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08｜什麼是 OpenClaw 與「龍蝦人」？AI Agent 的最簡運作方式

"什麼是 OpenClaw 與「龍蝦人」？AI Agent 的最簡運作方式"

🦞 一句話：OpenClaw 是一套讓 AI Agent 「常駐運行 + 主動回應事件」的框架——agent 們被暱稱為「龍蝦人」，因為它們不像聊天機器人只回應你說的話，而是訊號進來就動、沒事自動巡查。

一、跟 ChatGPT 有什麼不同​

傳統的 LLM 對話框：

  • 你打開、輸入問題、按送出 → AI 才動
  • 對話結束 → AI 「忘」了你

OpenClaw 把 AI 包成「常駐 + 事件驅動」的 Agent：

  • 一直在背景跑
  • 訊號（人類訊息、定時心跳、外部通知）進來就動
  • 跨對話記得你

→ 比喻是恰當的：ChatGPT 是郵筒（你投信它才看到），龍蝦人是同事（在辦公室裡上班）。

二、架構：Gateway + Agent Runtime​

整個系統其實就兩塊：

       [事件來源]
            ↓
     ┌──[Gateway]──┐
     │   收件 + 派工 │
     └──────┬───────┘
            ↓
   [Agent Runtime]
   龍蝦人在這裡工作
            ↓
[LLM + 工具 + 記憶 + 排程]

Gateway = 公司總機。不思考、不回答、只負責「接電話 → 轉去對的部門」。 Agent Runtime = 工作環境。提供工具、記憶、排程能力，讓龍蝦人在上面跑。

三、6 種輸入：讓龍蝦人「活起來」的原因​

Gateway 接收 6 種事件——每一種都會觸發龍蝦人去做點什麼：

#類型來源典型用途
①Messages人類透過 Slack / Telegram / Email 等送來你直接問問題、交辦任務
②Heartbeat定時心跳（例：每 30 分鐘）自動巡查信箱、待辦
③Cron特定時間觸發早上 9:00 整理當日重點
④Webhooks外部系統推送（GitHub / Stripe 等）收到新 PR 通知
⑤Hooks系統內部狀態變化Agent 自我維護
⑥Agent-to-Agent龍蝦人互相傳訊息研究龍蝦人結果交給寫作龍蝦人

→ 所有事件進到同一個 queue，龍蝦人依序處理。從外面看像「他主動決定要做什麼」，內部只是「接收 → 排隊 → 處理」。

四、Agent Loop：龍蝦人的「思考迴圈」​

龍蝦人收到任務後怎麼一步步完成？

1. 任務 + 長期記憶 + 工具清單 → 組成 Context
2. 丟給 LLM 判斷「下一步該做什麼」
3. 如果 LLM 決定用工具 → 執行
4. 工具結果 → 回傳給 LLM
5. LLM 再判斷下一步
6. 重複 1-5 直到完成

實例：龍蝦人檢查信箱​

Heartbeat 觸發 → 「檢查信箱有沒有緊急」
   ↓
LLM 判斷需要「讀信箱」工具 → 讀到 30 封標題
   ↓
LLM 判斷其中一封來自老闆，疑似緊急 → 讀完整內容
   ↓
LLM 判斷確實緊急 → 透過 Slack 送通知給你
   ↓
完成（5 輪迴圈、0 人介入）

五、4 種底層工具（龍蝦人的「鉗子」）​

OpenClaw 提供四種基礎能力，所有 Skills 都建在上面：

工具能做什麼
Shell跑終端機指令
Filesystem讀寫編輯檔案
Browser自動開網頁、抓資料
Process背景跑長任務、需要時關掉

→ 看到的高階 Skills，本質上就是這四種工具的組合與包裝。

六、記憶系統：兩層設計​

龍蝦人不像 ChatGPT 每次從零開始：

  • 短期記憶：每次互動完整記成一份檔案，像會議逐字稿
  • 長期記憶：新對話開始時，系統把上次摘要寫進一個 Markdown 檔——下次需要時讀回來

💡 不是什麼神秘 AI 技術，就是用標準的「檔案讀寫」實作。

找記憶時兩種方式並用：語意搜尋（理解意思）+ 關鍵字搜尋（字串比對）。

七、為什麼這代表 AI Agent 的趨勢​

過去兩年的訊號很清楚：

  • Planning、Stop-X 這些社群實驗 → 大廠內建
  • Skills 規範（Anthropic 提）→ OpenAI Codex 也採用
  • OpenClaw 創辦人 → 被 OpenAI 收購

當兩大 AI 公司不約而同把同一個概念寫進官方規格——這個方向就是未來標準。

八、底層 4 元件 = 任何 Agent 框架的核心​

OpenClaw 設計不獨佔。任何「會動的 AI Agent」框架，本質都是這四個元件的某種版本：

1. 排程器（Scheduler）       — 時間到了會觸發事件
2. 事件佇列（Event Queue）   — 排序所有事件
3. LLM                      — 處理事件、決策、生成
4. 持久化狀態（State Store） — 記憶、設定、工作上下文

→ 看懂這套架構之後，未來任何新 Agent 工具都看得懂在做什麼。 → 你也可以自己用 Claude / Codex 做一隻——詳見 DIY 一隻你自己的龍蝦。

九、簡單安全提醒​

龍蝦人能跑 Shell、讀檔案、開瀏覽器——強大但也危險。

  • ⚠️ 不要在主力電腦直接跑，用備用機或隔離容器
  • ⚠️ 謹慎選 skill 來源，第三方擴充可能有後門
  • ⚠️ 限制憑證範圍，給最小必要權限

十、常見誤解​

❌ 誤解✅ 正解
「龍蝦人有自主意識」不是。事件 + LLM + 回圈的工程設計
「OpenClaw 比 ChatGPT 聰明」模型可能一樣，差別在主動性與工具能力
「龍蝦人會自己學新事」不會自動學習，記憶靠檔案讀寫實作

延伸閱讀​

往下一站走 → 把這套架構應用在自己的日常：

或者回去看相關基礎：