skill-depot: Un sistema de memoria y habilidades local-first para agentes de IA compatibles con MCP
Qué hace skill-depot
skill-depot aborda el problema de que las habilidades y el conocimiento de los agentes de IA se acumulan en directorios dispersos. En lugar de cargar todo en el contexto (desperdiciando tokens) o no cargar nada (olvidando el material aprendido), proporciona un sistema de recuperación que almacena el conocimiento del agente como archivos Markdown y utiliza incrustaciones vectoriales para buscar semánticamente y cargar selectivamente solo lo que es relevante.
Cómo funciona
Los agentes interactúan con skill-depot a través de tres niveles de detalle:
skill_search("consulta")devuelve resultados de búsqueda con nombre, puntuación y fragmentoskill_preview("nombre-habilidad")devuelve una visión general estructurada con encabezados y primera frase por secciónskill_read("nombre-habilidad")devuelve el contenido completo de Markdown
La herramienta skill_learn permite a los agentes crear o agregar conocimiento sobre la marcha, devolviendo acciones como "creado" o "agregado" con etiquetas fusionadas.
Implementación técnica
- Incrustaciones: Utiliza el modelo transformador local all-MiniLM-L6-v2 a través de ONNX (vectores de 384 dimensiones, ~80MB de descarga única)
- Almacenamiento: SQLite + sqlite-vec para búsqueda vectorial
- Respaldo: Búsqueda por frecuencia de términos BM25 cuando el modelo no está disponible
- Protocolo: MCP con 9 herramientas (buscar, previsualizar, leer, aprender, guardar, actualizar, eliminar, reindexar, listar)
- Formato: Markdown estándar + frontmatter YAML (mismo formato que usan Claude Code y Codex)
Configuración y caso de uso
La configuración es simple: npx skill-depot init. La herramienta está diseñada para uso local primero, sin configuración, nativa de MCP, sin claves API que gestionar, sin servidor que ejecutar y sin bloqueo de framework. La contrapartida es un alcance más limitado: no realiza gestión de sesiones ni extracción automática de memoria (aún).
Comparación con otras herramientas
- mem0: Bueno para capa de memoria gestionada con API pulida, pero tiene dependencia de la nube
- OpenViking: Base de datos de contexto completa con gestión de sesiones, memoria de múltiples tipos y extracción automática de conversaciones
- Módulos de memoria LangChain/LlamaIndex: Sólidos si ya estás en esos ecosistemas
Consideraciones futuras
El desarrollador está considerando agregar:
- Tipos de memoria (distinción entre habilidades, recuerdos y recursos)
- Deduplicación para detectar entradas casi duplicadas
- TTL/expiración para limpieza automática de conocimiento temporal
- Puntuación de confianza donde los recuerdos reforzados en múltiples sesiones se clasifican más alto
📖 Read the full source: r/openclaw
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