OpenClaw 架构设计 - 模块化AI框架架构

🏛️ 架构概述

OpenClaw 采用模块化架构设计，各组件松耦合，可独立扩展：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      OpenClaw Core                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐   │
│  │ LLM     │  │ Memory  │  │ Tools   │  │ Skills  │   │
│  │ Engine  │  │ System  │  │ Manager │  │ Runner  │   │
│  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘   │
│       └────────────┴────────────┴────────────┘         │
│                          │                              │
│                   ┌──────┴──────┐                       │
│                   │   Router    │                       │
│                   └──────┬──────┘                       │
├──────────────────────────┼──────────────────────────────┤
│  ┌───────┐  ┌───────┐  ┌─┴─┐  ┌───────┐  ┌───────┐   │
│  │QQ Bot │  │Telegram│  │API│  │Discord│  │WeChat │   │
│  └───────┘  └───────┘  └───┘  └───────┘  └───────┘   │
│                      Channels                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

核心组件

LLM Engine - 大语言模型引擎，负责与各种 AI 模型交互
Memory System - 记忆系统，管理会话和长期记忆
Tools Manager - 工具管理器，提供文件、网络、数据库等能力
Skills Runner - 技能运行器，加载和执行技能
Router - 消息路由，将消息分发到正确的处理器
Channels - 通道适配器，对接各种消息平台

数据流

用户通过某个通道发送消息
Channel Adapter 接收并标准化消息
Router 根据 routing 规则分发消息
Skill Runner 检查是否匹配技能触发条件
LLM Engine 处理消息，调用需要的工具
Memory System 存储对话上下文
生成的回复通过 Channel 返回给用户