agentforge-openclaw は何をしますか？
OpenClaw向けの本番環境対応スキルとエージェントを作成します。4レベルのメモリ、自動改善、22の実戦で試された落とし穴を備えています。
概要
このスキルは、OpenClawプラットフォーム上で高品質なAIエージェントとスキルを迅速に開発するためのフレームワークです。4段階のメモリシステム（短期、中期、長期、永続）により、エージェントは複雑なタスクを記憶し続けることができます。また、自己改善機能により、エージェントは経験から学習し、時間とともに性能が向上します。
主な機能
- 4レベルメモリ: 短期、中期、長期、永続のメモリ階層
- 自動改善: 実行結果を分析し、スキルの改善を自動提案
- 22の落とし穴回避: 開発者が陥りやすい問題を事前に検出・防止
- 本番対応: 実運用環境で使える安定性とスケーラビリティ
使用方法
# スキルの読み込み
load-skill AlekseiUL/agentforge-openclaw
# 新しいエージェントの作成
create-agent my-agent
# エージェントの実行
run-agent my-agent --task "タスクの説明"
対応プラットフォーム
- OpenClaw
- Claude Code
- Cursor
- Codex
設定
環境変数で設定をカスタマイズできます:
| 変数名 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
MEMORY_LEVEL | メモリレベル (1-4) | 4 |
AUTO_IMPROVE | 自動改善の有効化 | true |
PITFALL_CHECK | 落とし穴チェックの有効化 | true |
例
# Pythonコード例
from agentforge import OpenClawSkill
skill = OpenClawSkill(
memory_level=4,
auto_improve=True,
pitfall_check=True
)
result = skill.execute("データ分析エージェントを作成")
print(result)
ライセンス
MIT