AI情绪记忆层

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AI情绪记忆层

技能简介

Amygdala Memory 是为 AI 代理设计的情绪处理层,属于 AI Brain 系列组件。它让 AI 拥有跨会话持续存在的情绪状态,而非每次对话都从零开始。

能做什么

  • 追踪五种情绪维度:愉悦度、唤醒度、连接感、好奇心、能量值
  • 情绪随时间自然衰减回归基线
  • 从对话历史自动提取并编码情绪信号
  • 生成可视化终端图表与 HTML 仪表盘
  • 将情绪状态注入会话上下文影响响应风格

使用说明

安装

cd ~/.openclaw/workspace/skills/amygdala-memory
./install.sh --with-cron

安装后创建 memory/emotional-state.json 基线文件,生成 AMYGDALA_STATE.md 供会话自动注入,并配置每6小时自动衰减的定时任务。

查看当前状态

./scripts/get-state.sh
./scripts/load-emotion.sh

记录情绪事件

./scripts/update-state.sh --emotion joy --intensity 0.8 --trigger "completed a project"

自动情绪编码(v1.5.0+)

./scripts/encode-pipeline.sh

基于水印机制提取新对话内容,通过规则模式与 LLM 语义分析检测情绪,无需手动记录。

可视化

./scripts/visualize.sh          # 终端 ASCII 图表
./scripts/generate-dashboard.sh # HTML 仪表盘

输入与输出

见下方输入与输出表格。

项目内容
输入用户对话文本、手动情绪标记指令、时间戳、IDENTITY.md 身份配置
输出emotional-state.json 结构化数据、AMYGDALA_STATE.md 会话文档、HTML 仪表盘、终端 ASCII 图表
适用人群AI 代理开发者、角色扮演应用构建者、情感交互研究者、个性化系统设计师
不包含生理神经模拟、多代理情绪同步、临床心理诊断、云端托管服务

 

风险提示

  • 情绪状态文件需定期备份,避免意外丢失长期积累数据
  • 自动编码依赖外部 LLM,可能产生 API 调用费用
  • cron 任务需确保系统时间准确,否则衰减计算偏差
  • 多实例同时写入可能导致状态文件冲突

来源信息

原始链接:https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/impkind/amygdala-memory/SKILL.md
来源类型:GitHub 开源仓库

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