Claude-Code引擎赋能OpenClaw
v1.0.0将 OpenClaw 升级为 Claude-Code 引擎架构 - 并发执行/自我反思/向量检索/子代理系统/上下文压缩
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无特殊依赖
安装命令
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本土化适配说明
Claude-Code引擎赋能OpenClaw 安装说明： 安装命令：["openclaw skills install claude-code-engine"]
技能文档
Claude-Code 引擎赋能 OpenClaw 整合 Claude-Code 核心架构 | 并发执行 | 自我反思 | 向量检索 | 子代理系统
一、核心定位 本技能将 OpenClaw 升级为类 Claude-Code 的高效代理架构，核心目标：
| 目标 | 说明 |
|---|---|
| 并发执行 | 子代理并行处理，无需等待前序任务 |
| 自我反思 | 每6小时无交互自动反思教训/经验/错误 |
| 向量检索 | 精准从记忆文件找回历史内容 |
| 上下文压缩 | 92%阈值自动压缩，保留核心信息 |
| 长时自主 | 支持30-50小时连续运行 |
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Claude-Code N0 循环架构 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ while True: │
│ ┌─────────┐ │
│ │ 获取输入 │ ← 用户请求+项目背景+系统状态 │
│ └────┬────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────┐ │
│ │ 模型决策 │ → stop_reason + tool_calls │
│ └────┬────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────┐ │
│ │ 执行工具 │ → bash/read/write/edit/grep/browser│
│ └────┬────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────┐ │
│ │ 反馈循环 │ → 工具结果返回→再次进入模型 │
│ └─────────┘ │
│ ↓ │
│ 直到 stop_reason == endturn │
└─────────────────────────────────────────────┘
2.2 七种内置工具
| 工具 | 功能 | OpenClaw 等价 |
|---|---|---|
| bash | 执行命令行 | exec |
| read | 读文件 | read |
| write | 写文件 | write |
| edit | 编辑文件 | edit |
| glob/grep | 搜索文件 | exec find/grep |
| browser | 访问网页 | browser |
| skill | 加载领域知识 | skills |
# 创建自我反思脚本
cat > /root/.openclaw/scripts/self-reflection.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
REFLECTION_DIR="/root/.openclaw/workspace/memory/reflections"
mkdir -p "$REFLECTION_DIR"
timestamp=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
log_file="$REFLECTION_DIR/${timestamp}.md"
cat > "$log_file" << 'LOG'
# 自我反思日志
时间 {TIMESTAMP}
教训 (Lessons) -
经验 (Experiences) -
错误 (Errors) -
成功 (Successes) -
待优化 (Improvements) -
LOG
EOF
chmod +x /root/.openclaw/scripts/self-reflection.sh
(crontab -l; echo "0 /6 /root/.openclaw/scripts/self-reflection.sh") | crontab -
3.2 向量检索配置 目标：从记忆文件精准检索
pip install chromadb sentence-transformers
# /root/.openclaw/scripts/vector-search.py
class VectorMemory:
def add_memory(self, text, metadata=None): ...
def search(self, query, n_results=5): ...
3.3 子代理并发系统
# /root/.openclaw/scripts/subagent_executor.py
class SubAgentExecutor:
def run_task(self, task: dict) -> dict: ...