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人工智能 #OpenClaw#AI Agent#LLM#System Prompt#Tool Call#RAG#Context Engineering#Heartbeat

从 OpenClaw 拆解 AI Agent：身份、工具、记忆与主动运行机制

OpenClaw 展示了一类 AI Agent 的典型运行方式：用 System Prompt 构建身份，用 Tool Call 操作外部环境，用 Markdown 和 RAG 保存记忆，再通过 HEARTBEAT 触发主动任务。理解这些机制，也能看清 Agent 的能力边界和安全风险。

发布于 2026-03-10
人工智能 #OpenClaw#AI Agent#Multi-Agent#LLM#Skills#RAG#Session

OpenClaw 核心架构、记忆机制与多 Agent 部署实践

OpenClaw 把 IM 网关、Agent workspace、Skills、Session 和 Memory 组合成一套个人 Agent 运行框架。围绕部署、单 Agent 启动、多 Agent 通信、记忆压缩、Skills 管控和安全边界，讲清它如何运作以及如何落地。

发布于 2026-03-09
人工智能 #The Agency#AI Agent#Prompt Engineering#Claude Code#LLM#Markdown

The Agency：用 55 个 Markdown Prompt 搭出 AI Agent 虚拟公司

The Agency 是一个由 55 个专业 AI Agent 角色组成的开源 Prompt 库，把工程、设计、市场、产品、测试等岗位写成结构化 Markdown 文件。它适合用来给 Claude Code 或其他 LLM 初始化专家角色，让模型按明确的职责、流程和交付标准完成任务。

发布于 2026-03-09
人工智能 #OpenClaw#AI Agent#Agent Loop#Gateway#Tools#LLM#开源架构

OpenClaw 核心架构解析：Agent Loop、Tools 与 Gateway 如何让 AI Agent 长期在线

OpenClaw 的关键不只是让大模型会聊天，而是给 AI Agent 提供长期运行环境。围绕 Agent Loop、Tools、Gateway 三个模块，可以理解它如何接入多平台消息、隔离会话、调度任务，并实现 7×24 小时在线。

发布于 2026-03-09
人工智能 #Agent#LLM#Redis#向量数据库#RAG#MySQL#Elasticsearch#消息队列

Agent 长短期记忆的生产级落地架构：短期状态、异构存储与一致性兜底

Agent 记忆不能只依赖滑动窗口和向量数据库。围绕短期会话状态、长期异构存储、同步读链路、异步写链路和一致性兜底，讲清一套可落地的生产级记忆架构。

发布于 2026-03-09
人工智能 #Agent#LLM#评估体系#Memory#Prompt Engineering#LLM-as-Judge#Human-in-the-loop

Agent 自动持续进化的工程闭环：评估、反馈、记忆与自动改提示词

Agent 自动持续进化的核心不是反复手工调 prompt，而是建立评估、反馈、记忆、错误归因、自动修复和发布审核的闭环。只有把真实任务中的成功、失败、纠偏和人工干预沉淀下来，Agent 才能稳定地从使用数据中更新策略。

发布于 2026-03-04
人工智能 #OpenClaw#AI Agent#上下文压缩#LLM#Tool Result#Prompt Caching#KV Cache

OpenClaw 上下文窗口压缩机制：从裁剪、摘要到溢出恢复

OpenClaw 为长会话 AI Agent 设计了多层上下文管理机制：调用前裁剪、LLM 摘要压缩、溢出后恢复，以及对 Provider Prompt Caching 成本的兼容。适合用来理解 Agent 如何在效果、稳定性和调用成本之间做取舍。

发布于 2026-03-04
人工智能 #AI Coding#LLM#Agent#Function Calling#Context Engineering#MCP#Python

用 200 行 Python 实现迷你 Claude Code 的核心循环

AI Coding Agent 的控制流并不神秘，核心是大语言模型根据上下文决定下一步动作，程序执行工具并把结果放回上下文。通过一个可运行的 Python 示例，可以看清 while 循环、工具调用、规则文件和上下文工程之间的关系。

发布于 2026-03-03
人工智能 #OpenFang#Agent#Rust#Wasm#LLM#工作流自动化

OpenFang：用 Hands 把 Agent 封装成可持续运行的自动化工作流

OpenFang 是一个用 Rust 构建的 Agent 工作流框架，核心能力是通过 Hands 把计划、知识库、工具权限和运行指标封装成可持续运行的自动化单元。重点讲清 Hands 的工作方式、安全机制、适用场景、与 OpenClaw 和 ZeroClaw 的差异，以及基本部署方法。

发布于 2026-02-27
后端 #Code Review#RAG#GitLab Webhook#LLM#向量数据库#Prompt Engineering#CI/CD

用 RAG 和 GitLab Webhook 构建业务级 AI Code Review 系统

Code Review 在核心业务项目中不能只检查语法和代码风格，还要识别历史事故、业务约束和团队经验。这里讲解如何用 GitLab Webhook、Diff 预处理、RAG 知识召回和大语言模型搭建一套业务级 AI Code Review 系统。

发布于 2026-02-27