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一个智能体,什么时候该行动?谁来“叫醒”它? 在这段视频中,AI 科普达人 New Machina 介绍了 OpenClaw 给出的答案:触发器(Trigger)。 OpenClaw 是一个开源框架,用来在本地部署和管理 AI 智能体。它不只是让模型 “能跑起来”,而是提供了一整套基础设施,让智能体可以长期运行、自动执行任务、和外部系统交互。但要做到这些,就要解决一个问题,什么时候启动它? 在 OpenClaw 中,一共有七种触发智能体的方式。 最常见的是消息触发。比如来自 Slack、Discord、Telegram、WhatsApp 等平台的消息。一条消息进来,网关层会创建或恢复会话,加载智能体的记忆和技能,然后进入推理与执行流程。这种方式适合实时场景,强调 “有事就响应”。在实际部署中,这是使用最频繁的一类触发方式。 第二种常见方式是 Cron 定时触发。网关层内置调度器,可以按照设定好的时间规则启动智能体。比如每小时检查一次库存,每晚做一次备份,或者定期抓取数据。它更像一个自动值班员,不需要人发指令,也能按计划运行。 除了这两种核心方式,OpenClaw 还提供了更工程化的触发机制。 比如 CLI 触发。开发者可以直接在命令行里调用智能体。这处理自动化脚本、CI/CD 流程或批处理任务中很实用。 文件系统触发。当某个文件被创建、修改或删除时,智能体自动运行。代码审查机器人、数据处理流水线,通常会用到这种机制。 还有 API Webhook 触发。外部系统通过 HTTP 请求调用智能体,实现跨系统集成。这种方式在企业系统对接中比较常见。 如果在同一个 OpenClaw 实例里运行多个智能体,还可以使用 智能体之间互相触发。一个智能体完成任务后,通知另一个继续执行。这是构建复杂工作流的基础。 最后是 启动触发。当 OpenClaw 实例启动时,某些智能体可以自动运行,比如加载状态、恢复未完成的任务等。 可以看到,不同触发方式背后,对应的是不同的应用场景。例如,实时响应、周期执行、开发流程、系统集成、多智能体协作等。触发器并不是附属功能,而是整个系统的入口。网关层通常是第一站,随后才进入推理层、记忆系统和技能执行层。理解触发机制,其实就是理解智能体是如何被嵌入到真实环境中的。 …… #智能体 #OpenClaw #AI技术 #AI科普
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山行AI5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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