Claude Skill

voocel/openclaw-mini

OpenClaw-mini 复现了 OpenClaw 核心架构,用于在 TypeScript 中构建具备会话管理、任务队列、记忆检索和可扩展 Claude Skill 集成的 Claude AI 智能体。

概览

Stars698
Forks92
语言TypeScript
最后更新2026-05-31
最近同步2026-07-03
前往 GitHub

仓库信息

拥有者voocel
仓库openclaw-mini
完整名称voocel/openclaw-mini
Repo ID1,147,148,934

安装这个 Skill

git clone git@github.com:voocel/openclaw-mini.git

Registry 信息

类型openclaw_skill
质量分85/100
验证状态readme_parsed
最近验证2026-06-07
平台
ClaudeOpenClaw
能力
memorysearchterminalagentaiclawdbotopenclaw
识别文件
README.mdexamplespackage.jsontest
配置键
UUIDOPENCLAW_MINI_BASE_URLANTHROPIC_API_KEYBASE_URLOPENAI_API_KEYPACKAGE_JSON

项目简介

OpenClaw-mini 是 OpenClaw 核心架构的极简复现,实现了构建基于 Claude 的 AI 智能体的关键组件,包括会话管理、任务编排、记忆检索和可扩展技能集成。

英文描述

🦞 OpenClaw 核心架构的极简复现,涵盖 sessionKey 会话域、队列串行、工具化记忆检索、按需上下文加载、可扩展技能与主动心跳唤醒机制

要点

  • 基于 SessionKey 的会话域管理
  • 基于队列的串行化任务执行
  • 工具化记忆检索
  • 按需上下文加载
  • 可扩展的 Claude Skill 集成
  • 主动心跳唤醒机制

使用场景

  • 构建基于 Claude 的对话式 AI 智能体
  • 实现 AI 工作流的任务队列
  • 创建具备记忆增强的 AI 助手
  • 开发可扩展的 AI 技能系统
  • 管理多会话 AI 应用

README 摘要

# OpenClaw Mini **OpenClaw 核心架构的精简复现,用于学习 AI Agent 的系统级设计。** > "没有记忆的 AI 只是函数映射,有记忆 + 主动唤醒的 AI,才是会演化的'生命系统'" ## 项目定位 目标: - 用一个小而完整的项目解释 OpenClaw 内核真正重要的设计点 - 让读者能同时读懂 CLI、Agent Loop、Session、Context、Gateway 四条主线 - 保留“为什么这么设计”的注释,而不只是给出能跑的代码 非目标: - 不追求和 OpenClaw 主仓库 1:1 API 兼容 - 不覆盖所有 channel、provider、插件和运维能力 - 不把生产环境里的所有防护、权限和兼容性细节都搬过来 仓库: - GitHub: `https://github.com/voocel/openclaw-mini` - npm 包名: `openclaw-mini` ## 快速开始 ```bash git clone git@github.com:voocel/openclaw-mini.git cd openclaw-mini pnpm install cp .env.example .env ``` 在 `.env` 里至少配置一个可用的模型 Key,然后先跑最小校验: ```bash pnpm test pnpm dev ``` 想直接看 Gateway 的 ACK-then-stream 链路: ```bash pnpm example:gateway ``` ## 安装与开发 作为独立项目开发: ```bash pnpm install pnpm test pnpm build ``` 本地 CLI: ```bash pnpm dev pnpm gateway pnpm gateway:connect ``` 发布前自检: ```bash pnpm test pnpm build pnpm pack:check ``` ## 为什么做这个项目 网上大多数 Agent 教程只讲 Agent Loop: ```python while tool_calls: response = llm.generate(messages) for tool in tools: result = tool.execute() messages.append(result) ``` **这不是真正的 Agent 架构。** 一个生产级 Agent 需要的是"系统级最佳实践"。 OpenClaw 是一个超 43w 行的复杂 Agent 系统,本项目从中提炼出核心设计与最小实现,帮助你理解: - Agent Loop 的双层循环与 EventStream 事件流 - 会话持久化与上下文管理(裁剪 + 摘要压缩) - 长期记忆、技能系统、主动唤醒的真实实现 - 多 Provider 适配(Anthropic / OpenAI / Google / Groq 等 22+ 提供商) ## 模块分层 本项目按学习价值分为四层,建议按 **核心 → 扩展 → 网关 → 工程** 的顺序阅读: ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ [网关层] Gateway │ │ WebSocket RPC 网关,让 Agent 从 CLI 直连升级为网络服务 │ │ │ │ Protocol (帧协议) · Server (广播+握手+路由) │ │ Client (重连+心跳) · Handlers (RPC 方法) │ ├────────────────────────────────────────────

话题

探索更多

数据来自 GitHub,同步时间:2026-07-03