OpenClaw 工作原理 Hesam@Hesamation 原文来自 Hesam (@Hesamation) 发布于 X 的文章，链接见文末。 我研究了 OpenClaw 的架构，以及它处理智能体执行、工具调用、浏览器操作等功能的实现逻辑，其中诸多设计思路对 AI 工程师极具借鉴价值。深入了解 Clawd 的底层运行机制，能让我们更清晰地认识这套系统的功能边界，更重要的是，明确它的优势与短板。我最初的研究初衷，只是出于个人好奇，想探究 Clawd 的记忆机制设计及其运行可靠性。 在本文中，我将为大家浅述 Claw…
像Dify、Coze这样的低代码Agent搭建工具，通过将RAG内的各类能力进行封装，供用户在GUI界面上点击几下即可进行配置。这却给很多用户造成了一种假象——好像拖拉拽一下就能配置好一个知识库问答工具，打造一个企业级的知识库助手。 （图源ChatGPT帮忙生成） 从实际落地上来看，上层封装好的能力有其局限性，低代码平台能够达到的问答精准度上限明显，可能50、60分都算很不错的了；但这个分数，对于企业级场景是完全不可用的。你会允许AI在回答一些公司财务问题、行政问题上有一丝一毫的偏差吗？ 因此，从50分到90分的过…