Uma camada de memória unificada entre personas para que os agentes Openclaw armazenem, recuperem e reflitam sobre conhecimento pessoal e experiência profissional.
Instalar e Baixar
1. ClawHub CLI
A maneira mais rápida de instalar uma habilidade diretamente do registro.
npx clawhub@latest install shared-memory-kb
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 shared-memory-kb 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 Base de Conhecimento de Memória Compartilhada?
A Base de Conhecimento de Memória Compartilhada é uma camada arquitetural sofisticada projetada para fornecer ao Openclaw Skills uma memória persistente e entre personas. Ela permite que múltiplos agentes de IA compartilhem uma única fonte de verdade, permitindo que aprendam com interações passadas, independentemente de qual 'persona' estivesse ativa no momento. Indo além do simples histórico de chat, esta skill transforma diálogos brutos em insights estruturados, lições aprendidas e estruturas metodológicas.
Construída com foco em compreensão semântica, ela não armazena apenas texto; categoriza informações com base em sua utilidade, importância e exclusividade. Seja alternando entre uma persona de codificação e uma de gerenciamento de projetos, a Base de Conhecimento de Memória Compartilhada garante que suas descobertas em uma área estejam imediatamente acessíveis como contexto em outra, promovendo um ecossistema de IA pessoal verdadeiramente integrado.
Casos de uso do Base de Conhecimento de Memória Compartilhada
- Armazenar decisões arquiteturais e post-mortems de projetos para referência futura.
- Recuperar soluções técnicas específicas ou 'lições aprendidas' de sessões de depuração anteriores.
- Conduzir reflexões semanais ou mensais para acompanhar o crescimento pessoal e a aquisição de habilidades.
- Sincronizar preferências críticas do usuário e otimizações de fluxo de trabalho entre diferentes agentes de IA.
- Construir uma biblioteca de metodologia de longo prazo baseada em experiências práticas iterativas.
Como o Base de Conhecimento de Memória Compartilhada funciona
- Gatilho Semântico: O agente analisa a conversa em tempo real para identificar insights, reflexões ou instruções de alto valor que valem a pena lembrar.
- Avaliação de Valor: O sistema avalia o valor de reutilização, exclusividade e operabilidade do conteúdo com base em limites de sensibilidade configuráveis.
- Armazenamento Estruturado: Os dados são armazenados com metadados ricos, incluindo persona, categoria, tags e níveis de importância ($1-5$).
- Recuperação Contextual: Quando um usuário pergunta sobre eventos passados ou tópicos relacionados, o agente realiza uma consulta multidimensional para buscar memórias relevantes.
- Mapeamento de Relacionamento: O sistema pode vincular memórias relacionadas para criar um gráfico de conhecimento, representando como diferentes conceitos ou experiências se interconectam.
- Manutenção Autônoma: Periodicamente, a skill recalcula a importância das memórias com base na frequência de recuperação e no declínio temporal.
Configuração do Base de Conhecimento de Memória Compartilhada
Para inicializar o ambiente de memória compartilhada, prepare a estrutura de diretórios e defina variáveis de ambiente opcionais:
# Crie o diretório de armazenamento padrão
mkdir -p ~\/.openclaw\/memory\/index
# (Opcional) Defina um caminho personalizado para sua base de conhecimento
export MEMORY_KB_PATH="\/your\/custom\/path\/memory"
A skill depende de bibliotecas Python padrão, não exigindo dependências pesadas de banco de dados externo para operação básica.
Esquema de Dados e Taxonomia de Base de Conhecimento de Memória Compartilhada
A base de conhecimento organiza as informações usando uma taxonomia estruturada para garantir alta precisão na recuperação.
| Campo | Descrição | Restrições |
|---|---|---|
| Content | O texto central da memória | 20-2000 caracteres |
| Persona | A identidade de origem | ex: Trabalho, Geral, Dev |
| Category | Classificação funcional | ex: Metodologia, Insight |
| Tags | Palavras-chave de metadados | Máx 10 tags por entrada |
| Importance | Peso para recuperação | Escala de 1 a 5 |
| Scene | Descrição contextual | Informação situacional opcional |
Recursos avançados do Base de Conhecimento de Memória Compartilhada
- Ajuste Automático de Importância: Promove automaticamente memórias acessadas frequentemente e rebaixa as obsoletas usando um algoritmo de declínio.
- Sincronização Entre Personas: Preencha perfeitamente a lacuna entre diferentes identidades de agentes usando a capacidade de consulta da persona 'all'.
- Narrativas de Reflexão Periódica: Gera resumos em linguagem natural do progresso de aprendizagem ao longo de períodos de tempo específicos (semana/mês).
- Vinculação Semântica: Estabeleça manual ou automaticamente relações como 'Evidência', 'Contraste' ou 'Extensão' entre nós de memória.
- Manutenção em modo Dry-run: Visualize recalibrações de importância e integridade do índice antes de confirmar alterações no sistema de arquivos.
SKILL.md
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