स्व-अधिगम

स्व-अधिगम OpenClaw को वार्तालापों से उपयोगी साक्ष्य को लंबित कौशल वर्कशॉप प्रस्तावों में बदलने देता है। यह मॉडल वेट को प्रशिक्षित नहीं करता, सक्रिय कौशलों को संपादित नहीं करता, या एजेंट के व्यवहार को चुपचाप नहीं बदलता। प्रत्येक सीखी गई प्रक्रिया तब तक लंबित रहती है, जब तक कोई ऑपरेटर उसकी समीक्षा करके उसे लागू नहीं करता।

स्व-अधिगम डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम है। इसे केवल तभी सक्षम करें, जब आपके कार्यक्षेत्र के लिए एक अतिरिक्त पृष्ठभूमि मॉडल रन और ट्रांसक्रिप्ट समीक्षा उपयुक्त हो।

स्व-अधिगम सक्षम करें

Control UI में Plugins → Workshop खोलें और Self-learning चालू करें। यह परिवर्तन तुरंत प्रभावी होता है; जब किसी अन्य कॉन्फ़िगरेशन राइटर ने फ़ाइल अपडेट की हो, तो Control UI कॉन्फ़िगरेशन स्नैपशॉट रीफ़्रेश करता है और पृष्ठ या Gateway को रीलोड किए बिना टॉगल का पुनः प्रयास करता है।

CLI का उपयोग करें:

openclaw config set skills.workshop.autonomous.enabled true --strict-json

या ~/.openclaw/openclaw.json संपादित करें:

{  skills: {    workshop: {      autonomous: {        enabled: true,      },    },  },}

इसे फिर से अक्षम करने के लिए:

openclaw config set skills.workshop.autonomous.enabled false --strict-json

उपयोगकर्ता द्वारा अनुरोधित कौशल निर्माण, /learn, और मैन्युअल कौशल वर्कशॉप संचालन स्व-अधिगम अक्षम होने पर भी काम करते रहते हैं।

पिछले सत्रों की मैन्युअल समीक्षा करें

मैन्युअल इतिहास समीक्षा स्वायत्त कैप्चर का रूढ़िवादी विकल्प है। Control UI में Plugins → Workshop खोलें और Find skill ideas चुनें। इससे skills.workshop.autonomous.enabled नहीं बदलता।

प्रत्येक स्कैन:

• सबसे नए समीक्षा-रहित सत्रों से शुरू होता है और पीछे की ओर बढ़ता है;
• कम-से-कम छह मॉडल टर्न वाले अधिकतम 20 महत्वपूर्ण सत्रों की समीक्षा करता है;
• Cron, Heartbeat, हुक, सबएजेंट, ACP, Plugin-स्वामित्व वाले और आंतरिक समीक्षा सत्रों को छोड़ देता है;
• चयनित एजेंट के कॉन्फ़िगर किए गए मॉडल को भेजने से पहले पहचाने गए गोपनीय मानों को संपादित करता है और ट्रांसक्रिप्ट बंडल को सीमित करता है;
• स्वायत्त अनुभव समीक्षा वाला ही उच्च मानदंड अपनाता है; और
• अधिकतम तीन लंबित प्रस्ताव बना या संशोधित कर सकता है, सक्रिय कौशल कभी नहीं।

वर्कशॉप संचयी सत्र संख्या, तारीख कवरेज और मिले हुए विचारों की रिपोर्ट करता है। अगली पुरानी विंडो के लिए Scan earlier work चुनें। जब कर्सर योग्य इतिहास की शुरुआत पर पहुँचता है, तो कार्रवाई बदलकर Scan new work हो जाती है। OpenClaw साझा स्टेट डेटाबेस में केवल कर्सर और कवरेज मेटाडेटा बनाए रखता है; यह दूसरा ट्रांसक्रिप्ट संग्रह नहीं बनाता।

सत्र केवल तभी स्कैन किए जाते हैं, जब OpenClaw उनका स्वामित्व प्रमाणित कर सके और बाहरी हुक की सामग्री को बाहर रख सके। अपग्रेड के बाद, वर्तमान अपग्रेड-पूर्व ट्रांसक्रिप्ट को स्थानीय रूप से वर्गीकृत किया जा सकता है, लेकिन प्रति-रन उद्गम के बिना रोटेट किए गए अपग्रेड-पूर्व ट्रांसक्रिप्ट छोड़ दिए जाते हैं। नए ट्रांसक्रिप्ट रोटेशन के दौरान इस उद्गम को बनाए रखते हैं।

मैन्युअल स्कैन में फिर भी मॉडल प्रदाता की लागत आती है और योग्य वार्तालाप सामग्री कॉन्फ़िगर किए गए प्रदाता को भेजी जाती है। उनका उपयोग केवल तभी करें, जब वह समीक्षा कार्यस्थल की गोपनीयता और डेटा-प्रबंधन आवश्यकताओं के अनुरूप हो।

OpenClaw क्या सीख सकता है

स्व-अधिगम के दो रूढ़िवादी मार्ग हैं:

1. प्रत्यक्ष निर्देश और सुधार। OpenClaw “अब से,” “अगली बार,” जैसे स्थायी भाषा-संकेतों और विफल दृष्टिकोण में किए गए सुधारों का पता लगाता है। स्व-अधिगम सक्षम होने पर, यह किसी अन्य प्रॉम्प्ट की प्रतीक्षा किए बिना उन संकेतों को लंबित प्रस्तावों में बदल सकता है। यह नियतात्मक मार्ग संबंधित निर्देशों को अधिकतम तीन प्रस्तावों में समूहित कर सकता है, किसी लिखने योग्य कार्यक्षेत्र कौशल को लक्षित कर सकता है, या अपने संबंधित लंबित प्रस्ताव को संशोधित कर सकता है। यह विफल टर्न के बाद भी चलता है, क्योंकि यह पूर्णता का आकलन करने के बजाय उपयोगकर्ता के निर्देश कैप्चर करता है।
2. अनुभव समीक्षा। किसी सफल, महत्वपूर्ण अग्रभूमि टर्न के बाद, OpenClaw पुनः उपयोग योग्य पुनर्प्राप्ति तकनीक या ऐसी स्थिर प्रक्रिया के लिए पूर्ण किए गए कार्य की समीक्षा कर सकता है, जो भविष्य के कम-से-कम दो मॉडल या टूल राउंड ट्रिप हटा दे।

अच्छे उम्मीदवारों में शामिल हैं:

• बार-बार होने वाली टूल या मॉडल विफलताओं के बाद विश्वसनीय पुनर्प्राप्ति;
• कोई गैर-स्पष्ट क्रमबद्धता बाधा, जिसने बार-बार आने वाली त्रुटि रोकी;
• एक स्थिर बहु-चरणीय कार्यप्रवाह, जिसके लिए बार-बार खोज आवश्यक थी; या
• एक पुनः उपयोग योग्य प्रीफ़्लाइट, जो भविष्य की कई कॉल से बचाएगा।

समीक्षक को नियमित सफल कार्य, एकबारगी अनुरोधों, व्यक्तिगत तथ्यों, सरल प्राथमिकताओं, अस्थायी परिवेश विफलताओं, सामान्य सलाह, असमर्थित नकारात्मक दावों और गोपनीय मानों के लिए कोई प्रस्ताव नहीं देना चाहिए।

अनुभव समीक्षा कब चलती है

अनुभव समीक्षा जानबूझकर विलंबित और सीमित होती है:

• अग्रभूमि टर्न सफलतापूर्वक समाप्त होना आवश्यक है।
• वर्तमान टर्न में कम-से-कम दस मॉडल पुनरावृत्तियाँ होनी आवश्यक हैं।
• Cron, Heartbeat, मेमोरी, ओवरफ़्लो, हुक, सबएजेंट और समीक्षा सत्र बाहर रखे जाते हैं।
• अग्रभूमि रन ने प्रदाता और मॉडल को रिज़ॉल्व किया होना आवश्यक है और उसके पास वास्तव में skill_workshop की पहुँच होनी आवश्यक है।
• OpenClaw पूर्णता के बाद 30 सेकंड प्रतीक्षा करता है। उसी सत्र में बाद में किसी अग्रभूमि कार्य के पूर्ण होने पर वह शांत अवधि पुनः आरंभ हो जाती है।
• यदि कोई एजेंट या उत्तर रन अभी भी सक्रिय है, तो समीक्षा अतिरिक्त 30 सेकंड प्रतीक्षा करती है।
• एक समय में केवल एक अनुभव समीक्षा चलती है।
• विलंबित समीक्षा प्रक्रिया-स्थानीय Gateway कार्य है। निष्क्रियता विंडो के दौरान Gateway का चलते रहना आवश्यक है; एकबारगी स्थानीय और CLI-समर्थित रनटाइम में इसे शेड्यूल करने के लिए पर्याप्त ट्रैजेक्टरी और टूल-उपलब्धता संदर्भ बना नहीं रहता।

अग्रभूमि उत्तर को सीखने के लिए कभी विलंबित नहीं किया जाता। विफल या अयोग्य टर्न अनुभव समीक्षा शुरू नहीं करता, हालाँकि स्वायत्तता अक्षम होने पर भी प्रत्यक्ष उपयोगकर्ता सुधारों को सुझाव के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है।

समीक्षक को क्या प्राप्त होता है

पृष्ठभूमि समीक्षक को केवल वर्तमान टर्न मिलता है, जो उसके सबसे हालिया उपयोगकर्ता संदेश से शुरू होता है। रेंडर की गई ट्रैजेक्टरी 60,000 वर्णों तक सीमित होती है; आवश्यक होने पर OpenClaw पहला संदेश और नवीनतम साक्ष्य रखता है और हटाए गए मध्य भाग को चिह्नित करता है।

समीक्षक रिज़ॉल्व किए गए प्रदाता और मॉडल का पुनः उपयोग करता है। वह अग्रभूमि प्रमाणीकरण प्रोफ़ाइल का पुनः उपयोग करता है, जब वह पहचान उपलब्ध हो, और मॉडल फ़ॉलबैक अक्षम करता है। इसलिए समीक्षा कॉन्फ़िगर किए गए प्रदाता पर एक अतिरिक्त मॉडल रन शुरू करती है। प्रस्ताव का निरीक्षण या मसौदा बनाते समय वह रन एक से अधिक प्रदाता अनुरोध कर सकता है। प्रदाता की कीमत और डेटा-प्रबंधन शर्तें उसी प्रकार लागू होती हैं, जैसे वे अग्रभूमि टर्न पर होती हैं।

शुरू करने से पहले, OpenClaw वर्तमान रनटाइम कॉन्फ़िगरेशन पुनः लोड करता है और मूल वार्तालाप के लिए प्रभावी सैंडबॉक्स और टूल नीति की फिर से जाँच करता है। यदि रन सैंडबॉक्स में है, नीति अब skill_workshop की अनुमति नहीं देती, या आवश्यक रनटाइम तथ्य अनुपलब्ध हैं, तो समीक्षा सुरक्षित रूप से विफल हो जाती है और कुछ नहीं बनाती।

प्रस्ताव सुरक्षा

समीक्षक जानबूझकर सीमित टूल सतह वाले एक पृथक सत्र में चलता है:

• यह केवल वर्कशॉप प्रस्तावों को सूचीबद्ध या निरीक्षित कर सकता है और एक लंबित प्रस्ताव बना या संशोधित कर सकता है।
• यह किसी सक्रिय कौशल को अपडेट नहीं कर सकता, प्रस्ताव लागू नहीं कर सकता, प्रस्ताव अस्वीकार नहीं कर सकता, प्रस्ताव को क्वारंटीन नहीं कर सकता, संदेश नहीं भेज सकता या सामान्य एजेंट टूल का उपयोग नहीं कर सकता।
• मॉडल के पुनः प्रयासों के बीच एक म्यूटेशन बजट साझा होता है, इसलिए समीक्षा अधिकतम एक प्रस्ताव बना या संशोधित कर सकती है।
• समीक्षा की गई ट्रैजेक्टरी को पृष्ठभूमि एजेंट के निर्देशों के रूप में नहीं, बल्कि अविश्वसनीय साक्ष्य के रूप में माना जाता है।
• कौशल वर्कशॉप प्रस्ताव सामग्री स्कैन करता है और प्रस्ताव की स्थिति लिखे जाने से पहले पहचाने गए शाब्दिक क्रेडेंशियल को अस्वीकार करता है।

maxPending, maxSkillBytes, सहायक फ़ाइल प्रतिबंध, स्कैनर जाँच और केवल-कार्यस्थल लेखन सहित वर्कशॉप की सामान्य सीमाएँ फिर भी लागू होती हैं। approvalPolicy: "auto" सेटिंग पृष्ठभूमि समीक्षक को जीवनचक्र कार्रवाइयों की पहुँच नहीं देती।

सीखे गए प्रस्तावों की समीक्षा करें

स्व-अधिगम वही लंबित प्रस्ताव बनाता है, जो मैन्युअल वर्कशॉप उपयोग से बनते हैं। उन्हें लागू करने से पहले निरीक्षण करें:

openclaw skills workshop listopenclaw skills workshop inspect <proposal-id>openclaw skills workshop apply <proposal-id>

उन प्रस्तावों को संशोधित, अस्वीकार या क्वारंटीन करें, जो उपयोगी हैं लेकिन तैयार नहीं:

openclaw skills workshop revise <proposal-id> --proposal ./PROPOSAL.mdopenclaw skills workshop reject <proposal-id> --reason "Too specific"openclaw skills workshop quarantine <proposal-id> --reason "Needs security review"

लागू करना ही एकमात्र संचालन है, जो सक्रिय SKILL.md लिखता है। पूर्ण जीवनचक्र और संग्रहण मॉडल के लिए कौशल वर्कशॉप देखें।

कॉन्फ़िगरेशन

संपूर्ण स्कीमा, सीमाओं और संबंधित कौशल सेटिंग के लिए Skills कॉन्फ़िगरेशन देखें।

समस्या निवारण

लंबे टर्न के बाद कोई प्रस्ताव दिखाई नहीं देता

निम्न सभी की जाँच करें:

1. सक्रिय Gateway कॉन्फ़िगरेशन में skills.workshop.autonomous.enabled, true है।
2. टर्न सफल हुआ और सबसे हालिया उपयोगकर्ता संदेश के बाद उसमें कम-से-कम दस मॉडल पुनरावृत्तियाँ शामिल थीं।
3. वार्तालाप एक सामान्य अग्रभूमि रन था, न कि शेड्यूल किया गया, मेमोरी, हुक या सबएजेंट रन।
4. मूल रन के पास skill_workshop की पहुँच थी और वह सैंडबॉक्स में नहीं था।
5. सिस्टम विलंबित समीक्षा के लिए पर्याप्त समय तक निष्क्रिय रहा।
6. लंबे समय तक चलने वाली Gateway प्रक्रिया निष्क्रियता विंडो के दौरान सक्रिय रही; एकबारगी स्थानीय कमांड विलंबित समीक्षा की प्रतीक्षा नहीं करता।

योग्य समीक्षा फिर भी कोई प्रस्ताव नहीं बना सकती। जब साक्ष्य पुनः उपयोग योग्य प्रक्रिया के मानदंड को पूरा नहीं करता, तो कोई प्रस्ताव न देना अपेक्षित परिणाम है।

Doctor रिपोर्ट करता है कि वर्कशॉप टूल छिपा हुआ है

स्व-अधिगम सक्षम होने पर, openclaw doctor जाँचता है कि डिफ़ॉल्ट एजेंट की प्रभावी टूल नीति skill_workshop की अनुमति देती है या नहीं। रिपोर्ट किए गए tools.allow या tools.alsoAllow परिवर्तन का पालन करें, या स्व-अधिगम अक्षम करें।

बहुत अधिक कम-मूल्य वाले प्रस्ताव दिखाई देते हैं

स्व-अधिगम अक्षम करें और /learn या स्पष्ट वर्कशॉप अनुरोधों का उपयोग जारी रखें:

openclaw config set skills.workshop.autonomous.enabled false --strict-json

सुविधा अक्षम होने के बाद भी लंबित प्रस्तावों की समीक्षा की जा सकती है। स्व-अधिगम अक्षम करने से वे लागू, अस्वीकार या हटाए नहीं जाते।

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