OpenClaw Ontology技能学习笔记
一、技能核心基础
1. 技能定位
OpenClaw的长效知识图谱技能,打造AI本地结构化记忆,解决AI对话健忘、无关联推理、上下文断层问题,让AI持久记住人物、任务、项目等信息及关联关系。
2. 核心解决问题
- 普通AI:对话结束即遗忘,无法跨会话记忆信息
- 无结构化记忆:信息零散,无法梳理实体间关系
- 问答不准:无法基于历史信息精准推理回复
3. 核心原理
1. 触发机制:Agent读取 MEMORY.md 中的触发规则,匹配关键词后自动调用技能
2. 规则约束:读取 memory/ontology/schema.yaml ,限定可记录的实体、属性与关联关系
3. 数据存储:将结构化信息写入/读取 memory/ontology/graph.jsonl 数据文件
4. 执行逻辑:无后台常驻,指令触发→规则校验→文件读写→结果返回,按需调用
二、核心工作&启动逻辑
1. 无独立启动:安装配置完成后,重启网关即激活,无需单独启动服务
2. 触发方式- 自动触发: MEMORY.md 配置规则,对话提及关键词自动调用
- 手动触发:输入指令 /skill ontology 主动调用
3. 文件关联:Agent严格按官方路径,主动读取 memory/ontology 目录下配置和数据文件,路径错误则技能失效
三、前置准备
1. 已安装OpenClaw环境
2. 终端可执行OpenClaw相关命令
3. 确认工作区路径(默认 ~/.openclaw/workspace )
四、一键安装配置脚本
# 1. 进入工作区路径
cd ~/.openclaw/workspace
# 2. 创建技能专属存储目录
mkdir -p memory/ontology
# 3. 创建空数据存储文件
touch memory/ontology/graph.jsonl
# 4. 生成官方标准 schema.yaml 配置文件
cat > memory/ontology/schema.yaml << 'EOF'
types:
person:
required: ["name"]
optional: ["role", "contact"]
project:
required: ["name"]
optional: ["status", "deadline", "owner"]
task:
required: ["title", "status"]
optional: ["assignee", "deadline", "project"]
event:
required: ["title", "date"]
optional: ["location", "participants"]
document:
required: ["title"]
optional: ["author", "tags"]
relations:
belongs_to: ["task", "project"]
created_by: ["task", "person"]
related_to: ["*"]
deadline_for: ["task", "event"]
EOF
# 5. 确保 MEMORY.md 存在并配置自动触发规则
touch MEMORY.md
cat >> MEMORY.md << 'EOF'
## Ontology 自动调用规则
当用户提及人物、项目、任务、事件、文档相关内容时,自动调用Ontology技能,记录实体信息及关联关系;
查询相关信息时,优先从Ontology知识图谱中检索数据,保证回答精准连贯。
EOF
# 6. 重启网关,使配置全部生效
openclaw gateway restart
# 7. 配置完成验证
ls memory/ontology/ && echo -e "\n✅ Ontology技能配置完成,可正常使用!"
五、关键配置说明
1. schema.yaml:核心配置文件,定义可记录的实体类型、必填/可选属性、实体关联关系,技能唯一认可的配置文件
2. graph.jsonl:数据文件,存储所有结构化记忆内容,本地保存不上传云端
3. MEMORY.md:触发规则文件,告知AI何时自动调用技能,无规则则需手动触发
4. 路径要求:文件路径必须为 工作区/memory/ontology/ ,不可随意修改
六、使用要点
1. 仅安装技能无法使用,必须完成上述配置+重启网关
2. 配置后无需额外操作,正常对话即可自动记录信息
3. 手动调用可直接执行 /skill ontology 指令
4. 修改配置后,需重启网关才能生效
本文档由AI生成,仅供学习参考,实际操作请结合官方文档规范执行。
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