从零构建轻量级AI Agent框架：迷你版OpenClaw实战指南-育师

1. 从“大龙虾”到“小龙虾”：为什么我们需要一个迷你版OpenClaw

最近在AI智能体圈子里，OpenClaw（俗称“大龙虾”）的热度居高不下。作为一个开源的AI Agent框架，它集成了多模型调度、技能编排、工具调用等能力，听起来确实很酷。但很多朋友在尝试部署和使用时，都遇到了一个共同的“劝退”点：太重了。完整的OpenClaw部署，动辄需要几十GB的磁盘空间，对内存和CPU也有不低的要求，更别提那些复杂的依赖和配置了。对于只是想快速体验其核心Agent工作流，或者想在个人电脑、小型服务器上跑个轻量级自动化助手的人来说，这门槛实在有点高。

这就引出了我们今天要聊的话题：打造一个迷你版的OpenClaw。这个“小龙虾”的目标不是复刻所有功能，而是取其精华，去其繁重。我们聚焦于最核心的Agent调度、工具调用和简单的技能管理，用最精简的依赖和配置，构建一个能跑起来、能干活、能让你理解底层原理的轻量级版本。这不仅是降低体验门槛，更是一个绝佳的学习过程。通过亲手搭建，你能彻底搞明白一个AI Agent框架的骨架是如何搭建的，消息如何流转，工具如何被调用，这对于你未来使用任何复杂框架，甚至自己设计Agent系统，都有着不可估量的价值。

所以，无论你是被OpenClaw的庞大吓退的初学者，还是想深入理解Agent架构的开发者，跟着这篇指南，我们一起动手，从零开始，打造属于你自己的“小龙虾”。

2. 迷你版OpenClaw的核心架构设计：我们到底要建什么？

在动手写代码之前，我们必须先想清楚：一个“能用”的迷你版OpenClaw，至少需要哪些核心模块？如果照搬原版，我们又会陷入复杂的泥潭。因此，我们的设计原则是：单一职责、接口清晰、依赖最小。

基于对OpenClaw公开资料和社区讨论的分析，我们可以将其最核心的流程抽象为以下几个部分：

Agent核心（Brain）：负责接收用户指令，进行意图理解，并规划执行步骤。在迷你版中，我们可以用一个轻量级的LLM（比如通过Ollama本地运行的Qwen2.5-7B或Llama 3.2）作为大脑，配合一个简单的提示词（Prompt）模板来实现。
工具注册与管理中心（Toolbox）：Agent需要“手”来执行具体任务。我们将所有可用的功能（如搜索、计算、读写文件）封装成统一的工具（Tool）。每个工具需要明确定义其名称、描述、参数格式。管理中心负责维护工具列表，并在Agent需要时提供调用接口。
技能执行器（Skill Executor）：这是工具调用的实际执行单元。当Agent决定使用某个工具时，执行器负责解析参数，调用对应的函数或API，并将执行结果返回给Agent。这里需要处理好错误捕获和结果格式化。
会话与记忆管理（Memory）：为了让Agent在连续对话中保持上下文，一个简单的短期记忆是必要的。我们可以实现一个基于列表的对话历史记录，只保存最近几轮的问答和工具调用结果。
主控流程（Orchestrator）：这是连接上述所有部分的“总指挥”。它控制着“用户输入 -> Agent思考 -> 工具调用 -> 结果返回 -> 继续思考或输出”这个循环。

为了极致轻量，我们暂时砍掉这些“豪华”功能：复杂的多Agent协作、图形化WebUI、企业级的权限和审计日志、与飞书/微信等IM工具的深度集成（这些可以作为后续扩展）。我们的“小龙虾”首先要在命令行里健步如飞。

2.1 技术栈选型：为什么是它们？

明确了架构，接下来选择实现的技术栈。我们的选择标准是：流行、轻量、文档丰富、易于集成。

编程语言：Python 3.8+。这是AI和自动化领域的绝对主流，生态丰富，从LLM调用到网络请求都有成熟的库。
LLM接口层：litellm或直接使用openai库。litellm的优势在于它统一了数十种模型（OpenAI, Anthropic, Cohere, 本地Ollama等）的调用接口，只需改个参数就能切换模型，非常灵活。对于迷你版，为了更直接，我们可以先用openai库兼容的格式来调用本地Ollama服务。
本地模型服务：Ollama。它是在本地运行和管理大模型最简单的方式，一条命令就能拉取和启动模型，完美契合我们“轻量、本地”的需求。
工具函数实现：标准库 + 少量第三方库。比如用requests做网络请求，用json处理数据，用subprocess执行系统命令。避免引入重型框架。
配置管理：简单的config.yaml或.env文件。将模型地址、API密钥（如果有）、工具开关等配置外部化。

这个选型确保了我们的项目依赖非常干净，一个requirements.txt文件可能只需要不到10个包，极大降低了部署复杂度。

3. 从零开始：搭建迷你OpenClaw的运行环境

理论说得再多，不如动手开始。我们首先需要一个干净的环境来构建我们的“小龙虾”。

3.1 基础环境准备

假设你使用的是 Ubuntu 20.04/22.04 或 macOS，Windows用户建议使用WSL2以获得接近Linux的体验。

首先，确保系统有Python和pip。然后，为项目创建一个独立的虚拟环境，这是Python项目的最佳实践，可以避免依赖冲突。

# 1. 创建项目目录并进入 mkdir mini-openclaw && cd mini-openclaw # 2. 创建虚拟环境（使用venv） python3 -m venv venv # 3. 激活虚拟环境 # Linux/macOS source venv/bin/activate # Windows (cmd) # venv\Scripts\activate # 激活后，命令行提示符前通常会显示 (venv)

3.2 安装并配置Ollama（本地大脑）

我们的Agent需要一个思考的“大脑”，即大语言模型。我们选择Ollama在本地运行一个较小的模型。

# 在终端中，根据你的系统安装Ollama # 访问 https://ollama.com/download 获取官方一键安装脚本，或使用以下命令（Linux/macOS） curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 安装完成后，拉取一个轻量级模型，例如Qwen2.5-7B ollama pull qwen2.5:7b # 或者 Llama 3.2 的最新轻量版 # ollama pull llama3.2:1b # 启动模型服务，默认会在本地11434端口启动 ollama run qwen2.5:7b # 第一次运行会加载模型，你可以先按 Ctrl+C 退出交互模式，服务会在后台运行。

验证Ollama是否正常运行：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "qwen2.5:7b", "prompt": "Hello", "stream": false }'

如果看到返回了一段JSON，里面有生成的文本，说明模型服务正常。

3.3 安装项目Python依赖

在项目根目录下，创建requirements.txt文件，填入以下内容：

openai>=1.0.0 # 用于以OpenAI兼容格式调用Ollama requests>=2.28.0 # 用于实现网络搜索等工具 pyyaml>=6.0 # 用于读取YAML配置文件 python-dotenv>=1.0.0 # 用于管理环境变量

然后安装它们：

pip install -r requirements.txt

至此，最精简的基础环境就准备好了。我们没有安装任何沉重的Web框架或复杂的中间件，一切以够用、易懂为准。

4. 核心模块实现：手把手编写“小龙虾”的代码

环境就绪，现在开始编写核心代码。我们将按照之前设计的架构，逐个模块实现。

4.1 第一步：定义工具（Tool）的基类与具体工具

工具是Agent的手臂。我们先定义一个所有工具都必须遵循的基类，规定它们必须有名字、描述和一个执行方法。

在项目根目录创建tools.py：

import json import subprocess from abc import ABC, abstractmethod from typing import Any, Dict import requests from datetime import datetime class BaseTool(ABC): """所有工具的基类""" name: str = "" description: str = "" @abstractmethod def execute(self, **kwargs) -> str: """执行工具，返回结果字符串""" pass def to_dict(self) -> Dict[str, Any]: """将工具信息转换为字典，用于提供给LLM""" return { "name": self.name, "description": self.description, "parameters": self._get_parameters_schema() } @abstractmethod def _get_parameters_schema(self) -> Dict[str, Any]: """返回工具的参数JSON Schema，用于让LLM知道如何调用""" pass # 具体工具实现示例 class CalculatorTool(BaseTool): """一个简单的计算器工具，能进行加减乘除。""" name = "calculator" description = "Useful for performing basic arithmetic calculations. Input should be a mathematical expression like '2 + 3 * 4'." def _get_parameters_schema(self) -> Dict[str, Any]: return { "type": "object", "properties": { "expression": { "type": "string", "description": "The mathematical expression to evaluate, e.g., '2 + 3 * 4'." } }, "required": ["expression"] } def execute(self, **kwargs) -> str: expression = kwargs.get("expression", "") if not expression: return "Error: No expression provided." # 警告：这里使用eval有安全风险，仅用于演示。生产环境应用更安全的计算库如`ast.literal_eval`或`numexpr`。 try: # 简单替换一些常用符号，增强兼容性 expr = expression.replace('^', '**').replace('x', '*').replace('÷', '/') result = eval(expr, {"__builtins__": {}}, {}) return f"The result of '{expression}' is {result}." except Exception as e: return f"Error calculating expression '{expression}': {e}" class WebSearchTool(BaseTool): """一个模拟的网络搜索工具（实际调用DuckDuckGo Instant Answer API）。""" name = "web_search" description = "Useful for searching the web for current information. Input should be a search query." def _get_parameters_schema(self) -> Dict[str, Any]: return { "type": "object", "properties": { "query": { "type": "string", "description": "The search query string." } }, "required": ["query"] } def execute(self, **kwargs) -> str: query = kwargs.get("query", "") if not query: return "Error: No search query provided." try: # 使用DuckDuckGo的Instant Answer API，无需API Key url = "https://api.duckduckgo.com/" params = {"q": query, "format": "json", "no_html": "1", "skip_disambig": "1"} resp = requests.get(url, params=params, timeout=10) data = resp.json() abstract = data.get("AbstractText", "") if abstract: return f"Search result for '{query}': {abstract}" else: return f"No concise answer found for '{query}'. You may need to browse the full results." except requests.exceptions.RequestException as e: return f"Network error during search: {e}" class GetDateTimeTool(BaseTool): """获取当前日期和时间的工具。""" name = "get_current_time" description = "Useful for getting the current date and time." def _get_parameters_schema(self) -> Dict[str, Any]: return {"type": "object", "properties": {}} def execute(self, **kwargs) -> str: now = datetime.now() return f"The current date and time is: {now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}" # 工具管理器 class ToolManager: """管理所有可用工具的注册和查找""" def __init__(self): self._tools: Dict[str, BaseTool] = {} def register_tool(self, tool: BaseTool): self._tools[tool.name] = tool def get_tool(self, name: str) -> BaseTool: return self._tools.get(name) def list_tools_for_llm(self) -> list: """返回给LLM的工具列表描述""" return [tool.to_dict() for tool in self._tools.values()] def execute_tool(self, tool_name: str, **kwargs) -> str: tool = self.get_tool(tool_name) if not tool: return f"Error: Tool '{tool_name}' not found." try: return tool.execute(**kwargs) except Exception as e: return f"Error executing tool '{tool_name}': {e}"

注意：上面的计算器工具使用了eval，这在接受不可信用户输入时是极其危险的，因为它可以执行任意Python代码。这里仅用于演示最简单原理。在实际项目中，你必须使用安全的替代方案，例如：
使用ast.literal_eval限制为字面量表达式（但功能有限）。
使用专门的数学表达式解析库，如numexpr或simpleeval。
完全自己解析四则运算字符串。安全是构建工具的第一要务。

4.2 第二步：实现Agent核心与LLM交互

接下来，我们创建Agent的核心，它负责与LLM对话，并根据LLM的回复决定是调用工具还是直接回答用户。

创建agent.py：

import json import logging from typing import Dict, Any, List from openai import OpenAI from tools import ToolManager logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) class MiniAgent: def __init__(self, model: str = "qwen2.5:7b", base_url: str = "http://localhost:11434/v1", api_key: str = "ollama"): """ 初始化迷你Agent。 :param model: 使用的模型名称，对应Ollama中的模型名。 :param base_url: Ollama的API地址（兼容OpenAI格式）。 :param api_key: 对于本地Ollama，可以任意填写，但不能为空。 """ self.client = OpenAI(base_url=base_url, api_key=api_key) self.model = model self.tool_manager = ToolManager() self.conversation_history: List[Dict[str, str]] = [] # 简单的对话记忆 def add_to_history(self, role: str, content: str): """向对话历史添加一条消息""" self.conversation_history.append({"role": role, "content": content}) # 可选：限制历史长度，避免上下文过长 if len(self.conversation_history) > 20: self.conversation_history = self.conversation_history[-20:] def _build_messages_for_llm(self, user_input: str, tool_results: List[str] = None) -> List[Dict[str, str]]: """构建发送给LLM的消息列表，包含系统指令、历史对话、工具描述和当前输入。""" messages = [] # 1. 系统指令，告诉LLM它的角色和能力 system_prompt = """You are a helpful AI assistant with access to tools. You can use tools to help answer the user's questions. When you need to use a tool, you MUST respond in the following JSON format: { "thought": "Your reasoning about what to do next", "action": { "name": "tool_name", "args": { "arg1": "value1", "arg2": "value2" } } } If you don't need a tool and can answer directly, respond in plain text. The available tools are: """ # 添加工具描述 tools_info = json.dumps(self.tool_manager.list_tools_for_llm(), indent=2) system_prompt += tools_info + "\nRemember: Always think step by step. If using a tool, output ONLY the JSON." messages.append({"role": "system", "content": system_prompt}) # 2. 添加历史对话（用户和助理的交替） for msg in self.conversation_history[-6:]: # 只取最近几轮 messages.append(msg) # 3. 添加上一轮工具执行的结果（如果有） if tool_results: for result in tool_results: # 将工具结果以“系统”或“工具”角色插入，这里用“user”角色简单模拟 messages.append({"role": "user", "content": f"[Tool Result]: {result}"}) # 4. 添加当前用户输入 messages.append({"role": "user", "content": user_input}) return messages def process(self, user_input: str) -> str: """处理用户输入的主要循环。""" logger.info(f"User: {user_input}") self.add_to_history("user", user_input) max_turns = 5 # 防止无限循环 final_answer = None for turn in range(max_turns): # 构建消息 messages = self._build_messages_for_llm(user_input if turn == 0 else "") # 调用LLM try: response = self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=messages, temperature=0.1, # 低温度，让输出更确定，更适合工具调用 stream=False, ) llm_output = response.choices[0].message.content.strip() logger.info(f"LLM Output (Turn {turn+1}): {llm_output}") except Exception as e: return f"Error calling LLM: {e}" # 尝试解析LLM输出是否为JSON（即工具调用） try: action_data = json.loads(llm_output) # 检查是否符合我们的工具调用格式 if isinstance(action_data, dict) and "action" in action_data: thought = action_data.get("thought", "") logger.info(f"Agent Thought: {thought}") action = action_data["action"] tool_name = action.get("name") tool_args = action.get("args", {}) if not tool_name: final_answer = "LLM returned an action without a tool name." break # 执行工具 logger.info(f"Executing tool: {tool_name} with args: {tool_args}") tool_result = self.tool_manager.execute_tool(tool_name, **tool_args) logger.info(f"Tool Result: {tool_result}") # 将工具结果添加到历史，准备下一轮循环 self.add_to_history("assistant", f"[Called tool {tool_name}]") # 这里简化处理，将结果作为下一轮的“用户输入”的一部分 # 实际上，更好的方式是将结果以特定角色插入历史 user_input = tool_result # 下一轮，LLM将基于工具结果继续思考 continue # 继续下一轮循环 else: # 输出不是有效的工具调用JSON，视为最终回答 final_answer = llm_output break except json.JSONDecodeError: # 输出不是JSON，视为最终回答 final_answer = llm_output break if final_answer is None: final_answer = f"Reached maximum turns ({max_turns}) without a final answer." # 将助理的最终回答加入历史 self.add_to_history("assistant", final_answer) logger.info(f"Final Answer: {final_answer}") return final_answer

这个MiniAgent类是整个系统的大脑。它的核心逻辑在一个循环中：

将用户输入、对话历史、可用工具描述组合成提示词，发送给LLM。
解析LLM的回复。如果回复是格式正确的JSON（包含action），就提取工具名和参数，调用对应的工具。
将工具执行结果反馈回去，开启下一轮循环，直到LLM给出自然语言回答或达到最大循环次数。
使用temperature=0.1是为了让LLM的输出更稳定、更可预测，这对于工具调用的准确性至关重要。

4.3 第三步：编写主程序与配置

最后，我们创建一个主程序main.py来把一切串联起来，并添加一个简单的配置文件。

创建config.yaml：

agent: model: "qwen2.5:7b" # 使用的Ollama模型名 base_url: "http://localhost:11434/v1" api_key: "ollama" # 本地运行可任意填写 max_turns: 5 tools: enabled: - calculator - web_search - get_current_time

创建main.py：

import yaml from agent import MiniAgent from tools import CalculatorTool, WebSearchTool, GetDateTimeTool def load_config(config_path: str = "config.yaml"): with open(config_path, 'r') as f: config = yaml.safe_load(f) return config def main(): # 加载配置 config = load_config() agent_config = config.get('agent', {}) # 初始化Agent agent = MiniAgent( model=agent_config.get('model', 'qwen2.5:7b'), base_url=agent_config.get('base_url', 'http://localhost:11434/v1'), api_key=agent_config.get('api_key', 'ollama') ) # 注册工具（可以根据配置动态启用） enabled_tools = config.get('tools', {}).get('enabled', []) all_tools = { 'calculator': CalculatorTool(), 'web_search': WebSearchTool(), 'get_current_time': GetDateTimeTool(), } for tool_name in enabled_tools: if tool_name in all_tools: agent.tool_manager.register_tool(all_tools[tool_name]) print(f"Tool registered: {tool_name}") else: print(f"Warning: Tool '{tool_name}' not found in available tools.") print("\n=== Mini OpenClaw Started ===") print("Type 'exit' or 'quit' to end the conversation.\n") # 简单的命令行交互循环 while True: try: user_input = input("\nYou: ").strip() if user_input.lower() in ['exit', 'quit']: print("Goodbye!") break if not user_input: continue # 处理用户输入 response = agent.process(user_input) print(f"\nAssistant: {response}") except KeyboardInterrupt: print("\n\nInterrupted by user. Goodbye!") break except Exception as e: print(f"\nAn error occurred: {e}") if __name__ == "__main__": main()

5. 运行、测试与效果验证

代码写完，激动人心的时刻到了。让我们启动“小龙虾”，看看它能不能像真正的Agent一样工作。

5.1 启动与基础测试

首先，确保你的Ollama服务正在运行（ollama run qwen2.5:7b在另一个终端运行着）。然后，在你的项目终端中：

# 确保在虚拟环境中 source venv/bin/activate # 运行主程序 python main.py

如果一切顺利，你会看到类似下面的输出：

Tool registered: calculator Tool registered: web_search Tool registered: get_current_time === Mini OpenClaw Started === Type 'exit' or 'quit' to end the conversation. You:

现在，让我们问几个问题来测试它的核心能力：

测试1：纯对话（不调用工具）

You: 你好，介绍一下你自己。

LLM应该会根据系统提示词，用自然语言回答，说明自己是一个有工具调用能力的助手。

测试2：调用计算器工具

You: 请计算一下 (15 + 27) * 3 等于多少？

观察后台日志（如果你设置了logging.INFO），你应该能看到类似这样的流程：

INFO:agent:User: 请计算一下 (15 + 27) * 3 等于多少？ INFO:agent:LLM Output (Turn 1): { "thought": "用户需要一个数学表达式的计算结果。我有一个计算器工具。", "action": { "name": "calculator", "args": { "expression": "(15 + 27) * 3" } } } INFO:agent:Agent Thought: 用户需要一个数学表达式的计算结果。我有一个计算器工具。 INFO:agent:Executing tool: calculator with args: {'expression': '(15 + 27) * 3'} INFO:agent:Tool Result: The result of '(15 + 27) * 3' is 126.0. INFO:agent:LLM Output (Turn 2): 根据计算器工具的结果，(15 + 27) * 3 等于 126。 INFO:agent:Final Answer: 根据计算器工具的结果，(15 + 27) * 3 等于 126。

最终，你会在命令行看到助理的回答。这个过程完美演示了Agent的思考-行动-观察循环：LLM先“思考”需要计算，然后“行动”（输出JSON调用工具），系统执行工具并返回结果（“观察”），LLM最后基于观察给出最终回答。

测试3：调用网络搜索工具

You: 今天北京的天气怎么样？

由于我们用的是DuckDuckGo API，它可能会返回一些摘要信息。这演示了Agent如何获取实时信息。

测试4：调用时间工具

You: 现在几点了？

它会返回系统的当前时间。

5.2 常见问题与调试技巧

在初次运行中，你可能会遇到一些问题，这里是一些排查思路：

问题：连接Ollama失败，报错ConnectionError
- 检查：确保ollama run命令正在运行，并且监听在11434端口。可以用curl http://localhost:11434/api/tags测试。
- 解决：确认config.yaml中的base_url是否正确（通常是http://localhost:11434/v1）。注意末尾的/v1是OpenAI兼容接口必需的。
问题：LLM没有返回JSON，而是直接说了话
- 原因1：提示词（System Prompt）不够强，没有“逼”LLM严格遵守JSON格式。可以尝试强化提示词，例如强调“你必须以JSON格式响应”、“只输出JSON，不要有任何其他文字”。
- 原因2：模型能力或温度（temperature）设置问题。较小的模型可能对复杂格式指令遵循不佳。尝试将temperature降为0，或换用指令遵循能力更强的模型（如llama3.2:3b或qwen2.5:7b-instruct）。
- 调试：打印出发送给LLM的完整消息（messages），看看系统指令是否清晰传递。
问题：工具调用参数解析错误
- 检查：LLM输出的JSON格式是否正确？参数名是否与工具定义的_get_parameters_schema匹配？
- 解决：在agent.py的JSON解析部分增加更健壮的异常处理，并打印出解析前的原始字符串，便于调试。
问题：工具执行出错（如计算器eval错误）
- 检查：工具本身的execute方法是否有bug？输入参数是否合法？
- 解决：在工具函数内部做好异常捕获，并返回清晰的错误信息，方便Agent进行下一步处理。

一个关键的调试习惯：充分利用日志。我们在关键步骤都加了logger.info，运行程序时确保日志级别是INFO，这样你就能清晰地看到Agent内部的思考链（Thought）、行动（Action）和观察（Observation），这是理解和调试Agent行为最重要的依据。

6. 从“能用”到“好用”：进阶优化与扩展思路

我们的“小龙虾”已经能跑起来了，但距离一个健壮、好用的系统还有距离。以下是几个关键的优化和扩展方向，你可以选择自己感兴趣的去实现。

6.1 优化一：强化提示词工程（Prompt Engineering）

系统提示词是Agent的“宪法”，直接决定了它的行为模式。我们当前的提示词比较简单，可以优化：

更清晰的结构：使用XML标签或Markdown代码块来分隔指令、工具描述和示例，让LLM更容易理解。
加入少样本示例（Few-Shot）：在系统提示词中直接给出一两个完整的“用户问题 -> LLM思考并调用工具 -> 工具结果 -> LLM最终回答”的例子。这是让LLM学会遵循格式最有效的方法之一。
约束输出：明确要求LLM在“思考”部分进行链式推理（Chain-of-Thought），并严格限制其输出只能是纯文本或指定的JSON格式。

6.2 优化二：实现更可靠的工具调用解析

当前我们简单地用json.loads()来解析LLM输出，这很脆弱。LLM可能在JSON外加多余的解释。更健壮的做法是：

使用正则表达式从输出中提取第一个JSON块。
或者，使用LLM本身进行二次解析（例如，用一个极简的提示词：“将以下文本中的JSON对象提取出来：...”），但这会增加延迟。
采用支持“函数调用”（Function Calling）或“工具调用”（Tool Calling）的官方API。许多云厂商和新的本地模型（如通过Ollama使用qwen2.5:7b-instruct时指定tools参数）原生支持此功能，能极大提高格式准确性。

6.3 扩展一：增加更多实用工具

工具库是Agent能力的边界。你可以轻松添加新工具：

文件操作：读取、写入、列出目录文件。
数据库查询：连接SQLite或MySQL，执行查询。
调用外部API：集成天气预报、股票价格、翻译服务等。
系统命令：在受控环境下执行简单的shell命令（注意安全！）。
知识库检索：结合本地向量数据库（如ChromaDB），让Agent能回答基于私有文档的问题。

每添加一个工具，只需创建一个继承BaseTool的新类，并在main.py中注册即可。

6.4 扩展二：引入简单的技能（Skill）概念

在OpenClaw中，“技能”可能是更复杂的、由多个工具调用和逻辑判断组成的流程。我们可以在迷你版中做一个雏形：

定义一个Skill基类，它也有name,description和一个execute方法。
Skill的execute方法内部，可以调用多个工具，或者甚至调用另一个LLM进行子任务规划。
在系统提示词中，除了工具，也把可用的技能描述提供给LLM。当用户请求一个复杂任务时，LLM可以直接调用一个“技能”，而不是自己一步步规划。

例如，可以创建一个“天气查询技能”，它内部先调用“获取用户位置工具”（或询问用户），再调用“网络搜索天气API工具”，最后将结果格式化输出。

6.5 扩展三：持久化记忆与状态管理

目前的对话历史只在内存中，程序重启就丢失。可以引入简单的持久化：

使用sqlite3数据库或json文件保存对话历史。
为每个会话（Session）分配一个唯一ID，实现多轮对话的隔离和恢复。
引入摘要记忆（Summary Memory）：当对话历史过长时，让LLM自动生成一个摘要，然后用摘要代替冗长的历史，节省上下文窗口。

6.6 部署与集成：让它真正跑起来

命令行增强：使用argparse库支持启动参数，如指定配置文件、模型等。
简易Web接口：使用FastAPI或Flask快速包装一个HTTP API，这样就能从浏览器或其他程序调用你的Agent了。
计划任务：结合schedule或celery库，让Agent可以定时执行某些任务（如每日简报）。
集成到IM：虽然完整集成飞书/微信很复杂，但你可以利用它们的开放Webhook，当收到消息时，调用你的Agent API，再将回复传回去，实现一个最简单的聊天机器人。

通过以上步骤，你已经拥有了一个完全在自己掌控之中、架构清晰、可扩展的迷你AI Agent系统。它可能没有原版OpenClaw那么功能繁多，但你完全理解它的每一行代码是如何工作的。这个过程中积累的经验——从提示词设计、工具封装到Agent循环控制——远比单纯部署一个黑盒系统有价值得多。接下来，就根据你的实际需求，尽情地改造和扩展你的“小龙虾”吧。