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sunvers1周前
OpenClaw(原项目名为 Moltbot/Clawd)并没有在自己的主代码库中直接编写 Agent 的核心“思考循环”逻辑,而是通过高度模块化的设计,将这一核心职责委派给了底层依赖库 及其核心组件 。 以下是 OpenClaw 利用这些核心库实现 Agent 主循环逻辑的详细机制: 1. 架构分层与职责委派 OpenClaw 采用了关注点分离的架构,将 Agent 逻辑分为四个层次: - OpenClaw (应用层):负责业务逻辑、消息路由(如 Telegram/Discord 集成)、会话元数据管理和权限策略。 - (引擎层):提供通用的 Agent 框架,负责会话管理、工具注册、扩展系统以及内置的编程工具。 - (内核层):主循环逻辑的真正所在地。它定义了 和 函数,负责协调 LLM 调用与工具执行。 - (抽象层):提供统一的 LLM API 接口(如 OpenAI、Anthropic 等),只负责单次的 LLM 调用,不参与循环。 2. 主循环的启动流程 当 OpenClaw 接收到用户消息时,会经历以下调用链来启动 Agent: 1. 准备阶段:OpenClaw 的 调用 ,在此处加载模型配置、认证信息,并根据当前会话动态创建工具集(包括 OpenClaw 自定义的浏览器、消息、Canvas 工具)。 2. 创建会话:通过 的 函数创建一个 实例。这个实例绑定了当前的工作空间、工具策略和系统提示词。 3. 触发循环:调用 。该方法会进一步调用底层 中的 。 3. 的核心逻辑实现 实际的主循环逻辑在 的 函数中定义,它包含一个嵌套的循环结构 #openclaw #agent架构 #clawdbot #moltbot
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把 AI 变成全能助理,OpenClaw 的 5 种高效用法 OpenClaw 几乎已经成个人智能助理的代名词。它免费开源,对机器要求不高,安装也非常简单。但很多第一次接触 OpenClaw 的朋友都会问一句,它到底能做什么? AI 科技博主 Alex 告诉大家,问题不在于它能做什么,而在于你是否懂得如何给它布置任务。只要思路打开,它能承担的事情远比你以为的要多得多。 Alex 分享了 5 个高效使用 OpenClaw 的用法 最直接的用法,是把它变成你的会议助理。每天早上,让它自动读取你的日历,整理当天所有会议的信息,查询对方背景,回顾你们过去的交流记录,生成一份会前简报。你醒来时,会议重点已经整理好。它还能在会议开始前提醒你,不再临时抱佛脚。这种能力的关键不在搜索,而在长期记忆。它能把你过往说过的话和日常记录串联起来,形成连续上下文,这一点比普通工具更有价值。 Prompt: 请每天早上 7 点在你自己的 Chrome 浏览器中打开 calendar.google.com,查看我当天有哪些会议。然后为我生成一份会前准备文档,包含对参会对象的背景调研,以及你掌握的与该会议相关的其他信息。接着为每场会议创建一个提醒任务,在会议开始前 15 分钟提醒我。 第二个常见场景是目标复盘。很多人设定目标,却很少系统追踪。OpenClaw 可以每周固定时间向你发起一次复盘,对照目标询问进展,记录数据变化,分析趋势,再根据情况给出改进建议。它既是记录者,也是监督者。长期使用后,你会拥有一份完整的成长轨迹文档。这种持续跟踪,比一时的激情更重要。 Prompt: 请每周五早上 8 点给我发一条消息,跟进我的目标进展。询问我的进度,以及我当下对这些目标的感受。同时问我目前最大的阻碍是什么。然后关心一下我的心理状态,让我聊聊自己的情绪。把所有内容记录在一份新的文档中,方便我之后回顾,并持续追踪我的全部进展。 再往前一步,可以把它当成私人学习教练。你选定一个主题,比如大模型原理、编程基础或金融知识,让它制定一个三十天学习计划。每天早上推送一节简短课程,内容连贯递进。学习被拆解成可以每天完成的小任务,难度不高,但持续性很强。真正带来改变的往往是这种低强度长期积累。 …… #OpenClaw #AI技术 #AI技巧 #人工智能 #AI教程
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