OpenClaw解析
OpenClaw解析
https://zhuanlan.zhihu.com/p/2000850539936765122
记忆系统尤其关注下
本博客所有文章除特别声明外，均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来源 Roger-Lv's space！
相关推荐
2026-02-04
OpenClaw记忆系统分析
OpenClaw记忆系统深度解析：构建AI代理的长期记忆能力 摘要 OpenClaw作为一个多通道AI代理平台，其核心能力之一就是为AI代理提供长期记忆功能。本文深入分析OpenClaw记忆系统的架构设计、实现原理和技术细节，涵盖从本地向量存储到外部记忆系统集成的完整技术栈。 1. 记忆系统架构概览 OpenClaw的记忆系统采用分层架构设计，主要包含以下核心组件： 1.1 核心架构图 graph TB A[记忆系统] --> B[MemoryIndexManager] B --> C[嵌入向量层] B --> D[存储引擎层] B --> E[搜索算法层] C --> C1[OpenAI嵌入] C --> C2[Gemini嵌入] C --> C3[本地模型] D --> D1[SQLite向量存储] D --> D2[FTS5全文检索] D --> D3[文件系统索引] E --> E1[混合搜索算法] E --> E2[相关性排序] E --...
2025-08-18
Camel框架
NeurIPS 2023｜AI Agents先行者CAMEL:第一个基于大模型的多智能体框架 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/671093582 AI Agents是当下大模型领域备受关注的话题，用户可以引入多个扮演不同角色的LLM Agents参与到实际的任务中，Agents之间会进行竞争和协作等多种形式的动态交互，进而产生惊人的群体智能效果。本文介绍了来自KAUST研究团队的大模型心智交互CAMEL框架（“骆驼”），CAMEL框架是最早基于ChatGPT的autonomous agents知名项目，目前已被顶级人工智能会议NeurIPS 2023录用。 1777dbe9073c4bcd8ab59365481bcafc.png 论文题目： CAMEL: Communicative Agents for “Mind” Exploration of Large Scale Language Model Society 论文链接： https://ghli.org/camel.pdf 代码链接： https://github.com/camel-a...
2025-08-13
MCP-Zero：LLM智能体主动工具发现的新范式
MCP-Zero：LLM智能体主动工具发现的新范式 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1928760473630798292 引言 大语言模型（LLMs）在处理复杂任务时，通常需要借助外部工具来扩展其能力范围。然而，当前 LLM 智能体与工具集成的主流范式存在显著局限性：它们往往将预定义的工具模式注入到系统提示中，导致模型扮演被动选择者的角色，而非主动发现所需能力。这种方法不仅造成了巨大的上下文开销，也限制了模型的决策自主性。 为了解决这些问题，本文引入了 MCP-Zero，一个旨在恢复 LLM 智能体工具发现自主性的主动框架。MCP-Zero 的核心思想是，智能体能够主动识别自身能力差距，并按需请求特定工具，从而将自身从大规模检索器转变为真正的自主智能体。该框架通过三大核心机制运行：主动工具请求、分层语义路由和迭代能力扩展。这些机制共同作用，使得 MCP-Zero 能够在最小化上下文开销和保持高准确性的前提下，动态构建多步工具链。 图：LLM 智能体的工具选择范例比较。(a) 基于系统提示的方法将所有 MCP 工具模式注入上下文，导致提示过长，...
2025-08-21
Agentic RL
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1913905349284591240 通过蒙特卡洛树搜索、过程监督与结果监督、强化学习来提高 LLM 的推理能力，从本质上来说，都是尽可能榨取 LLM 本身的能力，区别可能在于多次尝试、反馈信号、训练方法而已，这类方法可称之为“求诸内”。而由 scaling law 可知，模型的能力是有限的，那么该如何进一步提高LLM在具体问题上的表现呢？近期的答案是，类似 RAG，Multi-Agent 系统，让 LLM 学会使用工具，毕竟人与动物的关键区别也只是“能制造并使用工具”，这种方式则是“求诸外”。那么本篇就以此为中心，重点讨论以下问题： Agentic LLM 的算法逻辑、具体方法与实际表现？ RL 如何训练 Agentic LLM，其与 tool using 的 SFT 的差异在哪？ Agentic RL 的工程化问题 一、Agentic RL 的算法设计 Agent 和 RL 都并非新鲜事物，而使用 RL 训练基于 LLM 的 agent 则是近期的研究的热点，那么，从算法角度来说，如何理解二者结合的动机、场...
2025-08-27
InfiGUIAgent:A Multimodal Generalist GUI Agent with Native Reasoning and Reflection
InfiGUIAgent: A Multimodal Generalist GUI Agent with Native Reasoning and Reflection 2025-01-08｜ZJU, DLUT, Reallm Labs, ByteDance Inc, PolyU| 15 http://arxiv.org/abs/2501.04575v1 https://huggingface.co/papers/2501.04575 https://github.com/Reallm-Labs/InfiGUIAgent 研究背景与意义 在当今数字化时代，图形用户界面（GUI）智能体的应用愈发广泛，成为自动化任务的重要工具。现有的多模态大语言模型（MLLMs）为GUI智能体的智能化提供了基础，但其在多步骤推理和对文本注释的依赖上仍存在显著局限。本研究提出的InfiGUIAgent旨在解决这些挑战，强调了原生推理能力在提升GUI交互效率中的重要性，为自动化任务的执行提供了新的可能性。 当前挑战：现有的MLLM基础的GUI智能体在处理复杂操作时，往往受限于单步推理能力，无法有效利...
2025-08-27
GUI Agent综述
GUI Agent综述 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/5934506835 最近在基础模型，特别是大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）方面的进步，使得智能体能够执行复杂任务。通过利用（M）LLMs处理和解释图形用户界面（GUIs）的能力，这些智能体可以模拟人类交互，如点击和打字，自主执行用户指令。本调查整合了近期关于（M）LLM基础GUI智能体的研究，突出了数据、框架和应用中的关键创新。我们首先讨论代表性的数据集和基准测试。接下来，我们总结了一个统一框架，涵盖了先前研究中使用的基本组件，并附有分类。此外，我们探索了（M）LLM基础GUI智能体的商业应用。基于现有工作，我们识别了几个关键挑战，并提出了未来的研究方向。我们希望本文能激发（M）LLM基础GUI智能体领域的进一步发展。 我们翻译解读最新论文：基于基础模型的图形用户界面智能体，文末有论文信息。 1 引言 图形用户界面（GUIs）作为人类与数字设备之间的主要交互点。人们每天都在手机和网站上与GUIs互动，一个设计良好的GUI智能体可以显著提升用户体验。因此，关于GUI...
评论
