以我的亲身体验,谈谈如何正确理解"养虾"
（四）OpenClaw具体的运行流程是什么？
上面是OpenClaw功能性的介绍。OpenClaw本质上是一个软件，它有一个可以一步步精确理解的运行过程，了解具体的运行流程能更好的理解原理。
一个传统软件或者算法运行，其流程是“接收输入、调用工具、返回响应”。互联网服务或者手机APP等程序就是这样做的，人们用得很熟。OpenClaw也是一个软件，也有同样的流程。
但是，OpenClaw与传统软件最大的不同，是运行时有智能。它的流程是“接收输入、检索记忆、推理决策、调用工具、更新记忆、返回响应”，加了一些智能相关环节。这个过程是写在OpenClaw的Node.js程序代码里的，是开源的，并不神秘。
让OpenClaw火遍全球的，是它与传统算法的区别：
传统软件，接收的输入是明确的指令，由输入与交互界面确定，不是模糊的自然语言；OpenClaw可以理解用户的自然语言，指令一下泛化了。先不说能不能做好，传统算法能“被要求”做的事，极为有限，接收输入死板；而OpenClaw是完全开放的，想象力完全打开，可以接收无数种输入，用户可以提出各种合理或者不合理的要求。
传统算法，调用的工具极为有限，是事先确定的，算法都是写死的。即使复杂到微信这么大的程序，功能也是有限的；OpenClaw能够调用的工具数量无上限，它有许多整理好的skills套路可用，还可以搜索到可用的互联网服务，还能自己写程序开发工具，理论上的能力无上限。
传统算法的记忆功能非常有限，只是定死的数据库、更新数据库，或者一些选项设置。OpenClaw的记忆是开放的，它可以按日期记下与用户的互动，作为后面交互的参考，框架是开放的。
传统算法只能执行固定套路，少数程序有定时执行功能，意义不大。OpenClaw可以记下极多用户交待的事，定期执行。框架是开放的，每天可以做许多事，是能力强大的“AI助理”，等于许多软件功能可以一起跑。
从上面的分析可知，OpenClaw是一个彻底打开想象力的开放性软件，与传统算法完全不是一回事，最大的特点就是开放性。人们通过宣传、实际跑样例，很快就能发现OpenClaw的强大与创新。黄仁勋说OpenClaw是“有史以来最重要的软件发布”，就是这个意思。
但是，这么好的事，必须有大模型帮助才能实现。许多人都有和大模型聊天的经验，能明白大模型的能力：
大模型会去看对话框里的上下文，对话是有关联的，这就是有“检索记忆”。
大模型会去网络搜索收集信息，增加信息，不只用训练时截止日期之前的信息。
大模型会有思考地分许多步去完成任务，这就是在“推理决策”。
大模型会写程序，能开发工具。
OpenClaw不是大模型，但通过API来调用大模型。接收输入后，OpenClaw检索记忆，将它作为上下文，调用大模型进一步明白用户的意图，不用重复交待；大模型接着进行“推理决策”，根据用户意图生成“工作计划”，这是2025年大模型Agent开发的典形任务；OpenClaw调用工具后，看返回的结果，根据成败推进工作计划，调用更多工具；工作计划完成后（失败也是一种完成结果），OpenClaw调用大模型生成总结更新记忆，将最终结果组织成用户能接受的形式输出，返回响应。
从上面的描述可知，大模型对OpenClaw等AI智能体类软件非常重要，这大家都知道。但还有一个叫“记忆”的东西，有点迷糊。这就涉及OpenClaw核心框架的三大组件：Skill system、Agent Runtime、Memory。
Skill system可以模糊理解为一大堆“AI技能包”，可以扩展的。这其实不难理解，就当是有一堆子程序可供调用，传统编程里就有许多库函数。Skill system可以当作是AI类库函数，每个有SKILL.md这样的给AI看的“使用说明书”。
但让OpenClaw跑起来，还需要其它两个重要组件：Agent Runtime、Memory。
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一个传统软件或者算法运行，其流程是“接收输入、调用工具、返回响应”。互联网服务或者手机APP等程序就是这样做的，人们用得很熟。OpenClaw也是一个软件，也有同样的流程。
但是，OpenClaw与传统软件最大的不同，是运行时有智能。它的流程是“接收输入、检索记忆、推理决策、调用工具、更新记忆、返回响应”，加了一些智能相关环节。这个过程是写在OpenClaw的Node.js程序代码里的，是开源的，并不神秘。
让OpenClaw火遍全球的，是它与传统算法的区别：
传统软件，接收的输入是明确的指令，由输入与交互界面确定，不是模糊的自然语言；OpenClaw可以理解用户的自然语言，指令一下泛化了。先不说能不能做好，传统算法能“被要求”做的事，极为有限，接收输入死板；而OpenClaw是完全开放的，想象力完全打开，可以接收无数种输入，用户可以提出各种合理或者不合理的要求。
传统算法，调用的工具极为有限，是事先确定的，算法都是写死的。即使复杂到微信这么大的程序，功能也是有限的；OpenClaw能够调用的工具数量无上限，它有许多整理好的skills套路可用，还可以搜索到可用的互联网服务，还能自己写程序开发工具，理论上的能力无上限。
传统算法的记忆功能非常有限，只是定死的数据库、更新数据库，或者一些选项设置。OpenClaw的记忆是开放的，它可以按日期记下与用户的互动，作为后面交互的参考，框架是开放的。
传统算法只能执行固定套路，少数程序有定时执行功能，意义不大。OpenClaw可以记下极多用户交待的事，定期执行。框架是开放的，每天可以做许多事，是能力强大的“AI助理”，等于许多软件功能可以一起跑。
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OpenClaw不是大模型，但通过API来调用大模型。接收输入后，OpenClaw检索记忆，将它作为上下文，调用大模型进一步明白用户的意图，不用重复交待；大模型接着进行“推理决策”，根据用户意图生成“工作计划”，这是2025年大模型Agent开发的典形任务；OpenClaw调用工具后，看返回的结果，根据成败推进工作计划，调用更多工具；工作计划完成后（失败也是一种完成结果），OpenClaw调用大模型生成总结更新记忆，将最终结果组织成用户能接受的形式输出，返回响应。
从上面的描述可知，大模型对OpenClaw等AI智能体类软件非常重要，这大家都知道。但还有一个叫“记忆”的东西，有点迷糊。这就涉及OpenClaw核心框架的三大组件：Skill system、Agent Runtime、Memory。
Skill system可以模糊理解为一大堆“AI技能包”，可以扩展的。这其实不难理解，就当是有一堆子程序可供调用，传统编程里就有许多库函数。Skill system可以当作是AI类库函数，每个有SKILL.md这样的给AI看的“使用说明书”。
但让OpenClaw跑起来，还需要其它两个重要组件：Agent Runtime、Memory。
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