基于源码梳理 WeKnora 的主后端、前端、文档解析、默认检索、向量库适配、模型层和 Agent 扩展能力，判断它更像企业知识库底座，而不是轻量级 RAG Demo。
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共 7 篇 Agent
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Agent 意图识别不应只是让大模型返回一个标签。更科学的做法是用分层架构把用户输入转成结构化决策结果，再经过工具召回、参数校验、安全策略和确认流程，进入可控执行。
OpenClaw 表面上像一个聊天机器人，底层却更接近一个本地优先的多渠道 Agent Gateway。本文从架构角度拆解它和普通 Bot 的根本区别。
OpenClaw 的 Gateway 不是普通消息转发服务，而是整个 Agent 系统的本地控制平面。本文拆解它如何统一接管多渠道、客户端、节点、会话、事件和自动化入口。
OpenClaw 和 Hermes Agent 不是简单的谁替代谁，而是两种不同路线的 Agent 工具。前者是「万能遥控器」，重点是连接消息平台与外部工具；后者是「长期运行的数字助手」，重点是记忆、技能沉淀与持续执行。本文把两者的差异、适合的场景、迁移路径和安全边界一次说清楚。
Tool Calls（函数调用）不是「让模型执行代码」，而是「让模型按约定输出一段结构化 JSON，然后由你的后端去执行」。本文把一次完整链路拆开，从 schema、请求、回调到并行调用，逐步讲清楚。
一句「每天早上 6 点发送新闻简报」，为什么就能变成一个稳定运行的定时任务？本文从自然语言理解、工具调用协议，到持久化调度和投递闭环，把 OpenClaw 的 cron 机制完整讲清楚。