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xyreinsurance119/agentforge-openclaw

기억, 자기 개선, 팀 정렬 기능을 갖춘 구조화된 9단계 파이프라인을 통해 OpenClaw 에이전트를 구축하고 개선합니다.

agentforge-openclaw란 무엇인가요?

이 기술은 구조화된 9단계 파이프라인을 통해 OpenClaw 에이전트를 구축하고 지속적으로 개선하는 프로세스를 정의합니다. 기억(Memory), 자기 개선(Self-Improvement), 팀 정렬(Team Alignment)의 세 가지 핵심 기능을 통합하여 에이전트가 과거 경험을 학습하고, 스스로 성능을 최적화하며, 팀 목표에 맞춰 동작하도록 합니다. 주로 OpenClaw 플랫폼에서 동작하며, 각 단계는 명확한 입력(Input), 처리(Process), 출력(Output) 구조로 설계되어 있어 개발자와 AI 에이전트 사용자가 체계적으로 에이전트를 개발 및 개선할 수 있습니다. 이 파이프라인은 에이전트의 일관성, 효율성, 적응성을 크게 향상시키며, 복잡한 작업을 자동화하는 데 유용합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add xyreinsurance119/agentforge-openclaw

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agentforge-openclaw은(는) 무엇을 하나요?

기억, 자기 개선, 팀 정렬 기능을 갖춘 구조화된 9단계 파이프라인을 통해 OpenClaw 에이전트를 구축하고 개선합니다.

개요

이 기술은 OpenClaw 에이전트를 구축하고 지속적으로 개선하기 위한 9단계 파이프라인을 제공합니다. 각 단계는 명확한 입력, 처리, 출력 구조로 설계되어 있습니다.

핵심 기능

  • 기억(Memory): 과거 실행 경험을 저장하고 재사용하여 에이전트의 일관성을 유지합니다.
  • 자기 개선(Self-Improvement): 실행 결과를 분석하고 자동으로 성능을 최적화합니다.
  • 팀 정렬(Team Alignment): 에이전트가 팀 목표와 일관되게 동작하도록 보장합니다.

9단계 파이프라인

  1. 초기화(Init): 에이전트 컨텍스트와 환경 설정
  2. 목표 정의(Define Goal): 명확한 작업 목표 설정
  3. 계획 수립(Plan): 단계별 실행 계획 생성
  4. 실행(Execute): 계획에 따라 작업 실행
  5. 모니터링(Monitor): 실행 상태 및 성능 추적
  6. 평가(Evaluate): 결과 평가 및 피드백 수집
  7. 개선(Improve): 평가 결과를 바탕으로 에이전트 개선
  8. 기억 저장(Memorize): 학습한 내용을 기억 저장소에 저장
  9. 정렬(Align): 팀 목표와의 정렬 확인 및 조정

사용법

# 예시 명령어
agentforge pipeline run --config config.yaml

환경 변수

  • OPENCLAW_API_KEY: OpenClaw API 키
  • AGENTFORGE_MEMORY_PATH: 기억 저장소 경로 (기본값: ./memory)

참고 사항

  • 각 단계는 독립적으로 실행 가능하며, 필요에 따라 건너뛸 수 있습니다.
  • 파이프라인은 반복 실행 가능하며, 실행할 때마다 에이전트가 개선됩니다.

라이선스

MIT

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