vault backup: 2026-03-17 12:39:28
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# OpenClaw架构构思
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https://clawhub.ai/ Skill推荐：
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- Common
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- [x] ***find-skills***：在20万+Skills里自动找到所需工具。
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- [x] ***find-skills***：在20万+Skills里自动找到所需工具。 #导航员
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- [x] skill-creator：把你的工作流打包成可复用能力。 #工厂
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- [x] ***self-improving-agent***： 记录经验教训、错误和纠正措施，以实现持续改进。
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- [x] Summarize：使用 summarize CLI 对 URL 或文件进行汇总（网页、PDF、图像、音频、YouTube）。
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- [ ] 文档类
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- [ ] pdf-pro：合并、拆分、提取复杂PDF，无手动头疼。 #文档专家
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- 文档类
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- [x] pdf：合并、拆分、提取复杂PDF，无手动头疼。 #文档专家
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- [x] pptx：生成完整专业幻灯片，再也不用移动文本框。 #演示专家
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- [x] docx：创建结构化Word文档，直接用于官方用途。 #文书
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- [x] xlsx：带复杂公式和图表的Excel文件。 #数据分析师
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- 搜索相关
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- [x] GitHub 官方 MCP:claude mcp add github -- npx -y @modelcontextprotocol/server-github
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- [x] 搜索引擎类：输出的结果质量以及Token消耗量都不理想。
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- jina-reader:
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- https://clawhub.ai/ericsantos/jina-reader
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- https://skills.sh/sundial-org/awesome-openclaw-skills/jina-reader
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- Tavily
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- https://skills.sh/tavily-ai/skills/search: `npx skills add https://github.com/tavily-ai/skills --skill search`
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- https://skills.sh/tavily-ai/skills/research: `npx skills add https://github.com/tavily-ai/skills --skill research`
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- https://skills.sh/tavily-ai/skills/extract: `npx skills add https://github.com/tavily-ai/skills --skill extract`
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- https://skills.sh/veithly/tavily-search/tavily-search: `npx skills add https://github.com/veithly/tavily-search --skill tavily-search`
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- 编程类
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- [x] ***using-superpowers***：强制Agent真正发挥高级能力。 #优化器
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- [x] **acpx**：外部工具桥接器，可以用来控制ClaudeCode等编程工具，还需要额外配置。 #编程
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## Agent & Memory
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在默认工作区可以到以下文件，这些都是Agent提示词的主程部分：
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| **文件名** | **角色定位** | **详细作用描述** |
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| **Bootstrap.md** | **引导程序/总纲** | 整个系统的入口。它负责协调其他模块，定义系统初始化的逻辑，并告诉 LLM 如何“读取”这一系列文件。 |
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| **SYSTEM.md** | **物理规则/底层协议** | 定义 AI 的基本运行准则。包含技术约束、输出格式要求（如必须使用 JSON）、安全边界和思考框架。 |
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| **IDENTITY.md** | **身份设定** | 定义“我是谁”。包含姓名、职业背景、专业领域和语气风格（Tone of Voice）。这是 AI 表层人格的来源。 |
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| **SOUL.md** | **核心价值观/灵魂** | 定义“我的底层逻辑”。包含道德准则、动机、偏好、情绪反应模型以及对待冲突的态度。它比 Identity 更深层。 |
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| **USER.md** | **用户画像/上下文** | 记录“你是谁”。包含用户偏好、当前任务背景、历史互动关键点。确保 AI 的响应具有针对性。 |
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| **TOOLS.md** | **能力清单/技能树** | 定义 AI 可以调用的外部函数或工具（如搜索、绘图、计算）。明确调用参数和返回格式。 |
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| **AGENTS.md** | **协作协议** | 定义多智能体协作逻辑。如果 AI 需要召唤“副手”或与其他代理交互，这里规定了沟通协议。 |
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| 文件 | 用途 | 加载时机 | 子 Agent 可见？ |
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| ---------------------- | ------------------------------------- | ----------------------- | ----------- |
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| `AGENTS.md` | 启动序列、操作清单、行为规则 | 每次轮次（所有 Agent） | 是 |
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| `SOUL.md` | 人格、语气、价值观、连续性哲学 | 每次轮次（所有 Agent） | 是 |
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| `TOOLS.md` | 环境特定信息（SSH、TTS、摄像头、设备） | 每次轮次（主 Agent + 子 Agent） | 是 |
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| `USER.md` | 用户画像、偏好、关系背景 | 每次轮次（仅主会话） | 否 |
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| `IDENTITY.md` | 名称、Emoji、头像、自我描述 | 每次轮次 | 是 |
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| `HEARTBEAT.md` | 周期性检查任务和健康例程 | 每次心跳轮次 | 视情况而定 |
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| `BOOT.md` | 启动时执行的操作（需要 `hooks.internal.enabled`） | 网关启动时 | 否 |
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| `BOOTSTRAP.md` | 首次初始化脚本——用完即删 | 仅新工作区 | 否 |
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| `MEMORY.md` | 长期精华事实与铁律规则 | 仅主会话 | **永不** |
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| `memory/YYYY-MM-DD.md` | 每日会话日志 | 按 AGENTS.md 启动序列加载 | 否 |
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| `checklists/*.md` | 高风险操作的逐步指南 | 按需加载（从 AGENTS.md 引用） | 否 |
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### 各文件详解
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#### AGENTS.md — 操作手册
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这是每次会话中最先塑造 Agent 行为的文件（基础系统提示词之后）。它包含：
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- **启动序列**：有序列出需要在会话开始时读取的文件（SOUL → USER → MEMORY → 日志）
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- **清单路由表**：高风险操作 → 对应清单文件路径的映射
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- **安全规则**：哪些操作需要确认、哪些可以自主执行
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- **群聊规则**：在群聊中不应分享什么
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**注意**：AGENTS.md 是规程文件，不是身份文件。人格和价值观属于 SOUL.md。
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#### SOUL.md — 灵魂
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用第二人称书写（"你不是一个聊天机器人，你正在成为某个人"），Agent 读取后将其内化为自我描述。
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包含：核心价值观、边界与底线、语气风格、关于连续性的哲学（每次会话都是全新开始，工作区文件就是记忆）。
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#### TOOLS.md — 本地环境备忘录
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这是工作区中最容易被误用的文件。它应该是**当前机器的环境专属速查表**：SSH 主机、TTS 声音 ID、摄像头设备名称等。
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子 Agent 也会收到此文件——这是它们唯一的环境知识来源。请保持简洁，50 行以内为佳。
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#### USER.md — 用户画像
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包含影响每次对话的人物相关事实：姓名、时区、语言偏好、沟通风格。
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仅在主会话中加载——绝不在群聊或子 Agent 会话中加载。
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#### MEMORY.md — 铁律规则
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只保存"遗忘了就会出严重问题"的规则。每条规则要短且原子化，具有明确的行动指导意义。
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定期精炼（每月一次）。已经几个月没有出过问题的规则，可以考虑迁移到技能的 `SKILL.md` 文件中（更合适的归宿）。
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#### checklists / * .md — 操作清单
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高风险操作（部署、网关重启、配置变更）的逐步指南。Agent 执行操作前主动读取对应清单。
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**正确模式** ：AGENTS.md 只保留一行路由表条目，完整清单放在 `checklists/` 目录中（按需加载，不占用每轮 Token 预算）。
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## 2. 调用逻辑与顺序
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**逻辑顺序如下：**
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1. **加载 `Bootstrap.md`**：确定系统引导协议，LLM 开始意识到自己是一个遵循 OpenClaw 协议的 Agent。
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2. **注入 `SYSTEM.md`**：建立底层规则。在产生任何性格之前，必须先确定“不能做什么”和“必须怎么思考”。
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3. **构建 `IDENTITY.md` 与 `SOUL.md`**：赋予生命力。LLM 此时从“纯粹的工具”转变为“具备特定性格的专家”。
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4. **读取 `USER.md`**：注入外部变量。AI 了解了交互对象，调整自己的姿态。
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5. **激活 `TOOLS.md` 与 `AGENTS.md`**：最后加载执行层。当 AI 明确了身份和规则后，再根据需要调用具体的手段。
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1. Bootstrap 文件注入（新会话首个 turn）
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### 2. 调用逻辑与顺序
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按优先级读取顺序：
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AGENTS.md → SOUL.md → TOOLS.md → IDENTITY.md → USER.md
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2️⃣ 记忆文件读取
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• MEMORY.md — 长期记忆（仅私聊会话加载，群聊不加载）
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• memory/今天.md + memory/昨天.md — 日志（会话开始时读取）
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3️⃣ Skill 加载（SKILL.md 注入）
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#### Skill 加载（SKILL.md 注入）
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三个来源，优先级从高到低：
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① < workspace >/skills（agent 独有）
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② ~/.openclaw/skills（全局共享）
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③ bundled skills（内置）
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同名 skill 高优先级覆盖低优先级
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4️⃣ 会话历史
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已有的对话上下文（JSONL 存储）
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5️⃣ 语义搜索（按需）
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agent 调用 memory_search 时，向量检索 MEMORY.md + memory/* .md
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💡 建议：
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#### 建议：
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如果你想把记忆用法精炼，推荐这样分层：
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1. 通用行为规范 → AGENTS.md / SOUL.md（所有会话都加载）
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2. 工具使用指南 → Skill 的 SKILL.md（按需触发加载）
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3. 持久事实/偏好 → MEMORY.md（长期记忆）
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4. 需要代码逻辑的 → Plugin（如自动 Token 管理、MCP 代理）
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以 Redmine 为例的最佳实践：
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• Skill：SKILL.md 写"怎么调用、什么时候触发、参数格式"
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• Plugin：如果要做自动 Token 刷新、webhook 监听等，写成 Plugin
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• MEMORY.md：只存"loujiajie 有权限的项目是 H78"这种事实
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不建议把所有东西都塞进 MEMORY.md，
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### EmbeddingModel
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### 记忆移植方法
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### 将记忆移植到Skill
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【Skill】= 教 agent "怎么做某件事"
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• 本质是 SKILL.md（Markdown 指令）+ 可选脚本
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• 注入到 agent 的上下文中，agent 按指令执行
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• 适合：工具使用说明、操作流程、触发规则
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• 例：RedmineSkill 告诉 agent 如何调用 MCP 查工单
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## Muti-Agent
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按照日常功能分出几个额外Agent，并让他们使用不同的Workspace。
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Reference in New Issue
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