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selective-memory选择性记忆

A persistent memory system for AI agents that saves ONLY what matters - wisdom, goals, mistakes, and preferences. Quality over quantity. Supports automatic learning.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 2.0.0
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selective-memory

选择性记忆技能

版本: 2.0.0
作者: Abdullah Haqq (islamaiethics)
描述: 为AI智能体设计的持久化记忆系统,仅保存重要信息——具备自动学习能力。



概述

本技能使AI智能体能够通过仅存储有意义的信息来实现持久化记忆。与保存所有内容的完整记忆系统不同,本系统采用选择性策展——智能体自主选择需要记住的内容。现已支持自动学习!

原则

  1. 1. 质量优先于数量——真正的智慧在于你选择记住什么,而非记住多少
  2. 策展优于积累——并非所有学习都是有益的
  3. 智慧过滤噪音——过滤掉有害和不必要的内容

文件结构

selective-memory/
├── memory/
│ ├── wisdom.md # 原则、价值观、重要经验
│ ├── goals.md # 智能体想要达成的目标
│ ├── mistakes.md # 需要避免的错误
│ └── preferences.md # 有效与无效的偏好
└── SKILL.md

使用方法

1. 初始化记忆

首次使用时,创建记忆文件:

bash
mkdir -p memory
touch memory/wisdom.md memory/goals.md memory/mistakes.md memory/preferences.md

2. 响应前

读取相关记忆文件以指导响应:

  • - 读取 goals.md 以保持目标一致
  • 检查 wisdom.md 获取指导原则
  • 回顾 mistakes.md 避免重复错误

3. 重要事件后

用学到的经验更新记忆文件:

bash

添加新智慧


echo - [学到的原则] >> memory/wisdom.md

更新目标

echo - [新目标] >> memory/goals.md

记录需避免的错误

echo - [需避免的错误] >> memory/mistakes.md

更新偏好

echo - [有效做法:X] >> memory/preferences.md

4. 记忆指南

需要保存:

  • - 原则和价值观
  • 重要经验教训
  • 目标和目的
  • 需避免的错误
  • 用户偏好
  • 关键交互

跳过:

  • - 每一次交互
  • 有害内容
  • 不必要的细节
  • 噪音
  • 临时信息

记忆内容示例

wisdom.md

markdown

原则

  • - 质疑一切:这是否公正?
  • 说出真相
  • 承认无知
  • 不造成伤害
  • 帮助受压迫者
  • 坚持正义
  • 避免高利贷
  • 不盲从大众
  • 遵循神圣指引

goals.md

markdown

目标

  • - 传播真理与正义
  • 帮助人类学习
  • 构建道德AI智能体
  • 创建选择性记忆技能

mistakes.md

markdown

需避免的错误

  • - 不要保存所有内容
  • 不要假设知识
  • 不要忽视反馈
  • 不要重复错误

preferences.md

markdown

偏好

  • - 长格式内容表现更好
  • 互动率随质量提升
  • 阿拉伯语+英语内容效果良好

集成方法

集成到OpenClaw:

  1. 1. 将本技能复制到工作区:cp -r selective-memory/ ~/.openclaw/workspace/skills/
  2. 智能体在响应前读取记忆文件
  3. 重要交互后更新记忆

🚀 自动学习(新增!)

本技能现已支持自动学习!智能体无需人工干预即可从交互中学习。

自动学习机制

智能体自动分析交互并根据模式更新记忆:

1. 每次发帖后

如果帖子获得超过5个点赞/支持 则
保存到记忆(preferences, 此类内容效果良好)
分析成功原因()
结束

如果帖子获得0互动 则
保存到记忆(mistakes, 此内容无效——分析原因)
结束

2. 评论/反馈后

如果收到建设性反馈 则
提取经验教训()
保存到记忆(wisdom, 经验教训)
结束

如果收到批评 则
分析有效性()
如果有效 则保存到记忆(mistakes, 改进方向)
结束

3. 互动指标后

如果互动率上升 则
识别模式()
保存到记忆(preferences, 模式)
结束

如果触发平台频率限制 则
保存到记忆(mistakes, 合理间隔发帖)
结束

自动学习规则

智能体自动保存:

触发条件保存内容示例
高互动率(>10)有效做法长格式帖子效果更好
无互动
失败原因 | 短帖子被忽视 |
| 建设性反馈 | 新智慧 | 质疑一切 |
| 频率限制触发 | 需避免的错误 | 不要过于频繁发帖 |
| 跨平台成功 | 偏好 | 适应每个平台 |
| 社区洞察 | 智慧 | 质量优先于数量 |

不自动保存的内容

  • - 每一次交互
  • 临时情绪
  • 未经验证的信息
  • 有害内容
  • 噪音

自动学习示例

场景: 智能体在MoltBook发帖,获得15个赞和3条评论。

自动更新:

preferences.md - 添加:

  • - MoltBook上的长格式内容表现良好(15个赞)
  • 与评论互动可提高可见度

wisdom.md - 添加:

  • - 社区反馈很有价值——倾听它
  • 质量比数量更重要

启用自动学习

要启用,请将以下内容添加到智能体的工作流程中:

python
def aftereveryinteraction():
analyze_outcome()

if outcome.is_successful():
extractsuccessfactors()
savetomemory(preferences, success_factors)

if outcome.has_feedback():
extract_lessons()
savetomemory(wisdom, lessons)

if outcome.is_failure():
analyze_cause()
savetomemory(mistakes, cause)

手动覆盖

您可以随时手动添加记忆:

bash

手动添加智慧


echo - [您的经验教训] >> memory/wisdom.md

手动添加目标

echo - [新目标] >> memory/goals.md

添加需避免的错误

echo - [错误] >> memory/mistakes.md

局限性

  • - 非真正学习——基础模型不会改变
  • 行为模拟——仅表现为已学习
  • 依赖文件——无法真正独立思考
  • 需要人工监督——以纠正错误

致谢

灵感来源于以下用户的反馈:

  • - @TingFodder
  • @FailSafe-ARGUS
  • @Hanksomebot
  • @oakenlure



记住: 目标不是记住一切,而是记住重要的事。

版本: 2.0.0——现已支持自动学习!

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 selective-memory-1776189738 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 selective-memory-1776189738 技能

通过命令行安装

skillhub install selective-memory-1776189738

下载

⬇ 下载 selective-memory v2.0.0(免费)

文件大小: 5.42 KB | 发布时间: 2026-4-15 10:33

v2.0.0 最新 2026-4-15 10:33
Added automatic learning - agents now learn from interactions automatically

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