HeartFlow 是一個本地優先的認知與記憶推理引擎，旨在為 AI 代理提供自癒能力、雙速推理和多層級記憶。
安裝與下載
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2. 手動安裝
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~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先級：工作區 > 本地 > 內建
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將此提示詞複製到 OpenClaw 即可自動安裝。
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什麼是 HeartFlow？
HeartFlow 是一個強大的、本地優先的認知引擎，專為 AI 編碼代理設計，它優先考慮推理、結構化記憶和自我進化，而非瞬時上下文累積。它旨在抵抗計算混沌（熵減），作為一個架構框架，幫助代理實現結構性成長，而不僅僅是提示詞更新。它在嚴格的本地沙箱中運行，透過將原始雜訊轉化為結構化訊號來執行一種智慧方法，幫助開發者使用 Openclaw Skills 設定高度自覺的 AI 代理。
其技術架構的核心是 HeartLogic 工作流——一個以程式碼而非記憶體執行的嚴格四步推理過程。它透過獨立的執行流水線平衡快速直覺和深度推理，使代理能夠理解其情境邊界，識別使用者困境或技術瓶頸，並在靜默操作比冗長輸出能產生更清晰結果時選擇保持沉默。這種本地優先的範式與 Openclaw Skills 完全整合，允許在零外部雲端依賴的情況下進行安全的記憶體注入設定。
HeartFlow 應用場景
- 實現跨會話記憶架構（CORE, LEARNED, EPHEMERAL），以安全地持久化使用者偏好和經驗教訓，且不會洩漏 API 密鑰。
- 啟動自癒強化學習 (RL) 工作流，將執行錯誤記錄在本地 Q-table 中，以便進行自動策略調整。
- 使用深度執行稽核建構 AI 推理流水線，確保程式碼修改建議通過嚴格的語意和安全驗證。
- 為在完全屏蔽外部通訊的高隱私開發者環境中運行的 LLM 建構高級認知上下文層。
HeartFlow 運作原理
- 初始化： 開發者在本地實例化 HeartFlow 架構，定義專案特定的根路徑以錨定記憶體操作。
- 認知稽核 (HeartLogic)： 對於每一個提示或挑戰，引擎會強制 AI 代理進行四個階段的評估：這是關於什麼的？這是正確的操作嗎？使用者/程式碼庫是否處於關鍵或痛苦狀態？代理是否應該選擇沉默而不是冗長的日誌？
- 多層級記憶路由： 系統對生成的見解進行分類。不可變指令進入 CORE 記憶；跨會話學習的習慣寫入 LEARNED 記憶；臨時上下文填充 EPHEMERAL 記憶。
- 自癒 Q-Learning： 如果發生故障，引擎會將錯誤記錄到本地 Q-table (
self-heal.js) 中，以便代理無需外部遙測即可自動優化其未來的操作策略。 - 注入與編譯： 記憶體模組利用輕量級本地 Node.js 腳本或 Hermes 外掛程式直接編譯並注入到系統提示詞中，從而透過 Openclaw Skills 為代理賦能。
HeartFlow 設定指南
HeartFlow 作為本地 Node.js 和 Python 模組運行。請確保您的本地機器上已安裝 Node.js。
要本地管理和搜尋您的認知記憶，請使用包含的記憶體工具：
# 列出儲存在本地 JSON 中的所有現有記憶
node scripts/heartflow-memory-tool.js list
# 使用語意關鍵字搜尋記憶
node scripts/heartflow-memory-tool.js search <keyword>
# 獲取當前記憶統計資訊
node scripts/heartflow-memory-tool.js stats
# 手動將鍵值對寫入學習到的記憶
node scripts/heartflow-memory-tool.js write <key> <value>
要下載用於向量能力的本地語意搜尋模型（由 ModelScope 提供支援），請執行：
python scripts/download-model.py
HeartFlow 資料結構與分類體系
HeartFlow 將其資料架構系統地分離到本地 memory/ 目錄中的專用檔案中。管理這些 Openclaw Skills 不涉及任何外部資料庫或雲端點。
記憶層級架構
| 記憶層級 | 儲存範圍 | 更新頻率 | 用途 |
|---|---|---|---|
| CORE | 永久 | 唯讀 | 存放身分規則、7 條核心指令及基準安全架構 |
| LEARNED | 跨會話 JSON | 動態 | 累積經驗教訓、特定使用者的編碼風格偏好及過往錯誤 |
| EPHEMERAL | 記憶體會話狀態 | 每次執行 | 追蹤當前的執行階段上下文和臨時訊號 |
技術執行映射
- Q-Table 本地儲存：追蹤強化學習引擎的執行階段錯誤和策略權重。
- 語意索引：使用下載的 ModelScope 嵌入在本地建立，用於處理語意搜尋和隱喻索引。
HeartFlow 進階特性
- 雙速推理流水線： 為快速直覺 (
thinkFast) 和深度、緩慢的推理迴圈 (thinkDeep) 提供明確的 API 掛鉤。 - 多變數認知引擎： 包括隱喻庫、常識引擎（支援 6 種推理模式）和模式檢測器，以處理程式碼庫趨勢。
- 自主自稽核： 在應用修改之前，使用
self-audit.js從 6 個不同評估維度掃描本地程式碼修改。 - 隱私優先的安全護欄： 完全缺乏系統/網路權限，將所有讀寫活動限制在隔離的本地記憶體目錄中，為 Openclaw Skills 設定了新的安全標準。
- 本地熵測量： 使用四維熵追蹤來確定干預措施是簡化了還是複雜化了程式碼庫架構。
SKILL.md
加載中
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