Uma estrutura de memória otimizada por computação quântica que usa QAOA para resolver problemas de clustering, compactação e recuperação baseada em sinergia para AI agents.
Instalar e Baixar
1. ClawHub CLI
A maneira mais rápida de instalar uma habilidade diretamente do registro.
npx clawhub@latest install quantum-agent-memory
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 quantum-agent-memory 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 Quantum Agent Memory?
Quantum Agent Memory é uma camada de otimização de alto desempenho criada para aprimorar as capacidades de gerenciamento de memória de agentes autônomos. Ao utilizar o QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) através do Qiskit, esta ferramenta fornece uma alternativa robusta aos métodos heurísticos clássicos para gerenciar relacionamentos complexos de dados. Como uma adição sofisticada ao Openclaw Skills, ela permite que desenvolvedores implementem estratégias de clustering, compactação e recuperação aprimoradas por computação quântica, que melhoram significativamente a retenção de contexto.
Esta skill aborda as limitações da busca vetorial tradicional ao considerar a sinergia entre as memórias recuperadas, em vez de apenas pontuações de similaridade individuais. Isso garante que os agentes impulsionados pelo Openclaw Skills possam manter uma memória de longo prazo mais coerente e relevante, operando tanto em simuladores locais quanto em processadores de hardware IBM Quantum reais.
Casos de uso do Quantum Agent Memory
- Agrupamento de grandes conjuntos de memórias em clusters lógicos usando otimização equilibrada de cortes de grafo.
- Execução de compactação inteligente de memória para reter o contexto mais valioso dentro das restrições de Token.
- Implementação de recuperação de memória consciente da sinergia que supera as buscas de similaridade Top-K padrão.
- Benchmarking da precisão da seleção de memória quântica em relação a algoritmos clássicos dentro dos pipelines do Openclaw Skills.
- Automação do envio de circuitos quânticos para o hardware IBM Quantum para tarefas de memória de agentes do mundo real.
Como o Quantum Agent Memory funciona
- O sistema ingere dados de memória e gera uma matriz de custo baseada em fatores temporais, relacionais, categóricos e de recência.
- A camada de Clustering aplica QAOA para agrupar memórias em clusters coerentes com base na matriz de custo.
- A camada de Compactação seleciona as K-memórias ideais de um conjunto maior para maximizar a coerência e a cobertura, penalizando estouros de orçamento.
- A camada de Recuperação identifica a melhor combinação de memórias para uma consulta específica otimizando a relevância individual e a sinergia em pares.
- Os resultados processados são entregues via servidor FastAPI ou integrados a um fluxo de trabalho de agente via interfaces padrão do Openclaw Skills.
Configuração do Quantum Agent Memory
Para integrar esta poderosa ferramenta da coleção Openclaw Skills ao seu ambiente, siga estas etapas de instalação:
git clone https://github.com/Dustin-a11y/quantum-agent-memory.git
cd quantum-agent-memory
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python -m quantum_agent_memory benchmark
Para usuários que pretendem utilizar hardware IBM Quantum real, é necessária uma configuração adicional:
pip install qiskit-ibm-runtime
python -m quantum_agent_memory submit --ibm-token YOUR_TOKEN
Esquema de Dados e Taxonomia de Quantum Agent Memory
A skill gerencia dados através de um esquema de várias camadas projetado para integração profunda com fluxos de trabalho do Openclaw Skills:
| Componente | Objetivo | Metadados Principais |
|---|---|---|
| Clusters de Memória | Organizar pontos de dados relacionados | Recência, peso de categoria, força relacional |
| Conjuntos de Compactação | Memória podada para eficiência de Token | Pontuação de coerência, densidade de valor, percentual de cobertura |
| Sinergia de Recuperação | Lógica de recuperação multi-memória | Sinergia em pares, índice de diversidade, relevância |
| Logs de Desempenho | Análise comparativa | Delta quântico vs clássico, profundidade do circuito, tempo de execução |
Todos os dados de saída são exportados como arquivos JSON estruturados dentro do diretório results/ para fácil análise.
Recursos avançados do Quantum Agent Memory
- Compatibilidade total com Mem0 para gerenciar fluxos de memória de agentes ao vivo.
- Implementação de servidor FastAPI para otimização quântica remota via endpoints quantum-recall e quantum-compact.
- Agendamento automatizado para trabalhos de hardware IBM Quantum via scripts cron especializados.
- Suporte nativo ao plugin OpenClaw mem0-bridge, facilitando a integração perfeita com o Openclaw Skills.
- Suíte de benchmarking detalhada que fornece prova estatística das vantagens da otimização quântica sobre os métodos de seleção gananciosos.
SKILL.md
Carregamento
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