OpenClaw 龙虾智能体 2026 最新进展

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│                    用户界面层                             │
│  WebChat │ 微信 │ Discord │ Telegram │ 桌面客户端        │
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│                   Gateway 网关层                         │
│  消息路由 │ 会话管理 │ 权限控制 │ 限流策略 │ 多模型切换    │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                       │
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│                   Agent 核心层                           │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐ │
│  │ 推理引擎 │  │ 记忆系统 │  │ Skill 引擎│  │ 工具执行  │ │
│  │ (LLM)   │  │(Memory) │  │ (Skills) │  │ (Tools)  │ │
│  └─────────┘  └─────────┘  └──────────┘  └──────────┘ │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌──────────┐               │
│  │ 子Agent │  │ 定时任务 │  │ 节点管理  │               │
│  │(Subagent│  │ (Cron)  │  │ (Nodes)  │               │
│  └─────────┘  └─────────┘  └──────────┘               │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                       │
┌──────────────────────┴──────────────────────────────────┐
│                   存储与集成层                            │
│  文件系统 │ SQLite │ 向量库 │ MCP协议 │ API集成          │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

# SKILL.md 示例结构
├── SKILL.md          # Skill 描述文件
├── config.yaml       # Skill 配置
├── scripts/          # 可执行脚本
├── templates/        # 模板文件
└── references/       # 参考资料

# Skill 配置示例
name: email-skill
version: 2.1.0
description: "邮件发送与接收"
triggers:
  - "发邮件"
  - "send email"
  - "邮件给"
capabilities:
  - send_email
  - read_inbox
  - search_emails
dependencies:
  - imap-smtp-library
config:
  smtp_host: smtp.qq.com
  imap_host: imap.qq.com
  default_sender: ${EMAIL_ADDRESS}

# Gateway 配置
models:
  default: qclaw/pool-glm-5.2
  reasoning:
    model: o3
    trigger: "/reasoning"
    temperature: 0.3
  creative:
    model: claude-4-sonnet
    trigger: "/creative"
    temperature: 0.9
  local:
    model: ollama/llama4:70b
    trigger: "/local"

# 记忆层次结构
memory_layers = {
    "working_memory": {
        "description": "当前会话上下文",
        "storage": "in-memory",
        "capacity": "32k tokens",
        "ttl": "session"
    },
    "daily_memory": {
        "description": "每日笔记 memory/YYYY-MM-DD.md",
        "storage": "filesystem",
        "format": "markdown",
        "ttl": "90 days"
    },
    "long_term_memory": {
        "description": "MEMORY.md 策展记忆",
        "storage": "filesystem",
        "format": "markdown",
        "ttl": "permanent",
        "retrieval": "semantic_search"
    }
}

主 Agent (General)
├── 子 Agent: 研究员 → 深度调研某个主题
├── 子 Agent: 写手   → 撰写文章草稿
├── 子 Agent: 审查员 → 检查内容准确性
└── 子 Agent: 翻译   → 多语言翻译

# 定时任务配置
cron_jobs:
  - name: "每日新闻摘要"
    schedule: "0 8 * * *"
    channel: "webchat"
    prompt: "总结今天的科技新闻"
    model: "qclaw/pool-glm-5.2"
    
  - name: "周报生成"
    schedule: "0 18 * * 5"
    channel: "webchat"
    prompt: "生成本周工作总结"
    model: "claude-4-sonnet"
    
  - name: "天气提醒"
    schedule: "0 7 * * *"
    channel: "wechat"
    prompt: "查询今天北京天气，如果下雨提醒带伞"
    model: "qclaw/pool-glm-5.2"

nodes:
  - id: "desktop-home"
    name: "家用台式机"
    type: "compute"
    capabilities: ["browser", "file-access", "code-execution"]
    location: "home"
    
  - id: "iphone-15"
    name: "iPhone"
    type: "mobile"
    capabilities: ["camera", "location", "notifications", "screen-record"]
    location: "mobile"
    
  - id: "macbook-pro"
    name: "MacBook Pro"
    type: "compute"
    capabilities: ["browser", "file-access", "code-execution", "camera"]
    location: "anywhere"

用户：帮我调研一下 2026 年值得关注的 AGI 初创公司
OpenClaw：
  1. [子Agent: 研究员] 搜索并整理 AGI 初创公司信息
  2. [子Agent: 分析师] 对每家公司进行评估
  3. [子Agent: 写手] 撰写调研报告
  4. [主Agent] 汇总并输出报告，同时保存到腾讯文档

用户（通过微信）：把刚才桌面上的设计稿拍给我看看
OpenClaw：
  1. 识别用户意图，调用桌面节点的文件系统
  2. 找到最新设计稿文件
  3. 通过桌面节点截图
  4. 将图片推送到用户的微信

用户：每天早上 8 点给我发一份科技新闻摘要
OpenClaw：
  1. 创建 Cron 任务：每天 8:00
  2. 定时触发后，执行新闻搜集 Workflow
  3. 通过多源搜索获取新闻
  4. 用 LLM 生成摘要
  5. 推送到用户指定的渠道（微信/Discord/邮件）