2 篇文章带有标签 “routing”

OpenClaw 源代码分析

当用户在whatsapp, discord 等消息软件中发送了消息后,网关是如何获得的,再到回复,整个流程是如何运转的?

OpenClaw 消息处理完整流程

1. 消息接入2. 路由决策3. AI 处理4. 回复发送

核心文件位置

模块 文件位置 功能
渠道实现 extensions/*/src/channel.ts WhatsApp/Discord/Telegram 等渠道插件
渠道监听 extensions/discord/src/monitor/listeners.ts 监听渠道消息事件
消息分发 src/auto-reply/dispatch.ts 协调预处理、路由、回复
路由解析 src/routing/resolve-route.ts 根据 bindings 配置决定由哪个 agent 处理
网关服务 src/gateway/server.impl.ts 网关服务器主实现
Agent 执行 src/agents/pi-embedded-runner/ 运行 AI agent
消息发送 src/infra/outbound/deliver.ts 统一发送逻辑

详细流程示例(以 Discord 为例)

Anthropic: 构建有效的AI智能体

Anthropic 构建有效的AI智能体(总结)

🤯 最近看了Anthropic关于如何构建高效AI智能体的文章,简直是醍醐灌顶!💡 原来最成功的秘诀不是堆砌复杂技术,而是简单可组合的模式!

Anthropic的大佬们和超多团队合作后发现,很多时候我们并不需要“全自动”的智能体,理解不同模式的适用场景超重要!

👇 先搞清楚俩概念:

  • 工作流 (Workflow): 就像搭积木🧱,是预设好的、一步步执行的LLM和工具协调流程。适合任务清晰固定的场景。
  • 智能体 (Agent): 像有个聪明的小脑袋🧠,LLM自己决定怎么走、用什么工具、怎么完成任务。适合需要灵活应变、动态决策的复杂场景。

🌟 什么时候用,什么时候不用?

别一上来就想搞个超级Agent! Anthropic建议从最简单的方案开始:优化单个LLM调用 + 检索/上下文就够了!只有简单方案搞不定时,才考虑更复杂的系统。简单工作流提供稳定可预测性,而智能体提供灵活性,但要权衡成本和速度哦!

⚠️ 框架迷思!

市面上框架一大堆(LangChain, Bedrock Agents...),能帮你快速入门。但Anthropic提醒:它们可能增加抽象层,让调试变难,还可能诱惑你过度设计!💥 划重点: 建议直接用LLM API开始,很多模式几行代码就能实现!用框架也要搞懂底层原理,别被绕晕!

🧱 AI智能体的构建模块: