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从“我找它”到“它找我”:OpenClaw 重新定义了 AI 助手

从“我找它”到“它找我”:OpenClaw 重新定义了 AI 助手
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我的M3部署OpenClaw小龙虾全记录

告别繁琐!OpenClaw 连接飞书全流程指南

OpenClaw:开启写作“上帝模式”

Youmind生成的片:(谷歌香蕉大模型Pro)

▲云端小龙虾养成指南

一、OpenClawDiscord

前面文章分享,已分别部署好了Telegram、飞书、WhatsApp、企业微信、钉钉、QQ等。

今天配置了下Discord,教程如下,也很简单:

玩转OpenClaw|云上OpenClaw(Clawdbot)快速接入Discord指南:

https://cloud.tencent.com/developer/article/2626068

Discord-开发者平台:

https://discord.com/developers/applications

目前,我在考虑是深度使用飞书/Discord,创建不同的工作空间

二、腾讯云-多Agent部署教程

看到了腾讯云官方3月2号新鲜发布的,通过飞书的群组功能,来配置不同的agent教程:

https://cloud.tencent.com/developer/article/2632835

说人话,就是比如将ChatGPT,MiniMax-M2.5,通过不同的群组配置,实现不同的大模型配置,也分配了各自独立的workspace,记忆空间。

三、OpenClaw底层工作原理

顺便分享一下OpenClaw的底层逻辑:

1. 语言工具 (Language Tools / LLM)

这是 OpenClaw 的“大脑”。它负责理解你的意图,并调用不同的能力:

多模型路由: 它可以接入不同的 LLM(如 Gemini、GPT、Claude 等),根据任务难度分配算力。

意图解析: 比如你发一个“写进草稿”,语言工具会解析出这是一个 Action,并准备执行。

内容生成与润色: 负责将碎片化的输入(如你刚发给我的图片文字)转化为结构化的文章。

▲逻辑架构图

2. 工作空间 (Workspace / Context)

这是 OpenClaw 的“办公桌”,也是它区别于普通聊天机器人的关键:

多端联动: 正如你提到的飞书、QQ、企业微信、Discord等,这些都是 Workspace 的延伸。它将分布在不同社交软件的信息汇聚到一个逻辑空间里。

文件处理中心: 比如你上传的截图、PDF 或链接,都会进入这个 Workspace 进行 OCR 识别(转文字)或内容提取。

环境一致性: 无论你在哪个端发指令,OpenClaw 都能在同一个 Workspace 下执行任务,保证逻辑不中断。

技术架构图

3. 记忆 (Memory / RAG)

这是 OpenClaw 的“经验池”,让 AI 越来越懂你:

短期记忆: 维持当前对话的上下文,比如你上一句说了“简化标题”,它这一句就不会再给你长篇大论。

长期记忆(知识库): 通过向量数据库(RAG 技术),它可以记住你的写作风格、常用指令、甚至是特定的业务背景知识。

个性化偏好: 记忆层会记录你对“点击欲望”标题的偏好,下次生成时会自动向这个方向靠拢。

专业架构图

四、OpenClaw Skills

Skill仓库

https://clawhub.ai/skills?sort=downloads

点进去后,复制链接即可

玩转OpenClaw|安装OpenClaw Skills及实践指南:

https://cloud.tencent.com/developer/article/2627350

OpenClaw101:

https://openclaw101.dev/

中文学习教程

OpenClaw中文社区:

https://clawd.org.cn/

中文社区

五、OpenClaw定时任

定时任务

设置好定时任务后,OpenClaw,就会来“反向找你”汇报工作任务了。

顺便分享两个todo-tracker待办事项追踪,和remind-me自然语言设置提醒的Skill:

 ▲todo-tracker
 ▲remind-me

以上,Dyor。