以我的親身體驗,談談如何正確理解"養蝦"
Memory系統相對容易理解，就是“記憶”，它是OpenClaw需要的會話上下文、短期與長期日志、用戶偏好人格等等，會分門別類放在相關文件裡。“記憶”並不玄虛，直觀理解就是壹些文件把用戶交待的話、用戶與OpenClaw的互動，用文件記下來。我用的KimiClaw是在Linux虛擬機的“/root/.openclaw/workspace/”目錄裡，用肆個關鍵的.md文件，把用戶相關的事記下來。還有每天的工作日志，KimiClaw是存在/root/.openclaw/workspace/memory目錄裡，每天有壹個日志文件。這不少常規軟件也有，不難理解。
需要注意的是，這些記憶相關文件的內容，是AI整理的。不是事無巨細都記，也不是原樣記，而是理解了以後摘要、匯總記憶，是智能記憶。如果壹堆事太長，就匯總壹下。其實人也不是什麼都記，重要的事記住，細節放文件裡。OpenClaw的記憶也是如此，重要的事放用戶核心記憶文件裡，細節放在日志裡，出事了鬧不清就去查日志。所以Memory也是和大模型有關的。
Memory相關的文件非常重要。我的KimiClaw出了壹次大問題，不知道為何memory目錄都沒了，MEMORY.md也變成空的了，就發現任務執行胡編亂造，傻子壹樣，根本沒法用了。我讓它修復，才又好起來。
Agent Runtime看名詞不太好理解，但它是OpenClaw真正的核心，需要仔細解釋。Agent就是AI業界流行了壹段時間的“智能體”，這是說OpenClaw是壹個有智能的軟件，能“代理”壹樣替人做事。Runtime是程序員熟悉的專用名字，可以類比理解成Windows、手機操作系統開機時的運行狀態、運行環境，是個動態的概念。關機了就沒有Runtime，跑起來了就有壹堆東西活躍起來，配合做事，整個氛圍叫Runtime。
OpenClaw跑起來以後，整個相關運行環境，就是Agent Runtime，負責管理AI代理的完整生命周期，有多種相關功能。如“會話管理”，維護與用戶的對話上下文，處理多輪對話狀態；再如“消息路由”，接收來自不同渠道的消息，路由到對應會話，飛書還是網頁聊天框來的分清楚；“工具編排”，解析用戶意圖，調用適當的工具並管理執行流程；“安全沙盒”，控制工具訪問權限，區分內部操作和外部調用。這些都是OpenClaw的代碼實現的，是其代碼真正對應的功能。
可以用“運動員比賽追蹤”的案例，來具體說明OpenClaw運行壹個任務的過程。我在飛書上（或者KimiClaw網頁上聊天也可以），要求“更新下六個運動員的跟蹤信息”。這六個運動員是鄭欽文、王欣瑜、趙心童、王曼昱、孫穎莎、王楚欽，是之前交待的，放在Memory文件裡了。
1.接收輸入（系統層）
用戶消息："更新下六個運動員的跟蹤信息"
這步不涉及大模型，OpenClaw Gateway 接收並路由到Agent Runtime。
2.檢索記憶（工具調用）
Action: memory_search(query="運動員追蹤 鄭欽文 王欣瑜...")
這步也不涉及大模型，直接讀取文件系統返回記憶片段。
3.推理決策（大模型介入 - 第1次大模型API調用）
輸入給模型的上下文：
User: "更新下六個運動員的跟蹤信息"
Memory: [陳經關注投資、體育、媒體內容創作]
Available tools: [kimi_search, web_fetch, sports-tracker Skill]
模型推理輸出：
[加西網正招聘多名全職sales 待遇優]
好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
需要注意的是，這些記憶相關文件的內容，是AI整理的。不是事無巨細都記，也不是原樣記，而是理解了以後摘要、匯總記憶，是智能記憶。如果壹堆事太長，就匯總壹下。其實人也不是什麼都記，重要的事記住，細節放文件裡。OpenClaw的記憶也是如此，重要的事放用戶核心記憶文件裡，細節放在日志裡，出事了鬧不清就去查日志。所以Memory也是和大模型有關的。
Memory相關的文件非常重要。我的KimiClaw出了壹次大問題，不知道為何memory目錄都沒了，MEMORY.md也變成空的了，就發現任務執行胡編亂造，傻子壹樣，根本沒法用了。我讓它修復，才又好起來。
Agent Runtime看名詞不太好理解，但它是OpenClaw真正的核心，需要仔細解釋。Agent就是AI業界流行了壹段時間的“智能體”，這是說OpenClaw是壹個有智能的軟件，能“代理”壹樣替人做事。Runtime是程序員熟悉的專用名字，可以類比理解成Windows、手機操作系統開機時的運行狀態、運行環境，是個動態的概念。關機了就沒有Runtime，跑起來了就有壹堆東西活躍起來，配合做事，整個氛圍叫Runtime。
OpenClaw跑起來以後，整個相關運行環境，就是Agent Runtime，負責管理AI代理的完整生命周期，有多種相關功能。如“會話管理”，維護與用戶的對話上下文，處理多輪對話狀態；再如“消息路由”，接收來自不同渠道的消息，路由到對應會話，飛書還是網頁聊天框來的分清楚；“工具編排”，解析用戶意圖，調用適當的工具並管理執行流程；“安全沙盒”，控制工具訪問權限，區分內部操作和外部調用。這些都是OpenClaw的代碼實現的，是其代碼真正對應的功能。
可以用“運動員比賽追蹤”的案例，來具體說明OpenClaw運行壹個任務的過程。我在飛書上（或者KimiClaw網頁上聊天也可以），要求“更新下六個運動員的跟蹤信息”。這六個運動員是鄭欽文、王欣瑜、趙心童、王曼昱、孫穎莎、王楚欽，是之前交待的，放在Memory文件裡了。
1.接收輸入（系統層）
用戶消息："更新下六個運動員的跟蹤信息"
這步不涉及大模型，OpenClaw Gateway 接收並路由到Agent Runtime。
2.檢索記憶（工具調用）
Action: memory_search(query="運動員追蹤 鄭欽文 王欣瑜...")
這步也不涉及大模型，直接讀取文件系統返回記憶片段。
3.推理決策（大模型介入 - 第1次大模型API調用）
輸入給模型的上下文：
User: "更新下六個運動員的跟蹤信息"
Memory: [陳經關注投資、體育、媒體內容創作]
Available tools: [kimi_search, web_fetch, sports-tracker Skill]
模型推理輸出：
[加西網正招聘多名全職sales 待遇優]
| 分享: |
| 注： | 在此頁閱讀全文 |
推薦: