大家好～ 今天给大家拆解一款极具参考价值的个人AI助手——OpenClaw（改名前Moltbot/Clawdbot），深入它的底层架构，看看其中藏着哪些AI工程师能直接借鉴的实战思路。
我深入研究了OpenClaw的架构设计，以及它处理智能体执行、工具调用、浏览器操作等功能的底层逻辑，发现其中蕴藏着诸多值得AI工程师借鉴的设计思路与实践经验。
弄懂OpenClaw的底层工作原理，不仅能让我们更透彻地理解这套系统的整体设计和核心能力，更重要的是，能清晰把握它的优势领域与短板不足。
我最初展开这项研究，只是出于个人好奇：想探究OpenClaw是如何管理记忆数据的，以及它的运行可靠性究竟如何。
今天，就为大家拆解OpenClaw的表层核心工作机制，全程干货，建议收藏慢慢看～
一、从技术本质定义OpenClaw
大家都知道，OpenClaw是一款个人智能助手，既可本地部署运行，也能通过大模型API调用，在手机上就能轻松操作使用。但它的技术本质究竟是什么？
OpenClaw的核心，是一个基于TypeScript开发的命令行界面（CLI）应用。
划重点：它既非Python开发的项目，也不是Next.js应用，更不是传统的网页应用。
它作为一个独立运行的进程，主要实现以下4大核心功能：
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在本地设备运行，并启动网关服务处理所有渠道的连接请求（电报、WhatsApp、Slack等）
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调用各类大模型API（Anthropic、OpenAI、本地大模型等）
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本地执行各类工具命令
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实现用户在电脑上的各类操作需求
二、核心架构全解析（从发消息到收回复）
为了更通俗地解释其架构设计，我以用户向OpenClaw发送消息到用户收到回复的全流程为例，拆解具体执行步骤，一看就懂～
当你在即时通讯工具中向OpenClaw发送指令后，系统会依次执行以下6个环节：
1. 渠道适配器：消息的“预处理中转站”
渠道适配器会接收你的消息并进行预处理，核心是标准化消息格式、提取附件。
关键设计：不同的即时通讯工具（电报、WhatsApp等）和输入流，都配有专属的适配器，避免格式混乱。
2. 网关服务：系统的“核心枢纽”
网关服务是整个系统的任务/会话协调中心，核心作用有两个：
① 接收预处理后的消息，将其精准分发至对应的会话；② 支持处理多个重叠的请求，避免冲突。
这里有个非常值得借鉴的设计——基于通道的命令队列：
每个会话都有专属的执行通道，保证单个会话的操作有序执行；而低风险、可并行的任务（如定时任务），则可在并行通道中运行，兼顾效率。
这个设计彻底规避了传统异步/等待（async/await）代码的混乱嵌套问题——要知道，过度并行化会严重降低系统可靠性，还会引发大量难以调试的bug。
核心设计原则：默认序列化执行，显式声明并行执行
但凡做过智能体开发的工程师，想必都有过类似的踩坑经历。这一思路，也与Cognition公司在《别再构建多智能体系统》博文中的核心观点不谋而合。
举个反例：如果为每个智能体简单配置异步执行，最终只会得到一堆交错混乱的执行结果——日志杂乱无章、无法追溯；若多个智能体共享状态，还需时刻警惕竞态条件的问题。
OpenClaw的优化的点在于：将“通道”设计为队列的上层抽象，把“序列化执行”作为默认架构（而非后期补充的优化）。
这一设计直接改变了开发思维：从思考“我需要为哪些内容加锁？”，转变为思考“哪些操作并行执行是安全的？”，极大降低了开发复杂度。
3. 智能体运行器：AI能力的“承载者”
这是真正承载AI能力的核心模块，全程自动化处理，核心工作有4件事：
① 自动匹配适配的大模型；② 匹配对应的API密钥（若当前密钥失效，自动将该配置标记为冷却状态，尝试下一个）；③ 主模型调用失败时，自动降级至备用模型，保证可用性；④ 动态拼接系统提示词。
重点细节：智能体运行器会结合可用工具、技能、记忆数据，动态拼接系统提示词，再加入会话历史记录（存储在.jsonl文件中），生成完整的大模型输入内容。
除此之外，它还会调用“上下文窗口守卫模块”，校验是否有足够的上下文空间——若上下文即将占满，系统会要么对会话内容进行压缩（总结上下文），要么优雅地终止请求，避免崩溃。
4. 大模型API调用：结果的“生成环节”
这一环节主要负责实际的大模型调用，核心亮点有两个：
① 以流式方式返回结果，提升用户体验；② 对不同大模型提供商的API做了抽象封装，实现调用层统一，后续切换模型无需大幅修改代码。
补充：若所调用的大模型支持，该模块还能触发“深度思考”功能，提升回复的准确性。
5. 智能体循环：工具调用的“核心循环”
这是OpenClaw实现复杂操作的关键环节，逻辑很简单：
若大模型返回的是工具调用指令，OpenClaw会在本地执行该指令，并将执行结果添加至会话中；这一过程不断循环，直到大模型返回最终文本回复，或达到最大循环次数（默认约20次）。
划重点：OpenClaw的核心亮点——电脑操作能力，就是在这个环节实现的。
6. 回复通路：结果的“反馈与留存”
这一环节的逻辑十分标准，核心是“反馈+留存”：
① 反馈：回复内容通过原输入渠道（如微信、电报）反馈给用户，保证体验连贯；② 留存：会话数据被持久化存储在.jsonl文件中，文件中每一行都是一个JSON对象，包含用户消息、工具调用记录、执行结果、AI回复等全量信息。
而这，也是OpenClaw实现记忆功能的核心方式——基于会话的记忆。
以上就是OpenClaw的基础架构流程，接下来我们聚焦3个最关键的核心组件，拆解其中的设计亮点。
三、OpenClaw的记忆管理机制（不做“金鱼式”AI）
没有完善的记忆系统，一款AI助手的能力就会像金鱼一样转瞬即忘。OpenClaw通过两套系统，实现了高效的记忆管理，设计简洁却实用。
两套记忆存储系统
① 会话记忆：前文提到的JSONL格式会话记录文件，存储每一次会话的全量信息；② 长期记忆：存储在MEMORY.md文件或memory/文件夹中的Markdown格式记忆文件，用于长期留存关键信息。
混合检索方案（向量+关键词）
OpenClaw采用向量检索+关键词匹配的混合方案，兼顾语义匹配的灵活性和关键词匹配的精准性，这是非常实用的设计。
举个例子：搜索“认证漏洞（authentication bug）”时，既能检索到提及“认证问题（auth issues）”的文档（语义匹配，捕捉同义表达），也能精准匹配到包含该精确短语的内容（关键词匹配，锁定核心）。
技术实现细节（可直接借鉴）
① 向量检索：基于SQLite实现，无需额外部署复杂的向量数据库，降低部署成本；② 关键词检索：依托SQLite的扩展插件FTS5实现，轻量化且高效；③ 嵌入向量：生成提供商支持自定义配置，适配不同的大模型需求。
简洁却高效的记忆同步与生成
两个关键设计，保证记忆的及时性和简洁性：
① 智能同步：文件监视器检测到记忆文件变化时，自动触发同步更新，无需手动操作；② 自动生成：记忆文件由智能体通过标准的文件写入工具生成，无需专属的记忆写入API——智能体只需直接向memory/*.md路径写入内容即可。
补充：新会话启动时，系统会自动抓取上一次会话内容，生成Markdown格式的总结，存入长期记忆，实现记忆的连贯。
OpenClaw的记忆系统设计异常简洁，与我们在CamelAIOrg中实现的工作流记忆高度相似：无需记忆合并，也没有月度/周度的记忆压缩操作。
这种简洁性见仁见智，但我始终推崇——可解释的简洁设计，远优于混乱复杂的嵌套式设计。
另外一个特点：OpenClaw的记忆会永久保存，且新旧记忆的权重基本一致，不存在所谓的“遗忘曲线”。
四、核心竞争力：电脑操作能力（OpenClaw的“护城河”）
OpenClaw最核心的优势，就是能直接操作你的电脑——这也是它的核心护城河之一。其实现逻辑很直观，但设计很严谨。
核心逻辑：OpenClaw为智能体赋予较高的电脑操作权限（风险由用户自行承担），通过“执行工具（exec tool）”，在3种环境中运行Shell命令：
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沙箱环境（默认）：命令在Docker容器中运行，隔离本地环境，降低风险；
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本地主机：直接在用户的电脑上运行，适合需要调用本地资源的操作；
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远程设备：在联网的远程终端运行，实现远程控制。
除了Shell命令执行，OpenClaw还内置了3类核心工具，覆盖大部分电脑操作需求：
① 文件系统工具：支持读、写、编辑各类文件，轻松处理本地文档；
② 浏览器工具：基于Playwright开发，核心特性是“语义快照”（后文详细说）；
③ 进程管理工具：支持后台长期运行命令、终止进程等，管控电脑运行状态。
五、安全机制设计（或说“是否真的安全？”）
开放电脑操作权限，安全必然是核心关注点。OpenClaw的安全设计，参考了Claude Code的思路，核心是“白名单管控+危险命令拦截”。
1. 命令白名单机制
OpenClaw设计了命令白名单，用户可对命令进行3类授权操作（操作时会弹出提示）：单次允许、永久允许、拒绝。
白名单配置文件示例：
// ~/.clawdbot/exec-approvals.json { "agents": { "main": { "allowlist": [ { "pattern": "/usr/bin/npm", "lastUsedAt": 1706644800 }, { "pattern": "/opt/homebrew/bin/git", "lastUsedAt": 1706644900 } ] } } }
2. 预授权安全命令
一些基础的安全命令（如jq、grep、cut、sort、uniq、head、tail、tr、wc），已被系统预授权，可直接运行，无需用户额外批准，提升使用效率。
3. 危险命令默认拦截
系统会默认拦截所有危险的Shell语法结构，从源头规避风险，示例如下（这些命令会在执行前被直接拒绝）：
# 以下命令在执行前会被直接拒绝： # these get rejected before execution: npm install $(cat /etc/passwd) # command substitution cat file > /etc/hosts # redirection rm -rf / || echo "failed" # chained with || (sudo rm -rf /) # subshell
总结：OpenClaw的安全设计核心原则是——在用户授权的范围内，赋予智能体最大的自主操作能力，兼顾安全性和灵活性。
六、浏览器工具亮点：语义快照技术
OpenClaw的浏览器工具，没有采用传统的截图方式，而是用了一种更高效的设计——语义快照。
核心定义：基于页面的可访问性树（ARIA）生成的文本化页面表征，简单说就是“用文本描述页面的所有元素”，而非图片展示。
- button "Sign In" [ref=1] - textbox "Email" [ref=2] - textbox "Password" [ref=3] - link "Forgot password?" [ref=4] - heading "Welcome back" - list - listitem "Dashboard" - listitem "Settings"
这一设计带来了4大显著优势，尤其适合AI处理：
① 轻量化：一张普通网页截图约5MB，而语义快照不足50KB，大幅节省存储和传输成本；
② 低令牌消耗：文本形式的快照，令牌消耗仅为图片的几分之一，降低大模型调用成本；
③ 易解析：AI可直接识别文本描述的元素（按钮、文本框等），无需进行图像识别，提升操作效率；
④ 通用性强：不受页面样式、分辨率影响，适配所有网页。
最后总结
OpenClaw的架构设计，整体给人的感觉是“简洁、实用、可落地”——没有复杂的冗余设计，每一个模块都有明确的目标，尤其适合AI工程师借鉴学习。
核心可借鉴的3个点：
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序列化优先的队列设计，规避并行带来的可靠性问题；
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简洁高效的混合记忆系统，兼顾轻量化和实用性；
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安全可控的电脑操作权限管控，平衡灵活性和安全性。
对于AI工程师来说，研究这类成熟的开源项目（OpenClaw可本地部署），远比单纯看理论文档更有收获——看懂它的底层实现，能帮我们更快地规避踩坑，提升自己的系统设计能力。
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