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人工智能 #OpenClaw#SKILL#DuckDB#RDS#电商预测#时间序列#MLOps

OpenClaw Skill 与 DuckDB 构建自动迭代的电商销售预测系统

大语言模型本身不能访问实时系统，也不会自动操作数据库和训练模型。通过 OpenClaw Skill 可以把分析流程写成可执行的操作手册，再结合 RDS DuckDB 分析型实例完成海量电商行为数据的聚合、训练、验证和迭代。

发布于 2026-03-10
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 #MemOS#OpenClaw#Agent#长期记忆#RAG#SQLite#向量检索

MemOS OpenClaw 插件：给 Agent 增加长期记忆与技能沉淀

MemOS 为 OpenClaw 提供本地长期记忆、技能沉淀、团队记忆 Hub 和可视化管理面板。它能把对话中的调试经验、部署流程和技术偏好沉淀成可检索、可复用的记忆与 Skill，减少重复上下文输入。

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 #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 #OpenClaw#SKILL#Clawhub#AI Agent#Obsidian#Whisper#Markdown

OpenClaw SKILL 插件选型指南：15 个常用插件和一个网页抓取补充

OpenClaw 的 SKILL 相当于 AI 助手的插件系统，可以把网页读取、文件总结、语音转写、PDF 修改、GitHub 操作、本地知识库等能力接入对话框。这里按使用场景梳理 15 个常用 SKILL，并说明各自适合解决什么问题、安装前要注意什么。

发布于 2026-03-09
人工智能 #HiClaw#OpenClaw#Agent#Higress#Matrix#MinIO#Docker

HiClaw 本地安装与架构解析，Manager Agent 如何管理 Worker 团队

HiClaw 可以理解成 OpenClaw 的 Team 版，它通过 Manager Agent、Worker 隔离、AI Gateway、Matrix 群聊和 MinIO 共享文件系统，把本地 Agent 从单人助手扩展成可协作的 AI 团队。

发布于 2026-03-06
人工智能 #TuriX-CUA#Computer-Use Agent#OpenClaw#MCP#GUI 自动化#macOS#Windows

TuriX-CUA：让 OpenClaw 和 Claude 控制 Mac、Windows 桌面的智能体框架

TuriX-CUA 是一个 Computer-Use Agent 桌面智能体框架，可以让大模型观察屏幕并操作鼠标键盘，完成跨应用任务。它支持 macOS 和 Windows，也能通过 OpenClaw Skill 或 MCP 与 Claude 等工具集成。

发布于 2026-03-05
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 #OpenViking#AI Agent#RAG#上下文工程#向量检索#OpenClaw

OpenViking 上下文数据库：用文件系统范式管理 AI Agent 记忆

OpenViking 是面向 AI Agent 的上下文数据库，用虚拟文件系统统一管理资源、用户记忆、Agent 技能和任务经验。它通过分层上下文加载、目录递归检索和自动记忆提取，降低长任务中的 Token 成本，并让检索链路更可观察。

发布于 2026-03-03