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96SEO 2026-07-24 10:58 0
OpenClaw 是一个网关，一个坐在 AI 模型和外部世界中间的单体运行时不是框架。
至于第一层。渠道适配层
把 Discord、Telegram 等不同网站的输入转成统一消息格式，顺便提取附件。一个 Agent 挂多个渠道靠的就是这层。
从第二层来看，网关服务器
流量总入口。Session Router 判断消息属于哪个会话。接下来交给 Lane Queue做并发管理，避免多个对话同时跑的时候请求撞车或上下文串了。
第三层的观点是，Agent Runner
管模型选择、API Key 轮换冷却、提示词拼装和。按理说，
从第四层来看。Agent Runtime / Agentic Loop
跑完整的 AI 循环：从会话历史和记忆里拼上下文 → 调模型 → 执行工具→ 把更新后的状态存下来。
就是模型说"我要调工具"。程序执行，结果塞回去，模型再想，再调，直到搞定为止。 老实说，
至于第五层，Memory & Skills
文件都很朴素的观点是。
events.jsonl逐行审计日志| 项目 | 语言 | 定位 | 学习价值 |
|---|
| 项目 | 语言 | 定位 | 学习价值 |
|---|---|---|---|
| htlin222/mini-claw | TypeScript | 极简替代品 | 理解 Agent Loop |
| xprilion/miniclaw | Python | 生产就绪版 | 完整服务分层实现 |
| mattdef/miniclaw | Rust | 边缘计算版<15MB，256MB RAM 能跑 | |
| PLKwan/miniclaw | — | AI-native 无配置版skills-over-features 思路 |
收到使用者消息
↓
意图识别的观点是，是否需要实时信息？↓
选择工具类型的观点是，web_search
→ web_fetch
→ bash/file
→ 直接回答
| OpenClaw 层 | Claude 的对应 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Channel Adapter | claude.ai 界面 / API → 统一消息格式 | Session Router 对话历史上下文 | Agent Runner 程序提示词 + 工具列表注入 | Agentic Loop tool_call → result → 再推理 → 再 tool_call | Memory 程序提示 + 使用者偏好 | Skills
/mnt/skills/ 文件程序
|
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