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很多人聊 AI Agent,只会讲 Prompt、工具调用、RAG。 但一个真正能跑起来的 AI Agent 系统,背后远不止这些。 这期视频我从 OpenClaw 生态全景 讲到 Gateway 网关控制面,再到 Memory 记忆系统 和 Agent Runtime 执行引擎,系统拆解一个开源 AI Agent 框架是如何从“能用”走向“可落地、可扩展、可运行”的。 你会看到的核心内容包括: OpenClaw 为什么能在短时间内催生出多个衍生项目,从云端网关到极简轻量版,再到嵌入式和垂直场景 Agent,生态形态非常丰富。 Gateway 为什么是整个 Agent 系统的“中枢神经系统”:它负责多渠道接入、WebSocket 实时通信、认证、限流、幂等去重、人工审批、热更新和故障自愈。 Memory 模块如何真正让 AI “记住你”:从 Markdown/会话日志进入系统,到切分、嵌入、SQLite 索引,再到 BM25 + 向量混合检索、时间衰减、MMR 重排、缓存和原子重建。 Runtime 为什么不是简单调一下 LLM API:它本质上是一个带认证轮转、错误分类恢复、工具调用管线、流式响应、沙箱隔离、会话管理和并发控制的工业级执行引擎。 更多前沿AI课程与学习资源请关注: 🌐 官方网站:TGLTommy.com(访问需科学上网) 📺 B站/公众号/YouTube:唐国梁Tommy
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OpenClaw 全栈拆解:AI Agent 的生态、网关、记忆、Runtime 到底是怎么跑起来的?
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OpenClaw 生态全景(第一期)从项目矩阵看 AI Agent 的扩展路径
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