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RSS订阅原创 一文说清 Agent/Context/Memory/FunctionCalling/MCP/RAG/Subagent 本质
我们都知道大模型，它是这样工作的：你问一句，它答一句。而 Agent 是这样：理解目标 -> 拆步骤 -> 调工具 -> 看结果 -> 继续下一步步骤的任务知道完成目标。如果把大模型比作会思考、会表达的大脑。Agent 是给这个大脑配上手脚、工具箱，以及一套能持续推进的工作流程。在大模型还没现在这么强大之前，我们常常遇到这样的情况：跟AI对话到一半，AI 突然答非所问。原因很简单，上下文有长度上限，可以把它想成一根管道：一边进，一边出。
2026-07-29 06:58:10
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原创 “万物互联”，OpenClaw 打通了聊天工具与Agent
这是我觉得 OpenClaw 最具产品创意的一点。打通 IM 工具与 Agent 的连接。在 OpenClaw 安装完成之后，我们只能在 Control UI 里跟你对话。但这明显无法发挥小龙虾的特点，所以，我们还需要关键的一步，把小龙虾接入IM应用。这里我们使用飞书为例。设置完成后，就可以在飞书指挥小龙虾干活了。
2026-07-27 20:19:09
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原创 用好定时任务，让OpenClaw主动工作
心跳就是，隔一段时间自动醒一次，看看 workspace 里有没有代办的周期性任务要做，默认大约 30 分钟一轮。工具，在下篇文章，我们将给小龙虾接入IM工具，到时候，我们的小龙虾就算真正配置完成了。“帮我配置一个定时任务，每天xx时候，做这些事1.xxx,2.xxx,3.xxx”注意这里有一个报错，这个报错可以先不用管，这是因为我们还没个给他配上。OpenClaw 一个很吸引人的点，就是它可以主动的进行工作。另一个就是定时任务，这个是我们用得比较多的。当然，这里的主动也需要我们前期做一些配置。
2026-07-26 18:49:46
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原创 OpenClaw 多工作区配置
到这里，多工作区就算搭起来了：我们有了一个专门做资讯萃取的工作区，跟默认工作区两边互不干扰。后续如果有其他需求，也按同样的方式再新增一个工作区就行。
2026-07-23 18:53:26
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原创 初始化你的OpenClaw助理
至此，我们 OpenClaw 的默认工作区算有了「上岗手册」。每次新对话打开，Agent 也知道怎么说话、在帮谁、按什么规矩干活。
2026-07-22 01:32:14
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原创 从0开始打造一个属于自己的小龙虾助理
我这边准备了一个 Linux 环境，理论上来说，如果你是买的云厂商的 OpenClaw,它也是跑在Linux环境上的。下面是我的一些配置规划。配置目录（含、凭证等）工作区：Agent 读写文件的家目录，默认；路径可在的调整；安装向导会生成SOUL.mdAGENTS.md等引导文件安装与自启：用官方安装脚本装 OpenClaw；向导里选择「安装守护进程」，Gateway 在后台运行，Linux 重启后会自动启动Control UI：端口18789，须鉴权谁能连上：Gateway 监听18789；
2026-07-20 22:24:39
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空空如也
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