Agent Memory Setup v2 (Gemini Embeddings 2)

记录自身发现以实现自我改进的技能

帮助用户发现和安装智能体技能，当用户询问如「如何做X」、「找X的技能」、「有能做...的吗」等问题时

用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互（包括浏览页面、填写表单、点击按钮、截图等）时使用。

自我反思+自我批评+自我学习+自组织记忆。智能体评估自身工作、发现错误并持续改进。

AI智能体技能安全预审工具。安装ClawdHub、GitHub等来源技能前，检查风险信号、权限范围及可疑模式。

类型化知识图谱，用于结构化智能体记忆与可组合技能。适用于以下场景：创建/查询实体（人物、项目、任务、事件、文档）、关联相关对象、强制执行约束、将多步操作规划为图谱变换，或当技能需要共享状态时。触发关键词包括"记住""我知道关于什么""将X链接到Y""显示依赖关系"、实体增删改查操作，以及跨技能数据访问。

将 AI 代理从任务执行者转变为能够预见需求、持续优化的主动伙伴。现已支持 WAL Protocol、Working Buffer、Autonomous Crons 及经过实战验证的模式。属于 Hal Stack 🦞。

专为AI智能体优化的无头浏览器自动化CLI，支持无障碍树快照和基于引用的元素选择。

搭建完整的OpenClaw代理记忆系统，配备三层记忆（热/温/冷）、每日日志、语义搜索（QMD）以及无损上下文管理（Lossless...）

通过 Gamma.app API 创建演示文稿、文档、社交帖子和网页。当被要求创建演示文稿、推销文稿、幻灯片、文档时使用。

在产品概念上运行完整的NPD验证管道，协调8个专业子代理（研究协调员、5名独立评估员、魔鬼代言人等）。

使用并行子代理和迭代搜索进行深度多阶段研究，适用于深度研究请求、全面分析和竞争情报。

应用Karpathy的自动研究方法，对任何可衡量的对象进行迭代改进——如Claude技能、n8n工作流、系统提示、业务流程等。