告别 Vibe Coding | 一文拆解 OpenClaw、Claude Code 背后的 AI Agent 五层全能架构

最近，AI 圈简直比奈飞的连续剧还精彩。

先是那个顶着“龙虾”图标、号称“The AI that actually does things”的 OpenClaw（老粉可能还记得它叫 Clawdbot 或 Moltbot）上演了一出“更名记”，为了避嫌 Claude 可谓操碎了心；

紧接着，开源界 OpenCode 探索在前，Anthropic 官方的 Claude Code 紧随其后，一把火点燃了“终端 Agent”的热情；再看 IDE 战场，Cursor 还在持续进化，字节的 Trae 已经带着 Solo 模式半路杀出，直接“杀疯了”。

这一套组合拳下来，让程序员和产品经理瞬间陷入了新名词的海洋。特别是随着 Agent 能力越来越强，Skills（技能）和 Spec（规范）这两个概念瞬间稳站 C 位。

为什么？ 因为以前的 AI 只是聊聊天，现在的 AI 能操控电脑。模型越强（Brain），越需要规矩（Spec）和技巧（Skills），否则它们就是一群破坏力极强的“数字野马”。

今天，咱们就跳出这些眼花缭乱的命名，用一张全能架构图，彻底看透从 OpenClaw 到 Claude Code，这些“超级员工”到底是怎么炼成的。

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第一部分：从“裸机”到“五官”

—— 给缸中大脑装上身体

首先，我们要认清一个现实：像 GPT-5 或 Claude Opus 4.5 这种大模型，本质上只是躺在服务器硬盘里的一堆参数文件。

当我们把它加载到内存，配上一个聊天框，它就成了推理服务。但这时候的它，是一个“裸机”：

1. 没记性： 哪怕是 GPT-5，刷新网页也就忘了你是谁。
2. 没手脚： 它能生成完美的代码，但没法帮你推送到 GitHub。
3. 没规矩： 代码风格随心所欲，完全不管你团队的 .eslintrc 规范。

为了让这些强大的模型变成合格的“数字员工”，我们需要给它加装组件。如果把 AI Agent 比作一个新入职的员工，这些组件就是他的器官：

1. 🧠 Memory（记忆）：AI 的“记性”

• 痛点： 以前的 AI 是“秒忘哥”，每聊一轮都要重新把背景介绍一遍，费劲。
• 解决：
  • 短期记忆： 像人的工作记忆，完整保留最近几句对话。
  • 长期记忆： 像写日记，把很久以前的重点压缩成摘要存起来。
• 作用： 解决连贯性问题，让它记得你是谁，记得刚才聊了啥。

2. 📚 RAG（检索增强）：AI 的“外挂字典”

• 痛点： 模型的知识有截止日期，而且它不知道你公司的内网文档，问急了就开始一本正经胡说八道（幻觉）。
• 解决： 在回答你之前，先去外部数据库（向量数据库）里“搜一下”相关资料，带着资料一起回答。
• 作用： 解决时效性和私有知识问题。

3. 🔌 MCP（工具协议）：AI 的“通用接口”

• 痛点： AI 想操作电脑，但每个软件的接口都不一样，开发太累。
• 解决： MCP (Model Context Protocol) 就像是 AI 界的“USB 标准”。不管是连数据库、发邮件还是操作终端，只要符合 MCP 标准，GLM-4.7 也能即插即用。
• 作用： 给 AI 装上手脚，让它能真正接触物理世界。

4. 🎯 Skills（技能）：AI 的“SOP 手册”

• 痛点： 给 AI 一堆工具，它可能不知道先用哪个。比如修 Bug，它可能上来就改代码，而不是先看日志。
• 解决： Skills 是结构化的操作流程。它规定了特定场景下的动作顺序：“先查日志 -> 再定位代码 -> 最后运行测试”。
• 作用： 提供工作经验，让 AI 办事有章法。

5. ⚖️ Spec（规范）：AI 的“灵魂契约”

• 痛点： 这是最近 OpenSpec 和 Cursor 带火的概念。AI 能力越强，越容易“放飞自我”（Vibe Coding）。
• 解决： Spec 是你预设的“军规”（如 .cursorrules 或 .spec 文件）。它强制规定了：“必须用 TypeScript”、“变量必须驼峰命名”、“提交记录必须包含 Emoji”。
• 作用： 定义做事标准。Skills 解决“怎么做”，Spec 解决“做成什么样”。

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第二部分：全景架构图解

一张图看懂 Agent 是如何运转的

光说不练假把式。我们将上述所有组件组装起来，就构成了现代 AI Agent 的五层全能架构。

请仔细看这张图，这就是目前最前沿的 AI 系统（如 Trae, Cursor, Claude Code）背后的逻辑：

深度解读：五层架构如何协同工作？

想象一下，你对 Trae 或 OpenClaw 下令：“按照公司的安全 Spec，帮我修复这个登录 Bug。”

1. 📜 规则层 (Spec) —— 第一道关卡
   • AI 接收指令前，先读取了项目里的 Spec 文件。它心里有数了：“哦，老板说了，修复代码不能删注释，而且必须写单元测试。” 这是顶层约束。
2. 🧠 决策层 (Layer_Brain) —— 大脑运转
   • LLM 开始思考。它不是瞎想，而是结合了 Spec 的要求，开始规划任务：“第一步复现 Bug，第二步改代码，第三步测试。”
3. 📚 知识层 (Layer_Data) —— 查阅资料
   • Memory 提醒它：“用户刚才说了，测试环境的密码是 123456。”
   • RAG 帮它查阅：“公司的安全规范文档里说，密码不能明文存储，得加盐哈希。”
   • 这时候，AI 的脑子里既有上下文，又有了专业知识。
4. 🛠️ 执行层 (Layer_Action) —— 动手干活
   • Skills 告诉它具体的修 Bug 流程（SOP）。
   • MCP 则是真正的手。AI 通过 MCP 协议调用了 VS Code 的接口，打开了文件，输入了代码，并运行了终端命令。
5. 🏗️ 基础设施层 (Infrastructure)
   • 这一切的底层，可能是性价比极高的 DeepSeek 3.2 或国产之光 GLM-4.7 在提供源源不断的算力。

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第三部分：谁是谁？软件对号入座

搞懂了架构，再看这几天刷屏的软件，你就会发现它们其实是在不同层级上的“单科状元”或“全能王”：

• 如果你想给 AI 立规矩（拒绝 Vibe Coding）：
  • 看 OpenSpec 和 Cursor (.cursorrules)。它们主攻 Spec 层，让 AI 从“随性编程 (Vibe Coding)”变成“规范编程”。
• 如果你想让 AI 懂你的私有文档：
  • 看 NotebookLM。它是 RAG 层 的极致代表，不管你喂给它多少本 PDF，它都能精准回答，绝不瞎编。
• 如果你想让 AI 操作电脑终端：
  • 看 Claude Code。它是 MCP 层 的原生支持者，命令行操作溜得飞起。
• 如果你想要一个全能员工：
  • 开箱即用的商业智能体：Trae (Solo模式) 和 Cursor (Agent模式)，它们像配备大脑、记忆与手脚的 Agent 完全体，能处理端到端工作。
  • 高度自主的开源方案：OpenClaw，一个可自托管、通过聊天远程操控电脑的 开源智能体，追求极致控制与隐私。

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第四部分：一图胜千言（总结）

最后，为了让你在和同事吹牛（划掉）讨论技术时能一针见血，我们准备了这个终极对比表：

组件名称	对应人体	解决的核心问题	形象比喻	典型代表
Spec	意志/准则	做成什么样？ (规范/风格)	公司的员工手册/合同	.cursorrules, OpenSpec
LLM	大脑	怎么思考？ (逻辑/规划)	顶尖的博士生	Claude Opus 4.5, GPT-5, glm 4.7
Memory	记性	刚才说了啥？ (连贯性)	随身记事本	上下文窗口
RAG	学识	背景知识是啥？ (专业性)	外挂的新华字典	NotebookLM
MCP	手脚	怎么用工具？ (连接性)	万能 USB 插座	Claude Code
Skills	经验	先做啥后做啥？ (流程)	老员工的操作 SOP	提示词库/插件
Agent	全人	自主完成目标	超级数字员工	Trae, Cursor, OpenClaw

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结语

从“聊天机器人”到“智能体”，AI 正在经历一场从大脑到全身的进化。

OpenClaw 的改名、Claude Code 的爆火、Spec 的流行，都在传递一个信号：我们正在告别盲目的 Vibe Coding（凭感觉编程），进入了规范化、工程化的 Agent 时代。

下次再看到新出的 AI 工具，不妨拿出那张五层架构图对一对：它是装了新手脚？还是立了新规矩？还是换了 DeepSeek 3.2 的新脑子？ 一眼便知！

下次再看到新出的 AI 工具，不妨拿出那张五层架构图对一对：它是装了新手脚？还是换了新脑子？亦或是立了新规矩？ 一眼便知！