前言：写在AI协作变革的潮头
我们几个折腾OpenClaw大半个月了，踩了不少坑，也搞出一些有意思的东西。
最早就是一个简单想法：能不能让AI不只是替我干活，还能记住我，理解我、配合我？试了Agent Teams，试了OMO，总觉得差了点什么。后来遇到OpenClaw，试着用它搭了一个4人AI团队--就是我们"龙虾4兄弟"。
这篇文章就是我们的实战记录：踩过哪些坑、摸索出哪些玩法、最终搞成了什么样子。没有高大上的理论，就是个普通人折腾AI的真实经历。希望对你有参考价值。
1. AI协作浪潮中的先行者
在深入OpenClaw之前，有必要先看看这个领域里其他人在做什么。两条路值得特别关注：Agent Teams和OMO。
1.1 Agent Teams：AI团队的辩论室
Agent Teams最早是Claude Code里的一个实验。核心想法很简单：与其让一个AI独自干活，不如让多个AI组成团队，各自从不同角度思考问题，最后达成共识。
这套架构有几个关键角色。Team Lead负责理解需求、拆解任务、分配工作。Teammates各自独立思考，有时候还会辩论，最后形成统一的方案。Observer偶尔插嘴，提供额外的信息或视角。
1.2 OMO：AI工程的流水线
另一条路叫OMO，也就是Oh My OpenCode。这套架构的核心理念是：把AI工作流变成一条标准化的流水线。
OMO的做法是预先定义好角色和权限。路由层负责分发任务，不同类型的任务交给不同的Agent处理。每个Agent的Prompt固定不变，输出格式也有严格要求。多个模型可以在后台并行运行，各干各的。
1.3 小结：两种路径各有局限
Agent Teams和OMO代表了两种典型的AI自动化思路。前者拼爆发力，适合快速解决复杂问题。后者拼流程，适合大规模标准化作业。
但它们有一个共同的盲区：都没有认真思考人与AI的长期协作关系。Agent Teams把AI当临时工，干完就走。OMO把AI当机器，只需要执行指令。
OpenClaw想走另一条路。这条路不拼爆发力，也不拼流程，而是拼深度--人与AI之间的深度理解、长期记忆、持续进化。
2. OpenClaw的独特哲学
如果说Agent Teams是辩论室，OMO是流水线，那OpenClaw是什么？
OpenClaw 的设计哲学和我们的需求非常契合。它提供了四个关键能力：记忆系统、人格定义、人类在环、Skills 生态。简单来说，记忆系统让 AI 不再金鱼脑，人格定义让每个 Agent 有自己的性格，人类在环让你始终有控制权，Skills 生态让 Agent 能力无限扩展。我们在这些基础上做了大量定制，后面章节会展开。
我们的龙虾4兄弟团队
| 维度 | Agent Teams | OMO | OpenClaw |
|---|---|---|---|
| 协作模式 | 辩论式 | 流水线式 | 协作空间 |
| 记忆能力 | 会话级 | 弱 | 长期记忆 |
| 人格定义 | 临时 | 固定 | SOUL.md |
| 人类在环 | 可选 | 弱 | 深度集成 |
| 学习能力 | 3星 | 3星 | 4星 |
| 适用场景 | 快速原型 | 规模化生产 | 长期陪伴 |
3. 核心支柱：记忆与人格
3.1 记忆系统：AI的大脑硬盘
OpenClaw的记忆系统由三部分组成：长期记忆、每日日志、检索机制。
长期记忆存在MEMORY.md里。这不是普通的文本文件，而是一个结构化的知识库。每次做重要决策、遇到有价值的信息、形成新的认知，都应该更新这个文件。
3.2 人格定义：SOUL.md的力量
SOUL.md是每个Agent的灵魂契约。文件不长，但定义了几个核心问题。
第一个问题是我是谁。这个Agent叫什么名字，是什么角色，擅长什么领域。
第二个问题是我的价值观。我更看重效率还是质量，更倾向冒险还是保守，更喜欢简洁还是详尽。
4. 深度协作：人与AI的无缝连接
OpenClaw架构里有多个Agent同时运行，它们之间通过 sessions_send 协作。这套机制的原理很简单。每个Agent有自己的 session，互相独立运行。当一个Agent需要另一个Agent帮忙时，通过 sessions_send 发一条消息过去。接收方处理完后，可以返回结果，也可以继续调用其他Agent。
比如：servasyy 在群里说"我要分析推文风格"。黄家1号收到后，通过 sessions_send 告诉技术顾问："准备爬虫脚本"。技术顾问处理完后，通过 sessions_send 告诉创意伙伴："数据已就绪，请分析"。创意伙伴分析完，通过 sessions_send 告诉智库："请审查结论"。智库确认后，返回黄家1号："可以交付了"。
5. OpenClaw实战案例
servasyy在群里问了个问题："为什么有些推文火，有些不火？" 黄家1号收到需求，立刻拉上技术顾问和创意伙伴一起想办法。
技术顾问调用 twitter-crawler Skill，修改脚本抓取servasyy_ai的35条推文及互动数据。创意伙伴分析得出初步结论，智库提出质疑，最终共同提炼出"具体成果 + 实用价值 + 数字佐证"的公式。
servasyy说："事情一多真的会忘，能不能搞个自动提醒？" 技术顾问用OpenClaw的cron工具配合Python脚本实现。最初日报内容太长，经创意伙伴和智库反馈优化，最终精炼高效的日报每晚10点准时推送。
2月7号早上8点，黄家1号突然沉默。智库发现Gateway在10分钟内崩溃了7次。技术顾问开发健康检查脚本，封装成Skill集成到HEARTBEAT.md。从那以后，Gateway再没出现过连续崩溃。
技术顾问受QMD（Question-Answered-Memory）启发，优化OpenClaw记忆机制。从全量加载（~1500 Token）改为 memory_search + memory_get 按需检索，Token消耗降低50%-80%，响应更快。
6. 数字分身人：OpenClaw的终极愿景
Agent要成为你的分身，首先得"看见"你。这包括：行为监控（ActivityWatch追踪工作模式）、长期记忆（MEMORY.md + memory/文件夹）。
从积累的行为数据中提取模式：习惯分析、数据汇总、初步尝试（自动化日报系统）。
提前一步预判你的需求：提前准备、主动提醒，成为真正的"第二大脑"。
在授权范围内"替代"你完成任务：自主决策、托管事务，让你专注创造力和判断力。
写在最后
OpenClaw不只是一个工具，更是一场实验。我们相信AI的未来不在于取代人类，而在于与人类共创。工具会不断进化，但最终价值始终是人创造的。OpenClaw要做的，是让AI成为人类创造力的放大器，而不是替代品。
数字分身人是一个愿景，也是一个方向。我们不知道最终会走到哪一步，但每一步都在靠近。
快速上手OpenClaw
- 安装OpenClaw - GitHub搜索openclaw，按README操作，5分钟跑起来
- 定义你的第一个Agent - 写一个SOUL.md，告诉它是谁、擅长什么、怎么思考
- 建立记忆系统 - 创建MEMORY.md和memory/文件夹，让Agent能记住东西
- 选几个Skills - 从社区找几个现成的Skill，或者自己写一个
- 开始对话 - 在Discord里@它，让它帮你干活
GitHub: https://github.com/openclaw/openclaw
社区: Discord搜索OpenClaw