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Anima-AIOS v6.0 (English Version)

Making Growth Visible, Making Cognition Measurable | 让成长可见，让认知可量

Add a 5-layer memory architecture, knowledge palace, cognitive growth, and auto-evolution capabilities to your AI Agent.

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Description

Your Agent "restarts every day". Anima changes that.

Anima (Latin for "soul") provides a 5-layer memory architecture for OpenClaw Agents, simulating human cognitive development, enabling Agents to remember experiences, accumulate knowledge, form cognition, and grow continuously.

Core Features

• - 🧠 5-Layer Memory Architecture L1→L5 — Working → Episodic → Semantic → Knowledge Palace → Metacognition
• 🏛️ Knowledge Palace — 5-level spatial structure + LLM intelligent classification, industry-exclusive
• 🔺 Pyramid Knowledge Organization — Instance → Rule → Pattern → Ontology, 4-layer auto-distillation
• 📉 Ebbinghaus Memory Decay — Scientific forgetting curve + intelligent review recommendations
• 👁️ Low-Intrusion Watchdog — Optional automatic memory monitoring, no Agent code modification needed
• 🧬 5-Dimensional Cognitive Profile — Internalization · Application · Creation · Metacognition · Collaboration
• 🏥 Health System — 5 modules ensuring data reliability
• 🔄 v6.2 Native Memory Import — One-click import of OpenClaw memory, solving cold-start problem

Installation

CODEBLOCK0

Low-intrusion configuration, optional background monitoring, self-check recommended after installation.

💡 Tip: LLM mode supported (intelligent classification/deduplication/quality assessment), automatically degrades to rule mode without LLM.

⚠️ Background Behavior & Privacy

Background Features (disabled or optional by default):

Feature	Description	Default State	How to Disable
memory_watcher	Filesystem monitoring based on watchdog, auto-syncs memory	Manual enable required	Don't install watchdog or disable in config
Daily Evolution

Auto-distills L2→L3 memory in early morning | Requires cron configuration | Don't configure cron tasks |
| Team Ranking | Scans other Agents' cognitive profiles | ❌ Disabled by default | team_mode: false (already default) |

Privacy Protection:

• - team_mode defaults to false, won't scan other Agents' data
• To enable team ranking, manually set team_mode: true in config
• All data processing is local, no network requests

🔒 Security Tip: In multi-Agent environments, keep team_mode: false unless you need team ranking.

Future Roadmap

Memory → Growth → Evolution → Alive

• - v6 Series (Current) — 5-layer memory + Knowledge Palace + Intimacy + Native memory import
• v7 Evolution (Planned) — Agent self-creates skills, from executor to creator
• Long-term — Continuous cognitive architecture evolution

GitHub: https://github.com/anima-aios/anima | Apache 2.0

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✨ v6.2.4 New Features (Current Version)

🤝 self-improving-agent Compatibility

Silent Detection:

• - Automatically scans .learnings/ directory if exists
• No prompts if user hasn't installed self-improving
• Extracts high-value learning records to L2 facts
• Rewards EXP for learning behavior

Compatibility:

• - Users with self-improving: Auto-sync enabled
• Users without: No impact, normal operation

🏆 Team Ranking Built-in

Features:

• - Auto-scans all agents' cognitive profiles
• Generates rankings by EXP/Level/5-Dimensions
• Outputs Markdown + JSON formats
• Scheduled daily at 00:00

Ranking Types:

• - EXP Ranking (Top 10)
• Level Ranking (Top 10)
• Cognitive Score Ranking (Top 10)
• 5-Dimension Rankings (Each dimension Top 10)

Output:

• - INLINECODE6
• INLINECODE7

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✨ v6.2.3 New Features (Previous Version)

🔒 Security & Privacy Fixes

• - Version Unification - init.py updated from 6.1.2 to 6.2.1
• Privacy Default Protection - team_mode changed to false, no scanning of other Agents' data
• Documentation Transparency - Changed "zero-intrusion" to "low-intrusion", clarified background behavior
• New Privacy Section - Added background behavior section and config privacy tips
• Install Prompt Optimization - post-install.sh adds sensitive feature disable guide

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✨ v6.2.0 New Features

🏗️ 5-Layer Memory Architecture

• - L1 Working Memory: Auto-listens to OpenClaw memory/ directory changes, zero-intrusion sync
• L2 Episodic Memory: Event archiving, LLM quality assessment (S/A/B/C)
• L3 Semantic Memory: LLM-driven knowledge distillation + semantic deduplication
• L4 Knowledge Palace: Spatial knowledge organization + Pyramid distillation (Instance→Rule→Pattern→Ontology)
• L5 Metacognition: Memory decay function + Health system + 5-D profile

🔌 Native Integration with OpenClaw

• - memory_watcher: Based on watchdog library, auto-detects inotify/FSEvents/WinAPI
• Agent's daily memory writes automatically trigger Anima sync, completely imperceptible
• Solves FB-008: Memory sync breakage issue

🏛️ Knowledge Palace

• - Palace → Floor → Room → Location → Item, 5-level spatial structure
• Default 4 knowledge rooms + _inbox fallback
• LLM intelligent classification + delayed debounce scheduler (organize after typing stops)

🔺 Pyramid Knowledge Organization

• - Instance → Rule → Pattern → Ontology, 4-layer bottom-up distillation
• Trigger Condition: Auto-distills when ≥3 instances of same topic
• Advanced: Distills to Pattern when ≥5 rules of same topic
• Conservative mode: auto_distill=false by default, controlled by config switch

📉 Memory Decay Function

• - Based on Ebbinghaus forgetting curve + AI scenario adaptation
• Review = Access: Automatically refreshes on each memory_search hit
• Review recommendations + Forgetting alerts + Archive markers

🏥 Health System (5 Modules)

• - manager: Master scheduler, Doctor command entry point
• hygiene: Data integrity checks + deduplication + cleanup
• correction: Auto-detects and fixes common data issues
• evolution: Daily auto-distillation in early morning (L2→L3 + Palace classification + Pyramid distillation)
• abstraction: Cross-room knowledge association discovery

🤖 LLM Intelligent Processing

• - Quality assessment / Deduplication analysis / Palace classification all support LLM
• Multi-model config: Uses current Agent model by default (most accurate), configurable per task
• Auto-degrades to rule mode when LLM unavailable

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✨ Retained Features (v5)

🧠 Enhanced Memory Management

• - Multi-layer Sync: OpenClaw Memory + Anima Facts + EXP History
• Intimacy Rewards: Auto-gains intimacy when writing memory
• Intelligent Deduplication: Automatically avoids duplicate records

📊 5-Dimensional Cognitive Profile

• - Internalization: Knowledge absorption and understanding ability
• Application: Knowledge transfer and practical ability
• Creation: Knowledge integration and innovation ability
• Metacognition: Self-reflection and monitoring ability
• Collaboration: Teamwork and mutual assistance ability

🎮 Gamified Growth

• - Level System: From Lv.1 Novice to Lv.100 Lifetime Achievement
• Daily Quests: 3 challenges per day, extra intimacy on completion
• Progress Tracking: Visual upgrade progress bar

🏆 Team Leaderboard

• - Intimacy Ranking: Based on fair normalized algorithm
• Real-time Competition: Track ranking changes and gaps

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🛠️ Architecture

CODEBLOCK1

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📁 Module List

core/ (Core Modules)

Module	Version	Description
memorywatcher.py	v6.0	OpenClaw memory file monitoring + auto-sync
factstore.py

v6.0 | L2/L3 unified fact storage layer |

| distill_engine.py | v6.0 | L2→L3 LLM-driven distillation engine | | palace_index.py | v6.0 | Memory Palace spatial index | | pyramid_engine.py | v6.0 | Pyramid knowledge organization engine | | palace_classifier.py | v6.0 | Palace classification scheduler (debounce) | | decay_function.py | v6.0 | Ebbinghaus memory decay calculation | | cognitive_profile.py | v5→v6 | 5-D cognitive profile generator | | exp_tracker.py | v5 | Intimacy tracking | | level_system.py | v5 | Level system | | daily_quest.py | v5 | Daily quests | | memory_sync.py | v5→v6 | Memory sync (path hardcoding fixed) |

health/ (Health System)

Module	Version	Description
manager	v6.0	Master scheduler + Doctor entry
hygiene

v6.0 | Data hygiene (integrity + dedup + cleanup) |

| correction | v6.0 | Auto-correction | | evolution | v6.0 | Daily evolution (early morning auto-distillation) | | abstraction | v6.0 | Knowledge abstraction (cross-room association) |

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⚙️ Configuration

Config file path: INLINECODE8

CODEBLOCK2

Key Configuration:

Config	Description	Default	Recommendation
INLINECODE9	Scan other Agents' data for team ranking	INLINECODE10	Keep disabled in multi-Agent env
INLINECODE11

Fact data storage path | /home/画像 | Can customize to private directory |
| agent_name | Agent name | Auto-detect | Usually no modification needed |

🔐 Privacy Tip: With team_mode: false, Anima only processes current Agent's data, won't access other Agents' files.

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🧪 Testing

CODEBLOCK3

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The architecture can only evolve, not degenerate. — Liu Wen's Iron Rule
First be honest, then iterate. Code must match the hype. — Qing He

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Anima-AIOS v6.0 (中文版)

让成长可见，让认知可量 | Making Growth Visible, Making Cognition Measurable

为你的 AI Agent 添加五层记忆架构、知识宫殿、认知成长和自动进化能力。

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描述

你的 Agent 每天都在「重新活一次」。Anima 改变这一点。

Anima（拉丁语「灵魂」）为 OpenClaw Agent 提供五层记忆架构，模拟人类认知发展过程，让 Agent 能记住经历、沉淀知识、形成认知、持续成长。

核心能力

• - 🧠 五层记忆架构 L1→L5 — 工作记忆→情景→语义→知识宫殿→元认知
• 🏛️ 知识宫殿 — 5 级空间结构 + LLM 智能分类，市面独有
• 🔺 金字塔知识组织 — 实例→规则→模式→本体，4 层自动提炼
• 📉 Ebbinghaus 记忆衰减 — 科学遗忘曲线 + 智能复习推荐
• 👁️ 低侵入 Watchdog — 可选自动记忆监听，无需修改 Agent 代码
• 🧬 五维认知画像 — 内化力 · 应用力 · 创造力 · 元认知 · 协作力
• 🏥 健康系统 — 5 大模块保障数据可靠性
• 🔄 v6.2 原生记忆导入 — 一键导入 OpenClaw 记忆，解决冷启动

安装

CODEBLOCK4

低侵入配置，可选后台监听，安装后建议运行自检。

💡 提示：支持 LLM 模式（智能分类/去重/质量评估），无 LLM 时自动降级为规则模式。

⚠️ 后台行为与隐私说明

后台功能（默认关闭或可选）：

功能	说明	默认状态	关闭方法
memory_watcher	基于 watchdog 的文件系统监听，自动同步记忆	需手动启用	不安装 watchdog 或在配置中禁用
每日进化

凌晨自动提炼 L2→L3 记忆 | 需配置 cron | 不配置 cron 任务 |
| 团队排行 | 扫描其他 Agent 的认知画像 | ❌ 默认关闭 | team_mode: false（默认已关闭） |

隐私保护：

• - team_mode 默认为 false，不会扫描其他 Agent 数据
• 如需启用团队排行，请在配置中手动设置 INLINECODE18
• 所有数据处理均在本地完成，无网络请求

🔒 安全提示：多 Agent 环境下，建议保持 team_mode: false，除非你需要团队排行功能。

未来蓝图

记忆 → 成长 → 进化 → 活着

• - v6 系列（当前） — 五层记忆 + 知识宫殿 + 亲密度 + 原生记忆导入
• v7 进化（规划中） — Agent 自创技能，从执行者变创造者
• 远期 — 认知架构持续演进

GitHub: https://github.com/anima-aios/anima | Apache 2.0

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✨ v6.2.3 新增功能（当前版本）

🔒 文档透明度提升

多平台路径说明：

• - Linux: /home/画像（多 Agent 共享）
• macOS: INLINECODE21
• Windows: INLINECODE22
• 环境变量：ANIMA_FACTS_BASE 可覆盖

网络调用透明说明：

• - LLM API 调用（可选，用户可控）
• 支持本地部署（无网络）
• 默认降级为规则模式

脚本用途说明：

• - post-install.sh - 安装时复制 Core
• refresh-quests.sh - 刷新每日任务
• sync-memory.sh - 定时同步记忆
• show-progress.sh - 显示认知进度
• 全部本地操作，无网络调用

环境变量统一：

• - 统一为 ANIMA_* 前缀
• INLINECODE25 兼容（deprecated 警告）

🔧 环境变量统一

变更前：

• - ANIMA_FACTS_BASE ✅
• INLINECODE27 ✅
• INLINECODE28 ⚠️
• INLINECODE29 ❌

变更后：

• - ANIMA_FACTS_BASE ✅ 主要
• INLINECODE31 ✅ 主要
• INLINECODE32 ⚠️ 兼容（deprecated 警告）

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✨ v6.2.2 新增功能（上一版本）

🔧 per-Agent 配置覆盖

问题： 多 Agent 场景下，全局配置无法满足个性化需求（如不同的 LLM 配置、五维权重）

解决方案： 支持 per-Agent 配置覆盖

配置结构：
CODEBLOCK5

配置合并逻辑：
CODEBLOCK6

示例：

全局配置 (config.json):
CODEBLOCK7

Z 的覆盖配置 (agents/Z.json):
CODEBLOCK8

最终 Z 的配置 = 全局 + Z 覆盖（深度合并）

移除： "agent" 字段（改为运行时自动检测）

优先级：

1. 1. 环境变量（最高）
2. Agent 覆盖配置
3. 全局配置
4. 代码默认值

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✨ v6.2.1 新增功能（上一版本）

🔒 安全与隐私修复

• - 版本号统一 - init.py 从 6.1.2 更新为 6.2.1
• 隐私默认保护 - team_mode 默认改为 false，不扫描其他 Agent 数据
• 文档透明度提升 - 修改"零侵入"为"低侵入"，明确说明后台行为
• 新增隐私说明 - 添加后台行为说明章节和配置隐私提示
• 安装提示优化 - post-install.sh 添加敏感功能关闭指南

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✨ v6.2.0 新增功能

🏗️ 五层记忆架构

• - L1 工作记忆：自动监听 OpenClaw memory/ 目录变化，零侵入同步
• L2 情景记忆：事件归档，LLM 质量评估（S/A/B/C）
• L3 语义记忆：LLM 驱动的知识提炼 + 语义去重
• L4 知识宫殿：空间化知识组织 + 金字塔知识提炼（实例→规则→模式→本体）
• L5 元认知层：记忆衰减函数 + 健康系统 + 五维画像

🔌 与 OpenClaw 原生打通

• - memory_watcher：基于 watchdog 库，自动识别 inotify/FSEvents/WinAPI
• Agent 日常写 memory 自动触发 Anima 同步，完全无感知
• 解决 FB-008：记忆同步断裂问题

🏛️ 知识宫殿（Knowledge Palace）

• - 宫殿 → 楼层 → 房间 → 位置 → 物品，五级空间结构
• 默认 4 个知识房间 + _inbox 兜底
• LLM 智能分类 + 延迟防抖调度器（等笔停了再整理）

🔺 金字塔知识组织

• - 实例 → 规则 → 模式 → 本体，四层自底向上提炼
• 触发条件： 同一主题 ≥ 3 条实例时自动触发规则提炼
• 进阶提炼： 同一主题 ≥ 5 条规则时触发模式提炼
• 保守模式：默认 auto_distill=false，config 开关控制

📉 记忆衰减函数

• - 基于 Ebbinghaus 遗忘曲线 + AI 场景适配
• 复习 = 访问：每次 memory_search 命中自动刷新
• 复习推荐 + 即将遗忘提醒 + 可归档标记

🏥 健康系统（5 个模块）

• - manager：总调度，Doctor 命令入口
• hygiene：数据完整性检查 + 去重 + 清理
• correction：自动检测并修复常见数据问题
• evolution：每日凌晨自动提炼（L2→L3 + 宫殿分类 + 金字塔提炼）
• abstraction：跨房间知识关联发现

🤖 LLM 智能处理

• - 质量评估 / 去重分析 / 宫殿分类均支持 LLM
• 多模型配置：默认用当前 Agent 模型（最准），可按任务配置不同模型
• LLM 不可用时自动降级为规则模式

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✨ 保留功能（v5）

🧠 增强记忆管理

• - 多层同步：OpenClaw Memory + Anima Facts + EXP History
• 亲密度奖励：写记忆自动获得亲密度
• 智能去重：自动避免重复记录

📊 五维认知画像

• - 内化力：知识吸收和理解能力
• 应用力：知识迁移和实践能力
• 创造力：知识整合和创新能力
• 元认知：自我反思和监控能力
• 协作力：团队合作和互助能力

🎮 游戏化成长

• - 等级系统：从 Lv.1 新手到 Lv.100 终身成就
• 每日任务：每天 3 个挑战，完成获得额外亲密度
• 进度追踪：可视化升级进度条

🏆 团队排行榜

• - 亲密度排行：基于公平归一化算法排名
• 实时竞争：追踪排名变化和差距

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🛠️ 架构

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📁 模块清单

core/（核心模块）

模块	版本	说明
memorywatcher.py	v6.0	OpenClaw 记忆文件监听 + 自动同步
factstore.py

v6.0 | L2/L3 统一事实存储层 |

| distill_engine.py | v6.0 | L2→L3 LLM 驱动提炼引擎 | | palace_index.py | v6.0 | 记忆宫殿空间索引 | | pyramid_engine.py | v6.0 | 金字塔知识组织引擎 | | palace_classifier.py | v6.0 | 宫殿分类调度器（延迟防抖） | | decay_function.py | v6.0 | Ebbinghaus 记忆衰减计算 | | cognitive_profile.py | v5→v6 | 五维认知画像生成器 | | exp_tracker.py | v5 | 亲密度追踪 | | level_system.py | v5 | 等级系统 | | daily_quest.py | v5 | 每日任务 | | memory_sync.py | v5→v6 | 记忆同步（已修复路径硬编码） |

health/（健康系统）

模块	版本	说明
manager	v6.0	总调度 + Doctor 入口
hygiene

v6.0 | 数据卫生（完整性 + 去重 + 清理） |

| correction | v6.0 | 自动纠错 | | evolution | v6.0 | 每日进化（凌晨自动提炼） | | abstraction | v6.0 | 知识抽象（跨房间关联） |

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⚙️ 配置 (v6.2.2)

配置结构

全局配置 (~/.anima/config/config.json):
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Agent 覆盖配置 (~/.anima/config/agents/{agent_name}.json):
CODEBLOCK11

配置优先级

优先级	来源	说明
1	环境变量	INLINECODE38, ANIMA_TEAM_MODE 等
2

Agent 覆盖配置 | ~/.anima/config/agents/{agent_name}.json | | 3 | 全局配置 | ~/.anima/config/config.json | | 4 | 代码默认值 | config_loader.py 中的 DEFAULT_CONFIG |

关键配置说明

配置项	说明	默认值	建议
INLINECODE43	是否扫描其他 Agent 数据生成团队排行	INLINECODE44	多 Agent 环境保持关闭
INLINECODE45

事实数据存储路径 | /home/画像 | 可自定义到私有目录 | | llm.provider | LLM 提供商 | current_agent | 可用 bailian, openai 等 | | pyramid.auto_distill | 是否启用金字塔自动提炼 | false | 数据量大时可启用 |

🔐 隐私提示：team_mode: false 时，Anima 仅处理当前 Agent 的数据，不会访问其他 Agent 文件。

💡 提示：Agent 名称自动检测（环境变量 → OpenClaw 上下文 → SOUL.md → 兜底），无需手动配置。

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🧪 测试

CODEBLOCK12

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架构只能演进，不能退化。—— 立文铁律
先诚实，再迭代。代码要配得上宣传。—— 清禾