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[Feature Request] Please add Per-Agent memory panel — view/edit skill files in chat

Offen
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Bewertung

Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Anfängerfreundlichkeit
38/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Aktiv
Tech-Stack
typescript
Bereich
frontend

Rechercherichtung

Beginne an der Chat-Oberfläche und verfolge, wie der ausgewählte Agent, die Skill- oder Anweisungsdatei und der vorhandene Audit-Trail dargestellt werden. Definiere Panel, Inline-Bearbeitung, Validierung, Versionsverlauf, Zugriffskontrollen und die Anwendung beim nächsten Lauf gemeinsam; erledigt bedeutet, dass alle sieben Akzeptanzkriterien funktionieren, ohne Berechtigungen zu ändern oder die Ausführung beliebigen Codes zu ermöglichen.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Problem

OpenBot has persistent coworkers, per-Agent computers, governed tool use, and auditability, but it lacks a visible, editable panel for an Agent's skill/instruction files alongside the chat interface.

For users managing multiple Agents with different roles (e.g., newsletter orchestrator, site monitor, research assistant), there is no way to quickly view or edit an Agent's skill file (e.g., SKILL.md-equivalent config) without leaving the chat or editing YAML directly. This makes it harder to refine Agent behavior iteratively or audit what instructions an Agent is operating under.

Feature request

Add Per-Agent memory panel — a viewable, editable panel next to the chat that surfaces an Agent's skill/instruction file. This should be a UI-layer feature, not a new learning infrastructure.

Proposed behaviour

  • Show a collapsible panel next to the chat displaying the Agent's current skill/instruction file.
  • Allow editing the skill file inline, with syntax highlighting for Markdown/YAML.
  • Save edits immediately and apply them to the next run (no reload required).
  • Show version history (last N edits) with timestamps and author.
  • Support optional diff view to compare current vs. previous versions.
  • Preserve all governance settings (grants, policies) — editing the skill file does not change grants.

Required controls

  • Disabled by default; enabled per Agent.
  • Panel scope: per-Agent, visible only to users with access to that Agent.
  • Immutable audit log showing when a skill file was viewed, edited, or reverted.
  • Review, edit, and revert controls for skill file changes.
  • Clear separation between skill file content and runtime state (no arbitrary code execution from edits).
  • Never automatically grant additional tools or permissions on edit — grants are unchanged.
  • Configurable version history retention (e.g., keep last 50 edits).

Why this matters

This would make OpenBot more competitive for users managing multiple Agents with distinct roles while preserving its core advantages: per-Agent isolation, gateway policy enforcement, and action-level auditability. It would be particularly useful for a self-hosted team that wants to refine Agent instructions iteratively (e.g., "add this checklist to the newsletter Agent") without recreating the entire configuration.

Acceptance criteria

  1. A user can view an Agent's skill/instruction file in a panel next to the chat.
  2. A user can edit the skill file inline and save changes.
  3. Edits are applied to the next run without requiring a reload.
  4. Version history shows the last N edits with timestamps and authors.
  5. All skill file views/edits appear in the existing audit trail.
  6. Invalid skill file edits are rejected with clear error messages.
  7. Edited skill files respect the Agent's existing grant boundaries.

Suggested name

Agent Memory Panel or Editable Skill Files

Vorherrschende Sprache
TypeScript
Sterne
6.6k
Forks
914
Ø Merge
22 Std. 56 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
141

Entwicklungsumgebung

  • Enthält ein Dockerfile oder eine Docker-Compose-Datei
  • Hat eine Pull-Request-Vorlage
  • Kein Beitragsleitfaden

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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