文章解析了AI Agent技术架构，包括推理服务、Memory（记忆）、RAG（检索增强生成）、MCP（模型上下文协议）和Skills（操作流程）五大核心组件，共同构成能自主行动的智能系统。以OpenClaw为例，介绍了它能操作电脑完成各种任务，同时提醒用户注意权限安全问题，理性看待AI Agent技术的应用价值。

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最近，开源界杀出了一匹黑马——OpenClaw（亦被称为ClawdBot）。

这个项目有多火？火到具体体现了什么叫“程序员最头疼的事情就是命名”。毕竟在短时间内，它可能已经经历了好几次改名风波。

OpenClaw的本质到底是什么？它跟大模型（LLM），以及前段时间技术圈热议的Skills、RAG、MCP、Memory又有什么关系？

很多朋友可能听过这些词，但放在一起就晕了。今天，我们就一次性将这些概念串起来，带大家看清楚这背后的技术逻辑，来一波彻底的“技术祛魅”。

01 一切的起点：推理服务

要理解OpenClaw，我们得先回到原点。

像 ChatGPT、DeepSeek 这类大模型，本质上是什么？

简单来说，它们就是躺在磁盘上的超大文件。这个文件里装的，是训练时学到的海量知识参数。

要让它工作，得有个程序把它加载到内存里，对外暴露 HTTP 接口。这个程序负责接收用户的请求，进行计算（推理），然后返回结果。这就是我们常说的推理服务。

给这个推理服务配上一个前端网页聊天框，就成了我们熟悉的“聊天AI”。

02 Memory（记忆）：让AI不再“脸盲”

推理服务有一个特点：它是无状态的。

什么意思呢？为了扛住高并发，服务通常会部署多个实例。你发出的第一句话可能打到了机器A，第二句话可能打到了机器B。对于大模型来说，每个请求处理完就结束了，它根本不记得你是谁，也不记得上一句聊了什么。

那为什么我们在聊天时，感觉AI能记得我们的对话？

这是因为有一个Context（上下文）机制。

其实大模型本身确实什么都不记得。但在每次请求时，系统会把之前的聊天记录“打包”拼接到新的对话里，一起发给大模型。大模型看到了完整的上下文，自然就能接上话了。

但是，如果每次都把所有历史对话发出去，上下文太长，大模型处理不了怎么办？这时候就需要Memory（记忆管理）机制：

短期记忆：最近几轮的对话，完整保存。

长期记忆：很久之前的对话，提取关键信息压缩成摘要保存。

每次请求时，系统智能地拼接这两类记忆，让大模型看起来“过目不忘”。

03 RAG：给大脑外挂一个“图书馆”

有了记忆，大模型能记住聊天了。但还有一个硬伤：知识滞后。

大模型的训练数据是固定的。你问它今天的新闻，或者公司内部的私密文档，它一问三不知。怎么办？

RAG（检索增强生成）登场了。

给大模型配一个外部知识库（比如存有最新新闻、内部文档的数据库）。

用户提问时，先去这个数据库里“搜”相关资料。

把搜到的知识和用户的问题，一起“喂”给大模型。

大模型基于这些外部知识，生成准确的回答。

这里有个技术细节：

传统数据库只能做字面匹配。但中文博大精深，意思一样但字面完全不同的词（比如“番茄”和“西红柿”）很难匹配。

所以，RAG通常配合向量数据库使用。它把文本转化成向量，用向量距离来衡量语义相似度。哪怕字面不同，只要语义相近，就能匹配上。

（数据量不大的话，用支持向量插件的 PostgreSQL 也是极好的选择）。

04 MCP：大模型有了“双手”

有了 Memory 和 RAG，大模型能记住历史、能获取新知识了。但它还只是个“缸中之脑”，只能说话，不能干活。

怎么让它具备操作工具的能力（比如发邮件、查代码、操作电脑）？

我们可以在对话里约定一种消息格式（Protocol）。

外部先告诉大模型：你有哪些工具可用（Schema）。

大模型想用工具时，输出一段特定格式的JSON。

外部程序收到这个JSON，去执行真正的发邮件操作。

执行完，把结果再喂回给大模型。

这种让大模型通过结构化消息来调用外部工具的方式，在工程上被抽象成了一套协议规范——MCP (Model Context Protocol)。

MCP Host：负责解析JSON并操作工具的程序（比如 Cursor, VS Code）。

MCP Client/Server：可以拆分部署。比如 GitHub MCP 插件，Client 在本地接收请求，Server 在 GitHub 服务器上执行 API 操作。

05 Skills：从“有工具”到“会干活”

有了 MCP 协议和插件，大模型手里有了钳子和扳手。但这就够了吗？

这就好比给了一个大学生一堆汽修工具，他也不一定能修好车。他缺的是经验和流程（SOP）。

这时候就需要Skills。

Skills 是一份结构化的“操作手册”。它详细说明了：

遇到什么场景？

用什么工具？

先做什么，后做什么？

有什么注意事项？

举个例子（排查线上事故）：

MCP提供了查监控、查日志、回滚版本这些原子能力。

Skills则规定了流程：先看监控判断范围 -> 再查日志定位模块 -> 必要时执行回滚。

总结一下关系：

大模型= 大脑

MCP= 神经系统（让大脑能指挥手）

MCP插件= 手上的工具

Skills= 脑子里的操作经验/SOP

06 终极形态：AI Agent 与 OpenClaw

把上面这一切拼起来：

大模型（思考） + Memory（记忆） + RAG（知识） + MCP（工具） + Skills（流程）

它们共同构成了一个在某些领域能代替人类自主行动、完成目标的系统——AI Agent（智能体）。

它本质上就是一个智能工具人。你通过提示词设定角色（程序员、律师、客服），它就能听令行事。

回到开头提到的 OpenClaw：

OpenClaw 本质上就是一个帮你自动操作电脑的 AI Agent。

它的逻辑非常直接：你能用电脑干什么，它就能干什么。比如发邮件、投简历、写代码，甚至做交易。

这听起来是不是很像前段时间爆火的Manus？

客观地说，OpenClaw 在技术上并没有极其颠覆性的底层突破，它和 Manus 是类似的产品逻辑。

OpenClaw：主要面向本地电脑环境，有一种“开源野路子”的美，主打自由和本地化。

Manus：出于安全考虑，通常将操作环境放在云端虚拟机里。

⚠️ 安全警示：

既然 OpenClaw 能完全操作你的电脑，权限安全就是一个大问题。如果将 OpenClaw 部署到云端服务器，它就有点“开源版 Manus”的味道了。但作为用户，一定要想清楚：你真的放心把电脑的控制权完全交给它吗？

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