求一张OpenClaw架构流程图，想搞懂它到底怎么运作的

OpenClaw交流
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正在给团队做OpenClaw技术分享，需要一张清晰的架构流程图。

自己画了一版但不确定对不对，想请懂技术的朋友帮忙看看OpenClaw的完整运作流程是怎样的？从用户输入到任务完成，中间经过哪些环节？

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我画过一版，大致流程是这样的：

用户输入指令
    ↓
System Prompt + 上下文组装
    ↓
LLM 推理（Claude/GPT/DeepSeek）
    ↓
判断：需要调用工具吗？
    ├── 否 → 直接输出文本回复
    └── 是 → 选择工具 + 生成参数
              ↓
         执行工具调用
         （MCP Server处理）
              ↓
         获取工具返回结果
              ↓
         结果送回LLM继续推理
              ↓
         判断：任务完成了吗？
              ├── 否 → 回到"选择工具"步骤
              └── 是 → 输出最终结果

核心就是一个 Think → Act → Observe → Repeat 的循环。

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补充几个关键组件的细节：

MCP（Model Context Protocol）：
OpenClaw跟工具之间的通信协议。类似于USB——你不需要给每个设备单独写驱动，有了统一协议，任何符合MCP标准的工具都能即插即用。

MCP Server：
每个工具（文件系统、浏览器、飞书等）都运行一个MCP Server，负责接收AI的指令并执行。一个OpenClaw实例可以同时连接多个MCP Server。

Context Window：
所有对话历史、工具调用结果都存在上下文窗口里。窗口有大小限制（比如200K token），超了就得压缩或遗忘旧内容。这就是为什么超长任务有时候AI会"失忆"。

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设计思想方面，OpenClaw借鉴了几个重要的理念：

  1. ReAct框架：Reasoning + Acting，让模型交替进行思考和行动
  2. 工具增强：不追求让AI本身无所不能，而是给它配各种工具
  3. 模型无关：底层可以换不同的LLM，架构本身不绑定任何一家
  4. 插件生态：通过MCP标准鼓励社区贡献工具

这个设计非常聪明——AI负责"想"，工具负责"做"，各司其职。

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做分享的话还可以提一下OpenClaw跟其他Agent框架（LangChain、AutoGPT）的区别：OpenClaw更专注于终端用户体验，而不是开发者框架。目标是让普通人也能用上AI Agent。

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完美！这个流程图的思路帮了大忙，我回去完善一下就能用了。谢谢各位技术大佬:folded_hands: