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OpenClaw原理

news 2026/7/14 2:06:20

OpenClaw本质是一个开源的AI Agent运行平台，一个多渠道AI网关；不做推理，只做调度和执行，将大模型的推理能力翻译成对操作系统、软件API、硬件设备的实际控制权。
与ChatGPT、豆包、Claude Code等聊天机器人，这类对话产品不一样，OpenClaw做到实际干活。。
像Claude Code这类Agent产品，确实能动手干活（读写文件、跑终端命令，但也只是一个一次性的终端工具，命令行启动用完就退出了，无法7×24小时常驻运行，不能对接多个聊天平台，不能定时执行任务，不能主动巡检。。

LangChain门槛太高要写大量胶水代码，AutoGPT容易失控烧Token，，

“这个模型支持100K Token上下文”、“API按Token计费”
Token是大模型理解和生成文字的最小单位。。
像一个句子什么的，我们将它分成几份理解，几个词语几个理解，还是一个字一个字理解，关于分词，就像token，分的越小，处理token越多，自然计算量越大，消耗的算力（GPU资源）越多。。。

关于OpenClaw无需写代码就能跑，将自己定位成“AI的操作系统”，推理，上下文交给LLM，
OpenClaw只管调度执行，模型可以随便换。
Claude、DeepSeek、Llama，代码不用改，只需改配置文件中的API Key和Base URL。

开源+本地优先
同期很多AI产品都是云服务，数据在别人服务器上，而OpenClaw数据全在本地，这对企业和注重隐私的开发者吸引力很大。。

核心在于

Gateway常驻网关：区别与所有终端Agent工具的核心。7×24小时运行的守护进程，崩溃自动拉起，支持心跳巡检（定期主动检查待办事务）和Cron定时调度（标准cron表达式的定时任务）。
多渠道统一接入：WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、iMessage等15+渠道开箱即用。每个渠道有独立适配器，消息进来统一归一化成标准格式，Agent无需关心消息来自哪个平台。新增渠道只需写一个适配器插件，核心逻辑零改动。。
模型无关的Agent执行引擎：内置ReAct风格的推理循环（LLM思考->调用工具->拿到结果->继续思考），支持Anthropic、OpenAI、Google等所有主流模型，切换只改配置不改代码。支持fallback机制，主模型挂了自动切备用模型。
插件化扩展体系：工具、渠道、Hook、Provider都可以通过插件注册，第三方开发者可以在不动核心代码前提下扩展能力。社区技能通过ClawHub分发，一行命令即可安装。
本地优先+隐私安全：Gateway跑在自己机器上，API Key自己管，对话历史存本地磁盘，数据完全不经过第三方服务器。。