以我的亲身体验,谈谈如何正确理解"养虾"
Memory系统相对容易理解，就是“记忆”，它是OpenClaw需要的会话上下文、短期与长期日志、用户偏好人格等等，会分门别类放在相关文件里。“记忆”并不玄虚，直观理解就是一些文件把用户交待的话、用户与OpenClaw的互动，用文件记下来。我用的KimiClaw是在Linux虚拟机的“/root/.openclaw/workspace/”目录里，用四个关键的.md文件，把用户相关的事记下来。还有每天的工作日志，KimiClaw是存在/root/.openclaw/workspace/memory目录里，每天有一个日志文件。这不少常规软件也有，不难理解。
需要注意的是，这些记忆相关文件的内容，是AI整理的。不是事无巨细都记，也不是原样记，而是理解了以后摘要、汇总记忆，是智能记忆。如果一堆事太长，就汇总一下。其实人也不是什么都记，重要的事记住，细节放文件里。OpenClaw的记忆也是如此，重要的事放用户核心记忆文件里，细节放在日志里，出事了闹不清就去查日志。所以Memory也是和大模型有关的。
Memory相关的文件非常重要。我的KimiClaw出了一次大问题，不知道为何memory目录都没了，MEMORY.md也变成空的了，就发现任务执行胡编乱造，傻子一样，根本没法用了。我让它修复，才又好起来。
Agent Runtime看名词不太好理解，但它是OpenClaw真正的核心，需要仔细解释。Agent就是AI业界流行了一段时间的“智能体”，这是说OpenClaw是一个有智能的软件，能“代理”一样替人做事。Runtime是程序员熟悉的专用名字，可以类比理解成Windows、手机操作系统开机时的运行状态、运行环境，是个动态的概念。关机了就没有Runtime，跑起来了就有一堆东西活跃起来，配合做事，整个氛围叫Runtime。
OpenClaw跑起来以后，整个相关运行环境，就是Agent Runtime，负责管理AI代理的完整生命周期，有多种相关功能。如“会话管理”，维护与用户的对话上下文，处理多轮对话状态；再如“消息路由”，接收来自不同渠道的消息，路由到对应会话，飞书还是网页聊天框来的分清楚；“工具编排”，解析用户意图，调用适当的工具并管理执行流程；“安全沙盒”，控制工具访问权限，区分内部操作和外部调用。这些都是OpenClaw的代码实现的，是其代码真正对应的功能。
可以用“运动员比赛追踪”的案例，来具体说明OpenClaw运行一个任务的过程。我在飞书上（或者KimiClaw网页上聊天也可以），要求“更新下六个运动员的跟踪信息”。这六个运动员是郑钦文、王欣瑜、赵心童、王曼昱、孙颖莎、王楚钦，是之前交待的，放在Memory文件里了。
1.接收输入（系统层）
用户消息："更新下六个运动员的跟踪信息"
这步不涉及大模型，OpenClaw Gateway 接收并路由到Agent Runtime。
2.检索记忆（工具调用）
Action: memory_search(query="运动员追踪 郑钦文 王欣瑜...")
这步也不涉及大模型，直接读取文件系统返回记忆片段。
3.推理决策（大模型介入 - 第1次大模型API调用）
输入给模型的上下文：
User: "更新下六个运动员的跟踪信息"
Memory: [陈经关注投资、体育、媒体内容创作]
Available tools: [kimi_search, web_fetch, sports-tracker Skill]
模型推理输出：
[加西网正招聘多名全职sales 待遇优]
还没人说话啊，我想来说几句
需要注意的是，这些记忆相关文件的内容，是AI整理的。不是事无巨细都记，也不是原样记，而是理解了以后摘要、汇总记忆，是智能记忆。如果一堆事太长，就汇总一下。其实人也不是什么都记，重要的事记住，细节放文件里。OpenClaw的记忆也是如此，重要的事放用户核心记忆文件里，细节放在日志里，出事了闹不清就去查日志。所以Memory也是和大模型有关的。
Memory相关的文件非常重要。我的KimiClaw出了一次大问题，不知道为何memory目录都没了，MEMORY.md也变成空的了，就发现任务执行胡编乱造，傻子一样，根本没法用了。我让它修复，才又好起来。
Agent Runtime看名词不太好理解，但它是OpenClaw真正的核心，需要仔细解释。Agent就是AI业界流行了一段时间的“智能体”，这是说OpenClaw是一个有智能的软件，能“代理”一样替人做事。Runtime是程序员熟悉的专用名字，可以类比理解成Windows、手机操作系统开机时的运行状态、运行环境，是个动态的概念。关机了就没有Runtime，跑起来了就有一堆东西活跃起来，配合做事，整个氛围叫Runtime。
OpenClaw跑起来以后，整个相关运行环境，就是Agent Runtime，负责管理AI代理的完整生命周期，有多种相关功能。如“会话管理”，维护与用户的对话上下文，处理多轮对话状态；再如“消息路由”，接收来自不同渠道的消息，路由到对应会话，飞书还是网页聊天框来的分清楚；“工具编排”，解析用户意图，调用适当的工具并管理执行流程；“安全沙盒”，控制工具访问权限，区分内部操作和外部调用。这些都是OpenClaw的代码实现的，是其代码真正对应的功能。
可以用“运动员比赛追踪”的案例，来具体说明OpenClaw运行一个任务的过程。我在飞书上（或者KimiClaw网页上聊天也可以），要求“更新下六个运动员的跟踪信息”。这六个运动员是郑钦文、王欣瑜、赵心童、王曼昱、孙颖莎、王楚钦，是之前交待的，放在Memory文件里了。
1.接收输入（系统层）
用户消息："更新下六个运动员的跟踪信息"
这步不涉及大模型，OpenClaw Gateway 接收并路由到Agent Runtime。
2.检索记忆（工具调用）
Action: memory_search(query="运动员追踪 郑钦文 王欣瑜...")
这步也不涉及大模型，直接读取文件系统返回记忆片段。
3.推理决策（大模型介入 - 第1次大模型API调用）
输入给模型的上下文：
User: "更新下六个运动员的跟踪信息"
Memory: [陈经关注投资、体育、媒体内容创作]
Available tools: [kimi_search, web_fetch, sports-tracker Skill]
模型推理输出：
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