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山行AI2天前
OpenClaw 技术架构深度解析 我们已经忍受了太久的“标签页税(Tab-switching Tax)”。每当你需要 AI 协助时,你必须主动跳出当前的工作流,去寻找那个特定的网页或 App。这种割裂感正是当前 AI 助手的痛点。 **OpenClaw**(曾用名 Clawdbot 或 Moltbot)的出现,标志着一种范式的转移。它提出了“龙虾之道(The Lobster Way)”:一个运行在你本地硬件上、住在你通讯录里的 AI 助手。通过 WhatsApp、Telegram 或 Slack,它变成了你最亲近的“联系人”。这不仅是一个工具的集成,更是一场关于数据所有权和执行效率的技术实验。作为架构师,我更关注其背后那些被称为“颠覆性”的底层逻辑。 ### 2. 多频道触达:AI 应该住在你的通讯录里 OpenClaw 的核心是一个** ****Local-first Gateway(本地优先网关)**。这不仅是一个接入层,更是整个系统的**控制平面(Control Plane)**。 通过频道适配器(Channel Adapter),它能够将来自不同社交平台(如 Discord、Signal、Matrix 甚至是 iMessage)的消息进行标准化处理。这种设计消除了使用的心理门槛——你无需学习新的 UI,AI 就在你的日常沟通语境中。 **Local-first Gateway** — single control plane for sessions, channels, tools, and events. (本地优先网关——用于会话、频道、工具和事件的统一控制平面。) 在这里,网关充当了协调者(Coordinator)。它负责将消息路由到正确的会话(Session),而复杂的本地操作(如屏幕录制、摄像头调用)则分发给分布在 macOS/iOS/Android 上的** ****Device Nodes(设备节点)**。这种“控制与执行分离”的架构,确保了系统既能横向扩展频道,又能纵向深挖硬件潜力。
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