Um sistema de cache padronizado baseado em Redis para gerir o estado do agente de IA, o contexto da sessão e a recuperação de dados em alta velocidade.
Instalar e Baixar
1. ClawHub CLI
A maneira mais rápida de instalar uma habilidade diretamente do registro.
npx clawhub@latest install memory-cache
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 memory-cache 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 Cache de Memória?
O Cache de Memória é um sistema de armazenamento temporário de alta performance projetado especificamente para agentes de IA dentro do ecossistema Openclaw Skills. Ao utilizar o Redis, fornece uma estrutura robusta para guardar estados de agentes, colocar em cache resultados de API dispendiosos e facilitar a partilha de dados entre múltiplos subagentes. A skill enfatiza a organização através de chaves com namespace e gestão eficiente de memória via configurações de Time-To-Live (TTL).
A implementação desta skill permite que os desenvolvedores mantenham a continuidade da sessão e melhorem a capacidade de resposta dos seus fluxos de trabalho de IA. Atua como uma camada de memória centralizada, garantindo que o contexto crítico seja preservado em diferentes ciclos de execução, ao mesmo tempo que evita colisões de dados através de convenções de nomenclatura rigorosas.
Casos de uso do Cache de Memória
- Armazenar e recuperar estados de execução de agentes para manter a continuidade entre sessões.
- Colocar em cache respostas de API de alta latência para melhorar a velocidade e reduzir custos operacionais.
- Partilhar contexto e variáveis em tempo real entre agentes principais e subagentes.
- Gerir dados temporários de sessão com expiração automática usando a gestão de TTL.
Como o Cache de Memória funciona
- O agente estabelece uma ligação a uma instância Redis através da variável de ambiente REDIS_URL.
- Os dados são escritos no cache usando o script cache_manager.py, aplicando o namespace mema: apropriado.
- Valores de TTL (Time-To-Live) são opcionalmente atribuídos às chaves para automatizar a limpeza de dados voláteis.
- Os agentes recuperam o contexto ou estado armazenado consultando chaves com namespaces específicos, garantindo um fluxo de dados contínuo.
- Comandos de manutenção como scan e ping são usados para monitorizar a saúde do cache e procurar padrões de dados específicos.
Configuração do Cache de Memória
Para integrar isto no seu fluxo de trabalho, certifique-se de que tem o python3 e uma instância Redis em execução. Este é um componente central para desenvolvedores que procuram expandir a sua biblioteca de Openclaw Skills.
# Instalar dependências necessárias
pip install -r requirements.txt
# Configurar variáveis de ambiente
cp env.example.txt .env
# Defina REDIS_URL no seu ficheiro .env
Esquema de Dados e Taxonomia de Cache de Memória
A skill organiza os dados no Redis usando uma taxonomia rigorosa baseada em prefixos para garantir clareza e evitar sobreposições:
| Prefixo da Chave | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
mema:context:* |
Sessão | Armazena o estado da sessão ativa e o histórico de conversas. |
mema:cache:* |
Volátil | Usado para resultados temporários de API e dados de curto prazo. |
mema:state:* |
Persistente | Mantém o estado do agente a longo prazo através de múltiplas execuções. |
Recursos avançados do Cache de Memória
- Gestão de TTL: Controlo granular sobre a expiração de dados para otimizar o uso de memória do Redis.
- Isolamento de Namespace: Prefixos padronizados (mema:) garantem compatibilidade com outras Openclaw Skills.
- Sincronização de Subagentes: Permite fluxos de trabalho multiagente complexos ao fornecer um barramento de memória partilhada.
- Digitalização de Padrões: Capacidades de pesquisa integradas para identificar e gerir chaves dentro de namespaces específicos.
SKILL.md
Carregamento
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