_TOKEN=your-api-key
로컬 서버
bash install.sh
bash start.sh
export OPENAI_API_KEY=sk-your-key-for-embeddings
MindGraph 데이터 스키마 및 분류 체계
MindGraph는 포괄적인 분류 체계를 사용하여 여러 기능 레이어에서 에이전트 지식을 구성합니다.
| 레이어 | 주요 노드 유형 | 기능적 목적 |
|---|---|---|
| Reality | 엔티티, 소스, 관찰 | 사람/조직에 대한 원시 데이터 및 고유 식별자 캡처. |
| Epistemic | 주장, 논거, 구조 | 추론, 증거 및 개념적 패턴 모델링. |
| Intent | 목표, 결정, 약속 | 에이전트가 수행하려는 작업과 이유 추적. |
| Memory | 세션, 저널, 요약 | 대화의 라이프사이클 및 정제 과정 관리. |
| Agent | 작업, 계획, 정책 | 실행 단계 및 행동 제약 조건 관리. |
MindGraph 고급 기능
- 엔티티 확인 파이프라인: 퍼지 매칭 및 시맨틱 유사성을 사용하여 중복 노드를 방지하는 5단계 프로세스.
- 하이브리드 검색: 상호 순위 융합(RRF)을 사용하여 전체 텍스트 검색과 벡터 임베딩의 장점을 결합.
- 툴민 논증 모델: 에이전트 추론을 개선하기 위해 주장, 증거 및 보증을 위해 특별히 설계된 노드.
- 자동 추출: 최적의 데이터 수집을 위해 기록 크기에 따라 Gemini Flash와 Pro 중에서 선택하는 멀티 모델 파이프라인.
- 딥 머지 속성: 에이전트가 기록을 덮어쓰지 않고 기존 지식을 진화시킬 수 있도록 하는 복잡한 메타데이터 업데이트 지원.
SKILL.md
로드 중
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