Một công cụ chuyên dụng triển khai Giao thức học tập chủ động (Active Learning Protocol) để quản lý bộ nhớ tác nhân và các yêu cầu trợ giúp có cấu trúc.
Cài đặt & Tải xuống
1. ClawHub CLI
Cách nhanh nhất để cài đặt kỹ năng trực tiếp từ thư viện.
npx clawhub@latest install active-learner
2. Cài đặt Thủ công
Sao chép thư mục kỹ năng vào một trong những vị trí sau
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Ưu tiên: Không gian làm việc > Cục bộ > Gói sẵn
3. Cài đặt Prompt
Sao chép prompt này vào OpenClaw để tự động cài đặt.
Giúp tôi cài đặt active-learner bằng Clawhub. Nếu Clawhub chưa
Bạn muốn tải xuống?
Nhận các tệp kỹ năng gốc dưới dạng lưu trữ ZIP.
Active Learner là gì?
Active Learner là một tiện ích cốt lõi được thiết kế cho hệ sinh thái Openclaw nhằm triển khai Giao thức học tập chủ động (R3). Nó đóng vai trò là cầu nối giữa kinh nghiệm vận hành của tác nhân và cơ sở kiến thức dài hạn của nó. Bằng cách quản lý các mục nhập trong MEMORY.md theo chương trình, nó đảm bảo rằng các bài học kinh nghiệm trong quá trình thực hiện nhiệm vụ được lưu giữ và sắp xếp để sử dụng trong tương lai, ngăn chặn việc lặp lại các sai lầm trong quá khứ.
Kỹ năng này là một thành phần cơ bản cho các nhà phát triển sử dụng Openclaw Skills, cho phép các tác nhân tự chủ phát triển khả năng của mình trong khi duy trì đường dây liên lạc rõ ràng với những người điều hành là con người khi gặp phải các trở ngại phức tạp. Nó tập trung vào việc chuyển đổi dữ liệu thực thi tạm thời thành kiến thức vĩnh viễn, có thể hành động.
Trường hợp sử dụng Active Learner
- Tài liệu hóa các khám phá mới hoặc cập nhật giao thức trực tiếp vào bộ nhớ dài hạn của tác nhân.
- Chuẩn hóa định dạng của các yêu cầu trợ giúp khi tác nhân gặp phải một hạn chế kỹ thuật chưa biết.
- Xây dựng lịch sử bài học kinh nghiệm có thể tìm kiếm (giao thức R3) qua nhiều phiên phát triển.
- Tự động hóa vòng đời nội hóa kiến thức trong quy trình làm việc mã hóa AI.
Cách thức hoạt động của Active Learner
- Tác nhân xác định một mẩu thông tin hoặc một mô hình lỗi đủ điều kiện là một bài học có thể tái sử dụng.
- Lệnh internalize được kích hoạt với ID duy nhất, danh mục và văn bản mô tả.
- Kỹ năng phân tích đầu vào và thêm dữ liệu có cấu trúc vào tệp MEMORY.md được chỉ định theo giao thức R3.
- Nếu tác nhân yêu cầu làm rõ từ bên ngoài, lệnh ask sẽ tạo ra một yêu cầu có cấu trúc để con người can thiệp.
- Hệ thống duy trì một nhật ký có tổ chức về các tương tác này để đảm bảo cải tiến liên tục Openclaw Skills.
Cài đặt Active Learner
Để tích hợp kỹ năng này vào quy trình làm việc của bạn, hãy đảm bảo các tập lệnh nằm trong thư mục skills của bạn và sử dụng các lệnh sau:
# Nội hóa một bài học mới vào bộ nhớ
node skills/active-learner/index.js internalize --id "L1" --category "Protocol" --text "Nội dung bài học ở đây..."
# Tạo một yêu cầu trợ giúp có cấu trúc
node skills/active-learner/index.js ask --text "Tôi không hiểu cách triển khai X..."
Lược đồ dữ liệu & Hệ thống phân loại của Active Learner
Kỹ năng Active Learner sắp xếp dữ liệu thành một định dạng có cấu trúc trong tệp bộ nhớ của dự án. Sơ đồ sau đây được sử dụng cho việc nội hóa:
| Thuộc tính | Mô tả |
|---|---|
| ID | Một mã định danh chữ số duy nhất cho bài học (ví dụ: L101). |
| Danh mục | Phân loại kiến thức (ví dụ: Giao thức, Kỹ thuật, Logic). |
| Nội dung | Văn bản thực tế của bài học hoặc quy tắc cần ghi nhớ. |
| Siêu dữ liệu | Dấu thời gian tự động và ID chu kỳ do môi trường Openclaw Skills cung cấp. |
Tính năng Nâng cao của Active Learner
- Triển khai đầy đủ Giao thức học tập chủ động R3 cho sự phát triển của tác nhân.
- Quản lý bộ nhớ bền vững thông qua các cập nhật MEMORY.md tự động.
- Các trình kích hoạt 'Yêu cầu trợ giúp' có cấu trúc để giảm tình trạng ảo giác của tác nhân khi gặp bế tắc.
- Tích hợp liền mạch với các Openclaw Skills khác để tạo ra một vòng lặp tác nhân tự cải thiện.
SKILL.md
Đang tải
Các kỹ năng Openclaw liên quan
Thiết lập ClawCoach
Một đại lý cấu hình chuyên dụng xây dựng hồ sơ huấn luyện sức khỏe AI cá nhân hóa của bạn và tính toán các mục tiêu dinh dưỡng chính xác tại địa phương.
ClawCoach Food
Một kỹ năng theo dõi dinh dưỡng tinh vi cho Openclaw Skills, tận dụng Claude Vision để phân tích ảnh thực phẩm và tự động ghi lại các chỉ số macro.
Authensor Gateway
Một cổng bảo mật nhẹ giúp chặn các cuộc gọi công cụ AI để thực thi các chính sách an toàn và phê duyệt có sự can thiệp của con người.
ETHSkills
Một cơ sở kiến thức năng động cung cấp cho các AI agent tài liệu Ethereum chính xác, thời gian thực để thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu đào tạo cũ và sản xuất blockchain hiện đại.
Kỹ năng Auto PR Merger
Kỹ năng Auto PR Merger là một công cụ tự động hóa mạnh mẽ được thiết kế để xử lý vòng đời đầu cuối của các pull request trên GitHub, từ kiểm thử đến hợp nhất.
Trình tạo thử nghiệm tự động
Một công cụ dành cho nhà phát triển tự động tạo và thực thi các bài kiểm tra đơn vị và tích hợp cho Openclaw Skills để đảm bảo chất lượng mã cao.
Đặc sắc*
