Um sistema sofisticado de gerenciamento de memória que organiza logs e ativos dispersos do agente em um runtime de conhecimento estruturado e em camadas com relacionamentos tipados.
Instalar e Baixar
1. ClawHub CLI
A maneira mais rápida de instalar uma habilidade diretamente do registro.
npx clawhub@latest install openclaw-knowledge-runtime
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 openclaw-knowledge-runtime 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 Openclaw Knowledge Runtime?
O Openclaw Knowledge Runtime é um framework especializado projetado para transformar dados fragmentados de agentes em uma camada de memória de alto desempenho. Ele permite que agentes de AI mantenham uma compreensão organizada de longo prazo do seu ambiente, categorizando informações em camadas distintas, como episódica, semântica e procedural. Ao implementar isso dentro do ecossistema do Openclaw Skills, os desenvolvedores podem garantir que seus agentes avancem além do simples registro de logs para uma síntese de conhecimento sofisticada.
Esta skill foca na integridade estrutural da memória de AI, fornecendo um modelo para vincular entradas de conhecimento a entidades específicas, genes e tarefas históricas. Ele resolve efetivamente o problema de memória ruidosa ao impor regras estritas de write-back, garantindo que apenas descobertas estáveis e validadas sejam persistidas para execuções futuras, aumentando assim a confiabilidade e a inteligência do agente ao longo do tempo.
Casos de uso do Openclaw Knowledge Runtime
- Consolidação de logs de memória, tarefas e ativos dispersos em um runtime unificado.
- Implementação de relacionamentos tipados entre entradas de conhecimento, entidades e eventos para melhor contexto.
- Geração de pacotes de recuperação compactos e de alta relevância para prompts de LLM e classificação de tarefas.
- Estabelecimento de um repositório de pesquisa durável que evita que dados especulativos ou temporários poluam a memória de longo prazo.
- Melhoria da observabilidade do agente através do rastreamento detalhado de contagens de hits e cobertura de camadas.
Como o Openclaw Knowledge Runtime funciona
- Defina um modelo de memória de dois eixos usando camadas específicas (working, episodic, semantic, procedural, policy) e escopos (session, shared, published).
- Inicialize o armazenamento para registros principais, incluindo entradas de conhecimento, links tipados e entidades canônicas.
- Construa consultas dinâmicas com base na função atual do agente, objetivo e sinais em tempo real.
- Execute a recuperação classificando candidatos e expandindo o contexto por meio de análise de link tipado de um salto (one-hop).
- Gere um pacote de saída compacto contendo hits, tags de viés e ativos vinculados para o prompt do agente.
- Realize uma fase estrita de write-back para registrar apenas descobertas de alto sinal e validadas após uma execução bem-sucedida.
Configuração do Openclaw Knowledge Runtime
Para integrar o runtime de conhecimento na arquitetura do seu agente, estabeleça a estrutura de diretórios e inicialize os arquivos de armazenamento principais.
# Create the knowledge storage directory
mkdir -p memory/knowledge
# Initialize the core storage and index files
touch memory/knowledge/knowledge_store.jsonl
touch memory/knowledge/knowledge_links.jsonl
echo '{}' > memory/knowledge/knowledge_index.json
echo '{}' > memory/knowledge/entity_index.json
Certifique-se de que o ambiente do seu agente tenha acesso a esses caminhos para utilizar os recursos de gerenciamento de memória do Openclaw Skills.
Esquema de Dados e Taxonomia de Openclaw Knowledge Runtime
O Openclaw Knowledge Runtime organiza os dados em uma taxonomia estruturada para garantir recuperação rápida e armazenamento durável:
| Record Type | Description |
|---|---|
knowledge_entry |
A unidade primária de conhecimento armazenado ou descobertas. |
knowledge_link |
Um relacionamento tipado (ex: supports_gene, contradicts) entre registros. |
entity |
Formas canônicas de módulos, repos, tópicos ou organizações. |
Memory Layers:
- Procedural: Skills, capsules e playbooks reutilizáveis.
- Episodic: Logs de eventos e históricos de execução.
- Semantic: Briefings de pesquisa e conclusões estáveis.
- Policy: Regras do sistema e restrições definidas pelo usuário.
Recursos avançados do Openclaw Knowledge Runtime
- Lógica de recuperação multi-camada que prioriza o conhecimento de policy e procedural para estabilidade do sistema.
- Expansão de link de um salto (One-hop) para descobrir automaticamente entidades relacionadas e evidências contraditórias.
- Superfícies de adaptador desacopladas permitindo que o runtime se conecte a qualquer loop de agente via geradores de consulta genéricos e classificadores de tarefas.
- Corte inteligente de contexto para garantir que as janelas de prompt sejam preenchidas apenas com os dados de sinal mais alto.
- Filtros de write-back duráveis que distinguem entre notas especulativas de 'scratchpad' e pesquisas validadas.
SKILL.md
Carregamento
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