AMAP-ML/SkillClaw

SkillClaw – LLM 에이전트를 위한 집단적 스킬 진화

무엇인가요 – SkillClaw는 LLM 기반 에이전트(예: Hermes, Codex, Claude Code, QwenPaw, OpenClaw 등)와 LLM API 사이에 위치하는 오픈소스 시스템입니다. 모든 상호작용을 기록하고, 스킬(재사용 가능한 코드 조각, 프롬프트, 지식)을 추출하며, 중복 제거하고 지속적으로 개선합니다. 그 결과, 사용자와 팀원이 에이전트를 사용할수록 자동으로 성장하는 공유 스킬 라이브러리가 생성됩니다.

왜 중요한가요 – 현대의 LLM 에이전트는 종종 재사용되지 않는 일시적인 '지식'을 축적합니다. SkillClaw는 이러한 우연한 학습을 구조화되고 버전 관리되는 스킬 저장소로 전환하여 다음에 공유할 수 있습니다:

• 동일한 기계에서 여러 에이전트,
• 다른 기기에서 동일한 에이전트,
• 공동 프로젝트를 수행하는 팀 전체.

핵심 구성 요소

구성 요소	역할
클라이언트 프록시 (skillclaw)	OpenAI /v1/chat/completions 엔드포인트를 모방하는 로컬 HTTP 프록시입니다. 요청을 가로채고 세션 아티팩트를 로깅하며, 에이전트에게 현재 스킬 라이브러리를 제공합니다.
진화 서버 (skillclaw-evolve-server)	선택적 백그라운드 서비스로, 로깅된 세션을 읽고 3단계 LLM 파이프라인(요약 → 집계 → 실행) 또는 OpenClaw 기반 에이전트 워크스페이스를 실행한 후, 업데이트된 SKILL.md 파일을 다시 씁니다.
스토리지 레이어	파일 시스템, Alibaba OSS, 또는 S3. 클라이언트와 서버는 이 공유 스토리지만을 통해 통신하므로 배포가 유연합니다(로컬 전용, 원격 VM, 또는 클라우드 버킷).

사용 방법

1. 설치 – macOS/Linux용 원라인 설치 스크립트(bash scripts/install_skillclaw.sh) 또는 Windows용 수동 pip -e 설치.
2. 설정 – skillclaw setup을 실행합니다. 마법사가 LLM 제공자, 모델, 스킬 저장 위치, (옵션으로) 자동 설정할 에이전트(Hermes, Codex 등)를 묻습니다.
3. 프록시 시작 – skillclaw start --daemon. 기본적으로 포트 30000에서 리스닝하며, 에이전트 설정을 http://127.0.0.1:30000을 가리키도록 재작성합니다.
4. 일반적인 대화 – 에이전트는 프록시를 통해 LLM과 대화합니다. SkillClaw는 세션을 조용히 기록하고 로컬 스킬 디렉터리를 업데이트합니다.
5. (옵션) 진화 서버 실행 – skillclaw-evolve-server --use-skillclaw-config …를 실행하여 기록된 세션을 정제된 스킬로 자동 변환합니다. 팀의 경우, 모든 클라이언트가 동일한 OSS/S3 버킷을 가리키는 단일 서버를 실행합니다.

주요 기능

• 제로 에포트 진화 – 초기 설정 후 추가 명령어 없이 스킬이 백그라운드에서 자동 개선됩니다.
• 자동 중복 제거 및 버전 관리 – 동일하거나 겹치는 스킬은 병합되며, 각 버전은 SKILL.md로 저장되며 변경 이력이 포함됩니다.
• 광범위한 에이전트 호환성 – Hermes, OpenClaw, QwenPaw, IronClaw, PicoClaw, ZeroClaw, Codex, Claude Code, 그리고 모든 OpenAI 호환 API에 대한 네이티브 통합.
• 다중 기기 및 사용자 간 공유 – 스킬 라이브러리를 OSS/S3(또는 공유 로컬 폴더)에 저장하면, 집에서부터 사무실까지 지식이 따라다니며 팀 전체에서 지식을 통합할 수 있습니다.
• 대시보드 – skillclaw dashboard sync/serve는 로컬 웹 UI를 제공하여 스킬을 탐색하고, 버전 이력을 확인하며, 세션 트레이스를 검사할 수 있습니다.
• 검증 워커 – 선택적 백그라운드 검증자로, 공유 저장소에 게시되기 전 후보 스킬을 검토합니다.
• 확장 가능한 엔진 – workflow(고정 LLM 파이프라인) 또는 agent(OpenClaw 기반 워크스페이스)를 사용한 스킬 생성.

일반적인 워크플로우

• 개인 개발자: 클라이언트 설치 후 프록시 실행, 선택적으로 로컬 진화 서버 시작. 대화할수록 개인 스킬 라이브러리가 더 똑똑해집니다.
• 엔지니어 팀: 클라우드 VM에서 하나의 진화 서버를 실행하고, 모든 구성원이 동일한 OSS 버킷을 가리키는 클라이언트를 사용합니다. 앨리스가 배포 버그를 해결하면, 생성된 스킬은 보브, 카롤 등에게 즉시 사용 가능합니다.
• 다중 에이전트 설정: 페어트엔드 UI용 Hermes, 코드 생성용 Codex, 데이터 분석용 QwenPaw를 실행. SkillClaw는 각 에이전트가 발견한 스킬을 통합하여, 페어트엔드가 백엔드 인사이트를 활용할 수 있도록 합니다.

시작하기 (macOS/Linux 사용자용 빠른 시작)

git clone https://github.com/AMAP-ML/SkillClaw.git && cd SkillClaw
bash scripts/install_skillclaw.sh
source .venv/bin/activate
skillclaw setup          # 프롬프트에 답하기 (기본값으로 테스트 실행 가능)
skillclaw start --daemon
# 프록시 상태 확인
curl http://127.0.0.1:30000/healthz

이제 지원되는 에이전트(예: hermes chat -m skillclaw-model …)를 실행하고, ~/.hermes/skills 아래에 스킬 라이브러리가 성장하는 모습을 관찰하세요.

문서 및 커뮤니티

• 논문: arXiv 2604.08377 (PDF 및 Hugging Face 요약은 배지 바에 링크됨).
• 중국어 README: assets/README_ZH.md.
• 실시간 토론용 WeChat 그룹 (배지 링크).
• 뉴스 섹션은 최신 릴리스를 추적합니다(예: 대시보드, Codex/Claude 통합, LongHorizon-Harness).

라이선스 – MIT. 상용 또는 연구 프로젝트에 자유롭게 포함할 수 있습니다.

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위 정보는 리포지토리의 README에서 직접 가져왔으며, 외부 가정은 전혀 추가되지 않았습니다.