OpenClaw架构学习

• 消息归一化：把Telegram的贴纸、Discord的嵌入链接、WhatsApp的表情回应，统一转成”标准信封”。
• 附件提取：媒体、文档、语音一律转码为下游可处理的格式。

• 会话路由（Session Router）：私聊共享主会话，群聊分配隔离会话。
• 车道队列（Lane Queue）：并发控制层。当你在三个群里同时指挥AI时，它确保每个对话状态独立，避免”串台”。
• 心跳机制：所有执行节点（Pi-embedded）定期发送心跳包，失联时自动路由到备用节点 。

• 模型解析器：动态选择模型（Claude/GPT/本地Ollama）。
• 系统提示词构建器：根据启用的Skills按需组装提示词——不用功能不浪费Token。
• 会话历史加载器：从本地存储调取持久对话上下文。
• 上下文窗口护栏：当对话逼近Token限制时，自动压缩历史，确保对话不中断。

• 是：执行工具（查找文件、运行代码），将输出反馈给LLM，循环继续。
• 否：输出最终文本。

为了降低感官延迟，OpenClaw采用流式处理。用户能看到文字像喷泉一样涌现，而不是死等三分钟 。

同时，响应会再次经过通道适配器，针对目标平台格式化——Discord渲染Markdown，Telegram按字符长度分段。