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Agent 循环

Agent 循环(Agent Loop)是 OpenClaw 处理每条消息的核心机制,描述 AI 智能体从收到消息到完成任务的完整过程。

循环流程

收到消息

构建上下文(历史 + 系统提示词 + 记忆)

调用 AI 模型

模型输出
   ├── 文本回复 → 发送给用户,循环结束
   └── 工具调用 → 执行工具 → 将结果附加到上下文 → 再次调用模型

工具调用

AI 模型在回复前可以调用技能(Skill)来获取信息或执行操作,例如:

  • 搜索网络获取最新信息
  • 读写本地文件
  • 执行代码
  • 调用外部 API

工具调用可以多轮进行,直到模型认为已有足够信息生成最终回复。

系统提示词

系统提示词(System Prompt)定义了 Agent 的行为、身份和约束。你可以为不同频道或用户设置不同的系统提示词:

bash
openclaw config set systemPrompt "你是一个专业的技术助手,只回答编程相关问题。"

记忆机制

OpenClaw 支持多种记忆类型:

记忆类型说明
对话记忆当前会话的历史消息(自动管理)
用户记忆跨会话保存的用户偏好和信息
知识库注入的文档或背景知识

查看记忆:

bash
openclaw memory list

基于 MIT 协议发布