OpenClaw 工作原理详解

一套面向生产环境的 Agent 执行架构

OpenClaw 并不是一个“调用大模型的封装库”，而是一套完整的 Agent 运行时架构。
从图中可以看出，它明确区分了 消息接入、会话调度、Agent 执行、工具循环与响应输出，每一层都有清晰职责边界。

本文将按照消息在系统中的真实流转顺序，逐层分析 OpenClaw 的工作原理。

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一、统一消息入口：Channel Adapter

系统的最左侧是用户入口，支持 Telegram、Discord 等多种外部渠道。不同渠道的消息模型差异极大，包括：

• 文本结构不同
• 附件表现形式不同
• 事件触发机制不同

为此，OpenClaw 在最前端引入 Channel Adapter，其职责非常明确：

• 规范化消息格式（normalize message）
• 抽取并统一附件数据（extract attachments）

这一层不涉及任何智能决策，仅承担协议转换与数据清洗工作。这种设计使系统可以在不影响核心逻辑的前提下，持续扩展新的消息来源。

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二、网关与会话调度：Gateway Server

标准化后的消息进入 Gateway Server，它是整个系统的协调中枢。

1. Session Router

Session Router 的作用是确定：

• 当前消息属于哪个会话
• 是否需要创建新会话
• 是否继续已有 Agent 状态

在 OpenClaw 中，“会话”是 Agent 执行的基本单位，而不是一次性请求。

2. Lane Queue（会话控制层）

图中特别强调了 Lane Queue 的定位：

control layer for sessions

这意味着 OpenClaw 明确解决了一个关键工程问题：
如何在并发环境下保证同一个会话的执行顺序与上下文安全。

Lane Queue 的典型职责包括：

• 同一 session 串行处理
• 防止并发 tool 调用导致状态错乱
• 为限流、优先级和隔离策略提供基础

这一层是很多简单 Agent 实现中缺失、但生产系统中必不可少的部分。

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三、Agent Runner：Agent 的真实执行环境

Agent Runner 是 OpenClaw 的核心执行体。
它并不是“调用一次 LLM”，而是一个具备上下文管理、策略决策与状态控制能力的运行环境。

1. Model Resolver

Model Resolver 负责选择合适的模型，例如：

• 不同任务选择不同模型
• 高成本模型与低成本模型混用
• 为工具决策或文本生成采用不同模型策略

这一设计使 OpenClaw 天然支持多模型体系。

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2. System Prompt Builder

System Prompt Builder 是 Agent 行为的核心塑造器。
从图中可以看到，它动态整合了：

• tools（当前可用工具）
• skills（Agent 能力描述）
• memory（长期或短期记忆）

这意味着 Prompt 并不是静态模板，而是随执行状态变化而动态构建。
Agent 的能力边界、行为规范和上下文约束都在此阶段注入。

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3. Session History Loader

该模块负责加载当前会话的历史信息，包括：

• 历史对话
• 已执行的工具结果
• 状态性上下文

这保证了 Agent 的“连续性”，而非每次从零开始推理。

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4. Context Window Guard

Context Window Guard 的目标是控制上下文规模：

• 当 token 接近上限时进行压缩
• 自动摘要或裁剪历史内容
• 保证系统稳定运行

这是一个典型的工程防护模块，确保 Agent 在长对话、长任务下不会因上下文膨胀而失败。

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四、LLM API：决策引擎而非终点

Agent Runner 组装完成上下文后，才会调用 LLM API。
但在 OpenClaw 的设计中，LLM 的输出并不等于最终响应，而是进入下一阶段的判断逻辑。

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五、Agentic Loop：基于行动的推理循环

图中的 Agentic Loop 清晰展示了 Agent 的核心行为模式：

• LLM 输出结果
• 判断是否需要调用工具
• 若需要，则执行工具并回到循环
• 若不需要，则生成最终文本

这一循环体现了 OpenClaw 的核心思想：

Agent 的价值在于“决定下一步做什么”，而不仅是“生成一句话”。

工具调用结果会再次进入 Agent Runner，触发新一轮决策，直到任务完成。

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六、响应路径：从 Agent 到用户

当 Agent 决定输出最终结果后，进入 Response Path。

1. Stream Chunks

系统支持将响应拆分为流式数据块：

• 降低首字响应延迟
• 改善长文本体验
• 支持实时交互反馈

2. Channel Adapter（输出侧）

最终由 Channel Adapter 将内部响应结构转换为目标平台可识别的格式，并发送给用户。

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七、整体架构特征总结

从整张图可以总结出 OpenClaw 的几个关键架构特征：

1. 层次清晰、职责明确
   消息接入、会话控制、Agent 执行、模型调用完全解耦。

2. 会话是核心执行单位
   Agent 状态不依赖单次请求，而由 Session 统一管理。

3. Agent 是执行体而非聊天接口
   行为由决策循环驱动，工具调用是一等能力。

4. 明显面向生产环境设计
   包含并发控制、上下文保护、流式输出等工程要素。

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结论

从架构角度看，OpenClaw 所描述的并不是“如何使用大模型”，而是：

如何构建一个长期运行、可控、可扩展的 Agent 系统。

在这套体系中，LLM 是决策组件之一，而非系统本身。
真正的复杂性，来自对会话、状态、工具与执行流程的工程化治理。