Установка скиллов и плагинов OpenClaw осуществляется на ваш страх и риск. Все файлы были получены из открытых источников и предоставляются «как есть». Мы не гарантируем их корректную работу, безопасность или совместимость с вашей системой. Перед установкой настоятельно рекомендуется ознакомиться с содержимым кода и убедиться, что вы понимаете, какие изменения будут внесены в вашу систему.
Файловый граф знаний — это простой и практичный способ накапливать и структурировать знания агента с течением времени. В данной реализации используется локальная файловая структура, которая позволяет постепенно расширять базу фактов и поддерживать её в актуальном состоянии.
Основная идея заключается в том, чтобы сохранять знания в виде сущностей и фактов, связанных между собой. Такой подход делает данные прозрачными, управляемыми и пригодными для автоматической обработки.
Назначение
Этот инструмент предназначен для поддержки «накапливаемого» графа знаний, который со временем становится всё более полезным. Он позволяет:
- сохранять новые факты о сущностях;
- обновлять устаревшую информацию;
- поддерживать историю изменений;
- использовать знания в дальнейших задачах и автоматизациях.
Обновление данных
Для безопасного внесения изменений используется встроенный Python-скрипт. Он работает с файловой структурой (например, life/areas/**) и гарантирует корректность добавления или обновления информации. :
Команды
Ниже приведены основные команды для работы с графом знаний.
Добавление нового факта
python3 skills/knowledge-graph/scripts/kg.py add \ --entity people/safa \ --category status \ --fact "Runs Clawdbot on a Raspberry Pi" \ --source conversation
Эта команда добавляет новый факт к указанной сущности, сохраняя источник информации и категорию.
Обновление (замещение) факта
python3 skills/knowledge-graph/scripts/kg.py supersede \ --entity people/safa \ --old safa-002 \ --category status \ --fact "Moved Clawdbot from Pi to a Mac mini"
Данная команда помечает старый факт как устаревший и одновременно добавляет новую, актуальную информацию.
Почему это важно
Файловый граф знаний обеспечивает прозрачность и контроль над данными. В отличие от «чёрных ящиков», он позволяет явно видеть, какие факты хранятся, как они изменяются и откуда они были получены.
Такой подход особенно полезен для построения долгосрочной памяти агентов, где знания должны не только накапливаться, но и корректироваться по мере появления новой информации.
Файл из источника