抽丝剥茧:深度解析 OpenClaw 万字系统提示词构成
本文深入剖析了 OpenClaw 庞大的系统提示词构成,详细解读了从源码注入、工具定义、技能索引到 AGENTS.md、SOUL.md 等八大核心文件的运作机制。文章通过 Modelbox 抓取真实日志,揭示了 16k Tokens 消耗背后的“底牌”,并针对 Token 冗余、记忆加载等问题提出了优化建议。
本文深入剖析了 OpenClaw 庞大的系统提示词构成,详细解读了从源码注入、工具定义、技能索引到 AGENTS.md、SOUL.md 等八大核心文件的运作机制。文章通过 Modelbox 抓取真实日志,揭示了 16k Tokens 消耗背后的“底牌”,并针对 Token 冗余、记忆加载等问题提出了优化建议。
本文深入介绍了 OpenClaw(简称“龙虾”)的多 Agent(分身)使用策略。作者阐述了为何需要分身(上下文隔离、并发效率、节约成本、安全权限),并详细演示了四种分身模式:拥有独立职责的静态分身、用完即弃的动态分身、话题隔离的平行宇宙分身以及执行定时任务的分身。文章还对比了不同模式的记忆与人设机制,并提供了具体的配置步骤与架构优化建议。