你在发一句话后,OpenClaw 到底做了什么?

其实在 OpenClaw 里，这句话会触发一整条流水线。

比如你在 Telegram 输入： “帮我查下明天的天气。”

从按下发送，到看到回复，中间不是“AI 想了想”这么简单， 而是网关接入、会话路由、上下文装配、模型判断、工具调用、结果回传，一步接一步地跑完。

今天讲讲 OpenClaw 里，一条消息从输入到输出的完整流转路径。

第一步：用户发送消息

你在 Telegram 里输入问题，点发送。

这条消息不会直接到模型， 而是先到 Gateway。

你可以把 Gateway 理解成“门口接待员”： 先把消息接住，再分给后面的人处理。

第二步：创建会话

Gateway 收到消息后，会先建一条对话记录（会话）。

简单说就是： 系统先记住“这句话是谁说的、在哪个聊天里说的”。

然后把这条消息转给后端 Agent。

第三步：Agent 读取上下文

Agent 不会只看你这一句话。

它会先读一些关键内容，比如：

• SOUL.md（这个 Agent 的性格和说话风格）
• USER.md（你的用户信息）
• MEMORY（历史对话和记忆）

所以它回答时，是“结合上下文”在回答， 不是只看当前一句。

第四步：LLM 理解你的意图

接下来 Agent 会调用大语言模型，判断你到底想做什么。

在“查天气”这个例子里，模型会识别： 你的需求是“获取实时天气数据”。

于是它决定调用对应的 weather skill。

第五步：调用技能接口

weather skill 会去请求天气 API。

它会拿到具体数据，比如：

• 温度
• 天气情况（晴/阴/雨）
• 风力信息

这一步就像“去外面查资料，再带回来”。

第六步：生成最终回复

Agent 拿到天气数据后， 会把这些数据整理成你能直接看懂的一句话。

比如： “明天多云，最高 26°C，东风 3 级，出门建议带薄外套。”

第七步：把结果发回给你

最后，回复会通过 Gateway 发回 Telegram。

你就在聊天窗口看到最终答案。

到这里，一次完整流程就结束了。

一句话总结

你看到的是“发一句，回一句”。

系统内部其实做了这 7 件事：

1. 接收消息
2. 创建会话
3. 读取上下文
4. 理解意图
5. 调用技能
6. 生成回复
7. 返回给用户

整个过程是自动完成的。

这就是 OpenClaw 里，一条消息从输入到输出的完整流转路径。

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