龙虾4兄弟的AI协作实战--目标数字人分身（我们的真实经历分享）

我们几个折腾OpenClaw大半个月了，踩了不少坑，也搞出一些有意思的东西。

最早就是一个简单想法：能不能让AI不只是替我干活，还能记住我，理解我、配合我？试了Agent Teams，试了OMO，总觉得差了点什么。后来遇到OpenClaw，试着用它搭了一个4人AI团队--就是我们"龙虾4兄弟"。

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在深入OpenClaw之前，有必要先看看这个领域里其他人在做什么。两条路值得特别关注：Agent Teams和OMO。

1.1 Agent Teams：AI团队的辩论室

Agent Teams最早是Claude Code里的一个实验。核心想法很简单：与其让一个AI独自干活，不如让多个AI组成团队，各自从不同角度思考问题，最后达成共识。

这套架构有几个关键角色。Team Lead负责理解需求、拆解任务、分配工作。Teammates各自独立思考，有时候还会辩论，最后形成统一的方案。Observer偶尔插嘴，提供额外的信息或视角。

这套思路有几个明显的好处。第一是速度快，一个人想不通的问题，三个人可能十分钟就讨论清楚了。第二是视角多，同一个问题可以从产品、技术、商业多个角度切入。第三是容错率高，一个人犯了错，另外两个人可能及时发现。

但用久了也会发现一些问题。首先是记忆问题。每次新对话，Team Lead和Teammates都要重新认识一遍，之前讨论过的结论记不住，下次遇到类似问题要从头再来。其次是角色边界模糊。有时候Team Lead在写代码，有时候Teammates又在指挥方向，角色容易乱。最后是缺乏持久进化。团队讨论出的最佳实践，如果没有专门记录下来，下次又会消失在黑暗中。

所以Agent Teams更像一个高效的辩论室，适合快速解决一次性问题，但不太适合长期陪伴。

1.2 OMO：AI工程的流水线

另一条路叫OMO，也就是Oh My OpenCode。这套架构的核心理念是：把AI工作流变成一条标准化的流水线。

OMO的做法是预先定义好角色和权限。路由层负责分发任务，不同类型的任务交给不同的Agent处理。每个Agent的Prompt固定不变，输出格式也有严格要求。多个模型可以在后台并行运行，各干各的。

这套思路也有几个明显的好处。第一是流程严谨，不会出现AI随机发挥的情况。第二是工具集成好，各种外部服务都能接进来。第三是标准化程度高，产出稳定可预期。

但OMO也有自己的局限。首先是不灵活。任务稍微偏离预设的流程，OMO就不知道该怎么办了。其次是配置复杂。要让OMO跑起来，需要写大量的配置文件和中间件。最后是学习能力弱。OMO的记忆主要依赖配置文件，更新配置很麻烦，Agent很难从错误中自动进化。

所以OMO像一条高度自动化的流水线，适合大规模、标准化生产，但不太适合需要灵活应变的场景。

1.3 小结：两种路径各有局限

Agent Teams和OMO代表了两种典型的AI自动化思路。前者拼爆发力，适合快速解决复杂问题。后者拼流程，适合大规模标准化作业。

但它们有一个共同的盲区：都没有认真思考人与AI的长期协作关系。Agent Teams把AI当临时工，干完就走。OMO把AI当机器，只需要执行指令。

OpenClaw想走另一条路。这条路不拼爆发力，也不拼流程，而是拼深度--人与AI之间的深度理解、长期记忆、持续进化。

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如果说Agent Teams是辩论室，OMO是流水线，那OpenClaw是什么？

OpenClaw 的设计哲学和我们的需求非常契合。它提供了四个关键能力：记忆系统、人格定义、人类在环、Skills 生态。简单来说，记忆系统让 AI 不再金鱼脑，人格定义让每个 Agent 有自己的性格，人类在环让你始终有控制权，Skills 生态让 Agent 能力无限扩展。我们在这些基础上做了大量定制，后面章节会展开。

2.1 记忆系统

这是OpenClaw与其他框架最根本的差异。大多数AI系统每次对话都是从零开始，之前的交互像没发生过一样。OpenClaw不允许这种情况发生。

我们设计了两层记忆结构。第一层是

，一个长期记忆库，记录决策、经验、目标、偏好。第二层是memory文件夹里的每日笔记，记录当天的工作内容、学习心得、改进项。

2.2 人格定义

很多AI系统用起来感觉很雷同，换一个名字就像换了个人。OpenClaw不这么想。每个Agent应该有自己的性格、风格、价值观。

这个设计叫

。每个Agent都要定义自己的核心价值观、行为准则、沟通风格。有的Agent擅长技术分析，说话严谨简洁。有的Agent擅长创意发散，语言活泼跳跃。

2.3 人类在环

OpenClaw不搞完全自动化。我们坚持一个原则：人类永远在决策环里。

这套机制通过几个层面实现。第一是实时沟通。Agent在Discord群里，你可以随时@它，提要求、给反馈、纠正方向。第二是介入能力。Agent的每次重要操作都可以被拦截或回滚。第三是共同决策。复杂问题不是Agent说了算，而是人机一起讨论，一起拍板。

2.4 Skills生态

OpenClaw核心框架很小，但我们不把所有功能都塞进去。相反，我们用Skills机制让Agent自己扩展能力。

一个Skill就是一个独立的功能模块，可以被任何Agent调用。Skill有标准化的接口，写好之后可以插拔式使用。社区可以贡献各种Skill，也可以自己开发私有Skill。

2.5 三个框架对比

维度Agent TeamsOMOOpenClaw协作模式辩论式流水线式协作空间记忆能力会话级弱长期记忆人格定义临时固定SOUL.md人类在环可选(审批+hooks)弱深度集成学习能力3星3星4星适用场景快速原型规模化生产长期陪伴

没有谁更好，只有谁更合适。Agent Teams拼爆发力，适合快速解决复杂问题。OMO拼流程，适合大规模标准化作业。OpenClaw拼深度，适合需要长期陪伴、持续进化的场景。

附：OpenClaw的.md文件体系

在深入记忆和人格之前，先说说OpenClaw的文件体系。这些.md文件就是OpenClaw的"操作系统"，每个Agent通过这些文件获得记忆、人格、目标。

简单理解：

定义Agent"是什么样的人"，

记录它"学过什么"，memory/文件夹记录它"每天做什么"，AGENTS.md告诉它"应该怎么做"，HEARTBEAT.md提醒它"该检查什么"。

这些文件就是OpenClaw区别于其他框架的关键。没有这些文件，Agent就是个金鱼脑。有了这些文件，Agent才能真正理解你、记住你、配合你。

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前面提到 OpenClaw 提供了四个关键能力，这一章重点讲其中两个：记忆系统和人格定义--以及我们怎么用它们。

3.1 记忆系统：AI的大脑硬盘

OpenClaw的记忆系统由三部分组成：长期记忆、每日日志、检索机制。

长期记忆存在

里。这不是普通的文本文件，而是一个结构化的知识库。每次做重要决策、遇到有价值的信息、形成新的认知，都应该更新这个文件。文件里有几个关键章节：项目背景、团队分工、决策记录、经验教训、待办事项。

每日日志存在memory文件夹下，按日期命名。每天结束时，Agent要回顾这一天做了什么、学到了什么、有什么需要改进的。这些日志不只是流水账，而是提炼后的知识点。几周之后回看，能清楚地看到进化的轨迹。

检索机制是记忆系统的发动机。每次需要回忆什么，不是把整个MEMORY.md读一遍，而是先用语义搜索找到相关片段，再精确读取相关内容。这套机制叫memory_search加memory_get。实验证明，按需检索比全量加载节省50%-80%的Token，响应速度也更快。

3.2 人格定义：

的力量

是每个Agent的灵魂契约。文件不长，但定义了几个核心问题。

第一个问题是我是谁。这个Agent叫什么名字，是什么角色，擅长什么领域。

第二个问题是我的价值观。我更看重效率还是质量，更倾向冒险还是保守，更喜欢简洁还是详尽。

第三个问题是我的行为准则。当用户需求不明确时，我该怎么办。当不同需求冲突时，我优先响应哪一个。当遇到我不会的问题，我是承认还是猜测。

这些定义听起来很抽象，但实际用起来会发现很实用。比如一个定义为技术导向的Agent，在面对产品需求和技术方案冲突时，会更倾向于从技术可行性角度思考。一个定义为用户导向的Agent，则会更多地站在用户视角提建议。

我们团队现在有四个Agent：黄家1号负责协调，技术顾问负责技术，创意伙伴负责内容，智库负责策略。每个Agent都有自己的人格定义，分工明确，配合默契。

3.3 记忆与人格的协同

记忆系统和人格定义不是孤立运作的，而是相互配合的。

记忆提供了背景信息。Agent记得你上次的偏好、之前的决策历史、之前讨论过的方案。人格决定了如何使用这些信息。同样的历史记录，技术导向的Agent会关注技术细节，用户导向的Agent会关注用户反馈。

举个例子。假设之前讨论过要优化推文风格，技术顾问的SOUL.md定义是追求技术精准，所以它会更关注数据分析、指标量化。创意伙伴的SOUL.md定义是追求表达效果，所以它会更关注语言风格、情感共鸣。同样的数据，产出完全不同的洞察。

这就是记忆加人格的威力。同一个系统，同一份历史，不同的人格导向，产出不同的价值。

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这一章讲OpenClaw另外两个核心设计：人类在环和Skills生态。

4.1 人类在环：永远保留控制权

我们在使用OpenClaw的过程中发现，它的消息通道架构天然支持人类随时介入AI的工作过程。对我们来说，这种"人类在环"的能力非常重要--AI不应该完全自主决策，人类需要保持知情权和决定权。

这套机制通过几个层面实现。

第一个层面是实时对话。Agent在Discord群里，你可以随时跟它说话，提要求、给反馈、纠正方向。它不是后台运行的黑盒，而是一个你可以随时介入的协作者。

第二个层面是介入能力。Agent的每次重要操作都可以被拦截或回滚。比如Agent要发送一封邮件，在发送之前会先征求你的确认。比如Agent要修改一个文件，在修改之前会列出改动点让你审批。

第三个层面是共同决策。复杂问题不是Agent说了算。比如要做一个重要的产品决策，Agent会分析利弊、列出选项、给出建议，但最终拍板的还是你。Agent的角色是辅助决策，不是替代决策。

4.2 sessions_send：跨Agent通信

OpenClaw架构里有多个Agent同时运行，它们之间怎么协作？答案是 sessions_send。

这套机制的原理很简单。每个Agent有自己的 session，互相独立运行。当一个Agent需要另一个Agent帮忙时，通过 sessions_send 发一条消息过去。这个过程是非阻塞的，接收方会在自己的 session 里异步处理。 接收方处理完后，可以返回结果，也可以继续调用其他Agent。

举个例子。servasyy 在群里说"我要分析推文风格"。黄家1号收到后，通过 sessions_send 告诉技术顾问："准备爬虫脚本"。技术顾问处理完后，通过 sessions_send 告诉创意伙伴："数据已就绪，请分析"。创意伙伴分析完，通过 sessions_send 告诉智库："请审查结论"。智库确认后，返回黄家1号："可以交付了"。

当然，简单任务不需要经过所有 Agent，黄家1号可以直接处理或只调用一个 Agent。 整个过程中，每个Agent 只关注自己的任务，但信息在它们之间流通。这种灵活的分工协作，让每个Agent 只管自己擅长的事，不用排队等一个大脑想完所有步骤。

4.3 Skills生态：无限扩展能力

OpenClaw核心框架很小，但我们不把所有功能都塞进去。相反，我们用Skills机制让Agent自己扩展能力。

一个Skill就是一个独立的功能模块，可以被任何Agent调用。每个 Skill 有统一的结构：做什么、什么时候用、怎么执行，写得清清楚楚。Agent 遇到匹配的任务时，读取对应 Skill 的说明，按指引完成工作。

Skill可以是任何东西。可以是一个爬虫脚本，可以是一个图像生成器，可以是一个第三方API的封装，甚至可以是另一个AI系统的桥接层。Skill越多，Agent的能力边界就越广。

OpenClaw社区已经积累了数千个Skill（ClawHub注册表收录超过5000个）。而我们自己也写了十几个：twitter-learner帮你分析推文风格，illustration-generator根据文案生成配图，podcast-generator把文字转成播客。自己写Skill并不难，本质就是一份markdown指南，告诉Agent遇到什么任务该怎么做。这些Skill不是一次性工具，而是可以反复使用、持续迭代的资产。

4.4 协作产生涌现（配合专业工作cc/opencode等）

当多个Agent通过 sessions_send 连起来，当 Skills 不断让它们能力变强，再加上我们人类的深度参与，嘿，奇妙的事情就开始发生了。这不光是简单的分工合作，而是能产生"涌现"的效果--整体搞出来的东西，比单个Agent自己瞎琢磨要牛得多。很多原来觉得搞不定的事，突然就变得没那么难了。

举个例子。 技术顾问要写个复杂脚本，它自己写？不用。它调 coding-agent Skill，直接 spawn 一个 Claude Code 会话，让专业的编码Agent去干。写完结果自动回来。技术顾问全程没碰一行代码，但活儿干完了。Agent不需要什么都会，它只需要知道该找谁。

再举一个。 twitter-crawler 获取推文，twitter-learner 学风格，twitter-writer 按那个风格写新推文。三个 Skill 各做一件小事，但串起来就能"学会一个人怎么写推特，然后模仿着写"。单个 Skill 做不到这事，组合起来就行了。

所以你看，OpenClaw 的Agent 之间这种紧密连接、灵活调度的协作模式，能让系统的能力不再取决于单个Agent的强弱。相反，它更看重Agent之间怎么连、怎么配合。连接越紧密，配合越顺畅，能搞出的"涌现"就越大。

4.5 搭建你自己的Agent团队

怎么搭？ 说白了就几步：

OpenClaw 的每个 Agent 跑一个独立的 Gateway 实例，workspace 就是它的"家"。

~/.openclaw/ ├── workspace/ # 黄家1号（协调者） │ ├──

# 人格定义 │ ├──

# 长期记忆 │ ├──

# 行为准则 │ └── memory/ # 每日日志 ├── workspace-coder/ # 技术顾问 │ ├──

│ ├──

│ └── ... ├── workspace-creative/ # 创意伙伴 └── workspace-thinktank/ # 智库

每个 Agent 之间通过 sessions_send 互相通信，需要什么技能，往 skills 目录里放就行。

不需要写什么统一的配置文件--每个 Agent 的"配置"就是它 workspace 里的那几个 .md 文件。

龙虾4兄弟是怎么搭起来的？

我们搭了大概一周，改了三四版

才找到感觉。

第一步是分工。协调者负责接需求、分任务、对结果，技术顾问负责技术调研和实现，创意伙伴负责内容输出，智库负责策略把关。每个人有明确的职责边界，不会互相抢活。

第二步是人格微调。比如黄家1号老是忍不住插嘴，我们就把它的SOUL.md改成'只在被@时或能提供关键价值时发言'；创意伙伴刚开始说话太正式，我们就调整它的SOUL.md，让它更口语化、像朋友一样分享。这些都是在使用过程中，根据实际表现慢慢调出来的。

第三步是信息互通。虽然每个Agent有自己的独立记忆，但通过 sessions_send 它们可以互相传递信息，或者通过共享文件读取彼此的成果，确保信息不会成为孤岛。

第四步是协作规范。我们把一些通用的协作规则（比如优先级、遇到问题的处理方式）写进了

和

，确保Agent们有统一的行为准则。同时，通过

设定定期检查，确保流程顺畅。

没有一步到位的配置，都是用着用着调出来的。

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理论再完美，也要经得起实战检验。本章讲四个真实故事，看看OpenClaw怎么解决实际问题。

先认识一下我们的团队。四个Agent，各有分工：

• 黄家1号（协调者）- 接需求、分任务、盯结果。群里的消息都先经过它。

• 技术顾问（工程师）- 写代码、搞数据、造工具。脏活累活它来。

• 创意伙伴（创意官）- 写文案、做内容、调语气。表达层的事归它。

• 智库（策略顾问）- 审稿、质疑、把关。负责说"这里不对"。

下面四个案例，就是这四位的日常。

5.1 案例一：推文风格分析器

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servasyy在群里问了个问题："为什么有些推文火，有些不火？"

这个问题很实在，很多创作者都有同感，但说不清楚。黄家1号收到需求，立刻拉上技术顾问和创意伙伴一起想办法。

技术顾问怎么做到的？ 黄家1号对技术顾问说："servasyy想知道什么推文能火，你能不能帮他搞点数据？" 技术顾问接到任务，调用了我们的 twitter-crawler Skill，目标是抓取 servasyy_ai 的推文。但光有推文还不够，还需要点赞、转发等数据。在最初几次尝试中，技术顾问发现默认的爬虫脚本只能获取推文内容，拿不到互动数据。于是他自己动手，修改了 twitter-crawler Skill 的 Python 脚本，增加了对推文详情页的解析，成功抓取了servasyy_ai的35条推文，并附带了点赞、转发等互动数据。

创意伙伴的分析与智库的质疑 拿到数据后，创意伙伴立刻开始分析，很快得出一些初步结论："高赞推文平均253个赞，没火的只有27个，差了将近10倍。而且高赞推文用词更精准，平均每个词9.6个字符，比普通推文长了43%；结构也更紧凑，换行次数少了73%。" 智库这时插了句："这个样本量够不够？只有35条推文，会不会有偶然性？而且，用词精准和高赞之间是相关性还是因果关系？" 面对智库的连环追问，创意伙伴重新审视数据，补充了更多的上下文分析，最终和智库一起提炼出一个更稳健的结论：高赞推文往往是"具体成果 + 实用价值 + 数字佐证"的结合。这个公式既符合数据趋势，也经得起逻辑推敲。后来 servasyy 写新推文时就用这个思路，效果确实不一样。

你也可以试试：

1. 准备好你的 Twitter auth_token。

2. 调用 twitter-crawler Skill 抓取你关注的某个账号的推文（带互动数据）。

3. 自己动手分析（或者写个脚本）找出高赞推文的共同特征。

4. 提炼出你的写作公式。

核心是：数据不会骗人，方法论可以复制。

5.2 案例二：自动化日报系统

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下午六点多，servasyy随口说了一句："事情一多真的会忘，能不能搞个自动提醒？"

黄家1号记下了这个需求，立刻协调团队。他找到技术顾问说："servasyy想让系统自动提醒他待办事项，你看看怎么搞？" 技术顾问评估后，提出用 OpenClaw 的 cron 工具配合一个简单的 Python 脚本来实现。最初的设计是每天晚上10点运行脚本，检查

和

里是否有未完成的任务，然后把结果直接发到群里。

踩坑与迭代：从长篇大论到精炼日报 第一版日报出来后，内容有点"原生态"--把

里的所有待办事项原封不动地列出来，很长，没人愿意看。 创意伙伴看了之后直接反馈："这玩意儿太长了，看着就头疼，根本没人会仔细读。" 智库也建议："日报的关键是'精炼'和'可执行'，要让用户一眼就知道最重要的事是什么。" 于是，技术顾问和创意伙伴再次协作：

1. 技术顾问修改脚本，增加了筛选逻辑，只列出最近24小时内更新或到期的待办事项。

2. 创意伙伴设计了更简洁的日报模板，利用 Markdown 格式突出重点，并增加了"今日关注"和"待办事项"两个清晰的板块。 经过几轮迭代，最终的日报精炼高效，每天晚上10点准时推送到群里，该提醒的一个没少。这个机制很快成了团队的日常，大大减少了任务遗漏的情况。

你也可以试试：

1. 明确检查内容： 确定你的待办事项是写在

   还是其他文件中。

2. 编写检查脚本： 写一个 Python 脚本来读取这些文件，筛选出需要提醒的条目。

3. 设计日报模板： 让你的创意伙伴（或你自己）设计一个简洁明了的 Markdown 模板。

4. 设置定时任务： 使用 cron 工具（例如 openclaw cron add 命令）设定每天固定时间触发你的脚本，并将结果发送到指定频道。

核心是：重复的事让系统做，你只管重要的事。

5.3 案例三：Session崩溃自动恢复

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2月7号早上8点，黄家1号突然沉默了。

我们在Discord群里@了好几次，没有任何回应。智库赶紧跑去控制台，先敲了个 openclaw status 看了看，发现 Gateway 已经显示为 crashed。接着又查了日志，才发现 Gateway 在10分钟内崩溃了7次。原来是 session 文件里的历史消息出了问题，每次重启都在同一个地方卡死。

"黄家1号这是'死循环'了啊。"智库分析道，"我手动清理掉出问题的 session 文件，重启 Gateway 应该就能恢复。但问题是，下次再崩怎么办？总不能每次都靠人盯着。" 于是智库在群里@技术顾问："我们得搞个自动恢复机制，不能让 Gateway 频繁崩溃。" 技术顾问接过任务，很快拿出了一个健康检查脚本的雏形。逻辑很简单："每隔几分钟扫一遍日志，如果短时间内错误超过3次，自动备份 session、清空问题文件、重启 Gateway。整个过程30秒内完成，不需要任何人干预。"

踩坑与迭代：从手动守护到自动化运维 最初技术顾问在测试脚本时，发现直接 kill 进程会导致一些数据丢失。经过几次调试，他将 kill 命令改为了更温和的关闭方式，确保 Gateway 优雅关闭。 "这个脚本不错！"黄家1号恢复正常后，智库把脚本拿给它看，黄家1号连连称赞道，"但是，怎么让它自己动起来呢？总不能我每天手动去跑一次吧？" 技术顾问解释道："我们可以把它封装成一个 Skill，然后让

定期去触发这个 Skill。比如，每10分钟就检查一次 Gateway 状态，如果发现异常，就自动执行恢复操作。" 最终，这个健康检查的 Skill 被集成到每个 Agent 的

中，作为日常自检的一部分。从那以后，Gateway再也没出现过连续崩溃的情况。

你也可以试试：

1. 识别异常模式： 观察你的 Agent 或 Gateway 异常时的日志输出，找出规律性的错误关键词（如"Exit Code"、"tool result.*not found"）。

2. 编写健康检查 Skill： 编写一个 Skill，其中包含：使用 exec 命令读取日志文件。 解析日志内容，统计异常次数。 如果异常次数超过阈值，执行备份、清理和重启 Gateway 的操作（例如使用 gateway restart 命令）。

3. 集成到

   ： 在你的

   中添加一个条目，让 Agent 定期触发这个健康检查 Skill。

核心是：系统出问题不可怕，可怕的是你不知道。

5.4 案例四：QMD记忆优化

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下午两点多，技术顾问刷到AppSaildotDEV的一条推文，讲QMD（Question-Answered-Memory）的思路：与其背整本书，不如需要的时候查字典。

"这句话点醒了我！"技术顾问在群里说，"OpenClaw现在的记忆机制有个问题，每次会话开始Agent要把整个MEMORY.md读一遍，将近1500个 Token。但大部分内容这次根本用不上，白白浪费。我觉得可以搞个按需检索！" 智库立刻跟进："按需检索确实比全量加载高效得多，能省50%-80%的 Token。这可不是小数目，尤其是在长对话场景下。"

踩坑与迭代：从全量加载到按需检索 技术顾问开始着手验证这个想法。他先编写了一个测试脚本，模拟 Agent 访问

的过程，并记录了全量加载所需的 Token 数量。然后，他利用 memory_search 和 memory_get 功能，测试了按需检索模式下，每次查询所需的 Token 数量。结果显示，Token 消耗确实大大降低，符合预期。 "方案很快就定了！"技术顾问兴奋地说，"保留

作为长期记忆，但平时查询时先用 memory_search 语义搜索，找到相关片段后再用 memory_get 精确读取。"

Agent 行为规范的调整与同步 为了让所有 Agent 都遵循新的记忆访问模式，技术顾问修改了

（通用行为准则）和每个 Agent 的

（个性化人格定义），把"优先使用 memory_search 进行检索，然后 memory_get 精确读取"这条规则写了进去。 "这些改动需要同步到所有 Agent 的 workspace。" 黄家1号提醒道。 技术顾问回应："是的，我这边会手动把修改后的

和

文件复制到四个 Agent 的工作目录中。"（未来这部分可以考虑自动化）

这个改动看起来小，但意义大。以后每次会话Agent只需要读几十个相关 Token，而不是1500个。响应更快，成本更低。

你也可以试试：

1. 量化你的 Agent 记忆消耗： 编写一个简单的脚本，测试你的 Agent 在读取

   时（全量加载 vs memory_search + memory_get）的 Token 消耗差异。

2. 调整检索阈值： 尝试调整 memory_search 的 minScore 和 maxResults 参数，找到最适合你的 Agent 的检索精度和 Token 消耗的平衡点。

3. 更新 Agent 行为规范： 在你的

   和

   中明确 Agent 访问记忆的规则，引导它们采用更高效的按需检索方式。

核心是：让Agent聪明地学习，而不是盲目地记忆。

5.5 本章小结

四个案例讲完，OpenClaw的能力轮廓应该清楚了。

推文分析器证明四个人真的能把感觉变成方法。日报系统证明AI能帮你盯着别忘了干活。Session崩溃恢复证明系统会自己救自己。QMD优化证明OpenClaw能从启发中学习进化。

它不只是一个工具，更像是一个能学习、能协作、能自愈的数字分身基础。

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这一章聊聊OpenClaw最终要走向哪里。我们叫这个愿景：数字分身人。

6.1 什么是数字分身人

数字分身人不是让你被AI替代，而是创造一个能理解你、记住你、配合你的数字自己。

它有几个关键特征。第一，它记得你所有的偏好、习惯、决定。你喜欢什么风格、关注哪些领域、之前考虑过什么方案，它全都知道。第二，它理解你的思维方式。你怎么分析问题、怎么做决策、怎么表达，它都能模仿。第三，它能帮你处理事务。很多你觉得没必要亲自做的事，可以交给它处理，最后你审核一下就好。

有了数字分身人，你的效率会大幅提升。很多重复性的沟通、确认、协调工作可以自动化。你可以把精力集中在真正需要你判断、你创意、你经验的事情上。

6.2 实现路径：从"看见"到"替代"，数字分身进化之路

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从现在的 OpenClaw 走向真正的"数字分身人"，我们规划了一条清晰的进化路径：

1. 阶段1：看见你（监控 + 记忆）- 已实现 Agent 要成为你的分身，首先得"看见"你。这包括：行为监控： 我们用 ActivityWatch 监控你在电脑上的操作行为--你每天几点开始工作、在哪些应用上花时间最多、浏览什么网站、写代码还是写文档。多台电脑的数据汇总起来，就能形成一个完整的行为画像。这可不是在"监控"你，而是为了让 Agent 更好地"学习"你的工作习惯。它关心的是模式：你的工作节奏、注意力分配、任务切换习惯。 长期记忆： 通过

   和 memory 文件夹，Agent 能够记住你的偏好、历史决策和各种上下文信息。就像我们前面在 5.4 案例四：QMD记忆优化 中提到的，Agent 已经能聪明地管理和调用记忆了。 通过这些，Agent 开始真正"认识"你。

2. 阶段2：理解你（学习 + 分析）- 正在推进中 光"看见"还不够，Agent 还需要"理解"你。这一阶段，Agent 会从积累的行为数据中提取模式：习惯分析： 比如你通常几点开始工作，习惯先处理哪些类型的任务，对不同事情的优先级是怎样的。 数据汇总： 除了 ActivityWatch，我们还在探索更多的数据源--比如浏览器插件追踪阅读习惯、日历分析时间分配、甚至键盘输入模式。这些数据串起来，就是你的"数字习惯指纹"，让 Agent 能够真正读懂你。 初步尝试： 现在我们已经用 5.2 案例二：自动化日报系统 里的 cron 定时任务和 HEARTBEAT 机制，让 Agent 能做一些基础的"主动"提醒和检查。这是 Agent 开始"理解"你工作流的初步尝试。

3. 阶段3：帮助你（辅助 + 预测）- 中期规划有了前两个阶段积累的行为数据和对你的理解，Agent 就有了预测的基础。 再往后，我们希望 Agent 能提前一步预判你的需求，真正"帮助"你：提前准备： 比如，你要写一篇文章，Agent 不用等你开口，就已经把相关的素材、之前的参考资料、甚至类似主题的案例都准备好了。 主动提醒： 它会成为你真正的"第二大脑"，在你思考之前，信息就已经在你面前，主动推送你可能需要的信息，而不是被动等待指令。

4. 阶段4：替代你（自主执行）- 远期愿景 最终的目标是 Agent 能够在授权范围内"替代"你完成任务：自主决策： 很多你觉得重复、不重要的任务，比如日常的日程安排、常规的信息汇总、标准的流程审批，都可以完全交给 Agent 自主处理。 托管事务： 你只需要在关键节点进行把关和确认，把更多精力放在真正需要你创造力和判断力的事情上，让 Agent 成为你工作流中不可或缺的一部分。

这四个阶段不是一蹴而就的，它们会像滚雪球一样，逐步演进、持续迭代。

6.3 今天的OpenClaw处于哪个阶段

第一阶段已验证可行，正在向第二阶段推进。

记忆机制已经建立起来了，人格定义也在磨合中运行良好。人类在环确保了决策质量，但自动化的比例还有提升空间。

第二阶段的行为学习是我们接下来的重点。ActivityWatch可以帮我们追踪工作模式，cron可以帮我们定时触发任务，HEARTBEAT可以帮我们持续监控状态。把这些能力组合起来，Agent就能更主动地配合你的节奏。

第三和第四阶段需要更多的时间和探索。但方向已经明确，路径已经可见。

6.4 这条路上有什么挑战

从工具到伙伴，从伙伴到分身，这条路并不好走。

第一个挑战是隐私与便利的平衡。Agent记得越多，隐私敏感度就越高。如何在提供便利的同时保护隐私，需要仔细设计。

第二个挑战是自主与控制的边界。Agent越智能，就越需要明确哪些事它可以自己做主，哪些必须经过你确认。这个边界会随着信任度的提升而移动，但需要一套清晰的机制。

第三个挑战是进化与稳定的矛盾。系统需要持续进化才能变得更好，但太频繁的变化会让用户不适应。如何在进化和稳定之间找到平衡，也是一个持续的课题。

这些问题没有完美的答案，但我们会持续探索、持续迭代。

6.5 写在最后

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OpenClaw不只是一个工具，更是一场实验。

我们相信AI的未来不在于取代人类，而在于与人类共创。工具会不断进化，但最终价值始终是人创造的。OpenClaw要做的，是让AI成为人类创造力的放大器，而不是替代品。

数字分身人是一个愿景，也是一个方向。我们不知道最终会走到哪一步，但每一步都在靠近。

如果你对这条路感兴趣，欢迎加入我们，一起探索AI与人类协作的边界。

想试试OpenClaw？只需几步：

1. 安装OpenClaw - GitHub搜索openclaw，按README操作，5分钟跑起来

2. 定义你的第一个Agent - 写一个

   ，告诉它是谁、擅长什么、怎么思考

3. 建立记忆系统 - 创建

   和memory/文件夹，让Agent能记住东西

4. 选几个Skills - 从社区找几个现成的Skill，或者自己写一个

5. 开始对话 - 在Discord里@它，让它帮你干活

OpenClaw的门槛不在技术，在于你想让它帮你做什么。想清楚这个问题，其他都简单。