架构设计

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 的 Agent Loop 不是简单调用一次大模型，而是一条完整的任务执行链路。本文拆解一条消息如何经过会话解析、队列控制、上下文组装、模型推理、工具调用、流式回复和持久化，最终变成一次可控的 Agent 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。