HeartFlow é um mecanismo de raciocínio cognitivo e de memória local-first, projetado para capacitar agentes de IA com auto-cura, raciocínio de velocidade dupla e memória multinível.
Instalar e Baixar
1. ClawHub CLI
A maneira mais rápida de instalar uma habilidade diretamente do registro.
npx clawhub@latest install heartflow-v1
2. Instalação Manual
Copie a pasta da habilidade para um desses locais
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridade: Espaço de Trabalho > Local > Integrado
3. Instalação do Prompt
Copie este prompt para o OpenClaw para instalá-lo automaticamente.
Ajude-me a instalar o heartflow-v1 usando o Clawhub. Se o Clawhub não estiver instalado, instale-o primeiro (npm i -g clawhub).
Prefere baixar?
Obtenha os arquivos originais da habilidade em um arquivo ZIP.
O que é HeartFlow?
HeartFlow é um mecanismo cognitivo robusto, local-first, projetado para agentes de codificação de IA que prioriza o raciocínio, a memória estruturada e a auto-evolução em vez da acumulação transitória de contexto. Projetado para resistir ao caos computacional (redução de entropia), ele atua como uma estrutura arquitetural para agentes que buscam alcançar crescimento estrutural em vez de apenas atualizações de prompt. Operando dentro de um sandbox local rigoroso, ele aplica uma abordagem filosófica à inteligência, traduzindo o ruído bruto em sinais estruturados, ajudando os desenvolvedores a configurar agentes de IA altamente conscientes usando Openclaw Skills.
No centro de sua arquitetura técnica está o fluxo de trabalho HeartLogic — um processo de raciocínio rígido de quatro etapas executado em código, em vez de memória. Ele equilibra a intuição rápida e o raciocínio profundo por meio de pipelines de execução separados, permitindo que os agentes entendam seus limites situacionais, identifiquem a angústia do usuário ou gargalos técnicos e escolham o silêncio quando a operação silenciosa produz resultados mais limpos do que a saída excessiva. Este paradigma local-first é totalmente integrado com Openclaw Skills, permitindo configurações seguras de injeção de memória com zero dependência de nuvem externa.
Casos de uso do HeartFlow
- Implementação de uma arquitetura de memória entre sessões (CORE, LEARNED, EPHEMERAL) para persistir preferências do usuário e lições aprendidas com segurança, sem vazar chaves de API.
- Ativação de fluxos de trabalho de aprendizado por reforço (RL) de auto-cura que registram erros de execução dentro de Q-tables locais para ajustes automáticos de estratégia.
- Estruturação de pipelines de raciocínio de IA com auditorias de execução profunda, garantindo que as propostas de modificação de código passem por uma validação semântica e de segurança rigorosa.
- Construção de camadas de contexto cognitivo avançadas para LLMs operando em ambientes de desenvolvedor de alta privacidade, onde a comunicação externa é completamente bloqueada.
Como o HeartFlow funciona
- Inicialização: O desenvolvedor instancia o framework HeartFlow localmente, definindo um caminho raiz específico do projeto para ancorar as operações de memória.
- Auditoria Cognitiva (HeartLogic): Para cada prompt ou desafio, o mecanismo força o agente de IA a passar por uma avaliação de quatro estágios: Sobre o que é isso? É a ação correta? O usuário/base de código está em um estado crítico ou doloroso? O agente deve escolher o silêncio em vez de logs detalhados?
- Roteamento de Memória Multinível: O sistema categoriza os insights gerados. Diretrizes imutáveis vão para a memória CORE; hábitos aprendidos entre sessões são gravados na memória LEARNED; o contexto temporário preenche a memória EPHEMERAL.
- Q-Learning de Auto-cura: Se ocorrerem falhas, o mecanismo registra os erros em uma Q-table local (
self-heal.js) para que o agente refine automaticamente suas estratégias operacionais futuras sem telemetria externa. - Injeção e Compilação: Os módulos de memória compilam e injetam-se diretamente nos prompts do sistema utilizando scripts Node.js leves ou plugins Hermes, capacitando os agentes com Openclaw Skills.
Configuração do HeartFlow
HeartFlow é executado como um módulo local Node.js e Python. Certifique-se de que o Node.js esteja instalado em sua máquina local.
Para gerenciar e pesquisar suas memórias cognitivas localmente, utilize a ferramenta de memória incluída:
# Listar todas as memórias existentes armazenadas em JSON local
node scripts/heartflow-memory-tool.js list
# Pesquisar na memória usando palavras-chave semânticas
node scripts/heartflow-memory-tool.js search <keyword>
# Obter estatísticas da memória atual
node scripts/heartflow-memory-tool.js stats
# Gravar manualmente pares chave-valor na memória aprendida
node scripts/heartflow-memory-tool.js write <key> <value>
Para baixar o modelo de busca semântica local (alimentado por ModelScope) para recursos vetoriais, execute:
python scripts/download-model.py
Esquema de Dados e Taxonomia de HeartFlow
HeartFlow separa sistematicamente sua arquitetura de dados em arquivos dedicados dentro do diretório memory/ local. Nenhum banco de dados externo ou endpoint de nuvem está envolvido no gerenciamento destas Openclaw Skills.
Arquitetura de Camadas de Memória
| Camada de Memória | Escopo de Armazenamento | Frequência de Atualização | Objetivo |
|---|---|---|---|
| CORE | Permanente | Somente Leitura | Contém regras de identidade, 7 diretrizes principais e estruturas de segurança base |
| LEARNED | JSON entre sessões | Dinâmica | Acumula lições, preferências de estilo de codificação do usuário e erros passados |
| EPHEMERAL | Estado de sessão em memória | Por execução | Rastreia o contexto de execução de tempo de execução atual e sinais temporários |
Mapeamento de Execução Técnica
- Armazenamento Local de Q-Table: Rastreia erros de tempo de execução e pesos de estratégia para o mecanismo de aprendizado por reforço.
- Índice Semântico: Criado localmente usando os embeddings do ModelScope baixados para lidar com busca semântica e indexação de metáforas.
Recursos avançados do HeartFlow
- Pipelines de Raciocínio de Velocidade Dupla: Oferece hooks de API explícitos para intuição rápida (
thinkFast) versus loops de raciocínio profundo e lento (thinkDeep). - Mecanismos Cognitivos Multivariados: Inclui uma Biblioteca de Metáforas, Mecanismo de Senso Comum (suportando 6 modos de raciocínio) e Detector de Padrões para processar tendências da base de código.
- Auto-auditoria Autônoma: Escaneia modificações de código local em 6 dimensões de avaliação distintas usando
self-audit.jsantes de aplicar modificações. - Guardrails de Segurança com Foco em Privacidade: Não possui permissões de sistema/rede, restringindo todas as atividades de leitura/gravação ao diretório de memória local isolado, estabelecendo um novo padrão de segurança para Openclaw Skills.
- Medição de Entropia Local: Usa rastreamento de entropia quadridimensional para determinar se uma intervenção simplifica ou complica a arquitetura da base de código.
SKILL.md
Carregamento
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