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和AI一起搞事情#2:边剥龙虾&边做个中医技能来起号

2026年3月26日 6点热度 0人点赞 0条评论

📰 来源: 博客园


春节前,科技圈被一只“龙虾(OpenClaw)”突袭了。

朋友圈里的各类标题党简直不忍直视:“AGI降临!”“最强记忆管理!”“打工人的终结者!”

看了看底层代码,第一感受是:“确实是一次很棒的产品级创新,但要说技术上的颠覆?uh\(#&en!%\)#^感觉好像也没有

但是!只有用了才有发言权。所以这篇文章分两部分:

  • 实战环节:用OpenClaw创建一个新技能——"中医方剂卡片生成"
  • 原理拆解:分析OpenClaw到底戳中了用户的哪些爽点
  • 先看看最终效果,这是我和龙虾折腾大半天的最终成果,完整技能详见ark_of_mind

    动手篇:用龙虾捏一个“老中医”智能体

    在动手之前,先聊聊"技能"到底是什么。大致上可以分两类:

    我们普通开发者要干的,就是把业务里那些恶心、重复、不想再干第二次的SOP,沉淀成后者的“技能(Skill)”。而龙虾的特点就是把“Skill”做到了极致,万物皆Skill。

    但如果说skill一定是Agent的未来么?对这一点我个人并不完全看好。Skill的优点很明显,上手成本低,并且可以随模型对话进行持续改进优化,似乎有了进化的潜力。但本身它不具备任何约束效力,每一步指令都是软约束。这在高精密场景又似乎是个bug。所以要拥抱,但同时也对新的形态保持open mind吧。

    下面我们进入“中医方剂卡片”技能的正式制作过程

    第一步:该独立时要独立(创建独立智能体)

    让我们先创建一个独立智能体,一个独立的智能体拥有独立的

  • workspace:存储后面会提到的所有记忆文件
  • agentDir:模型配置,鉴权信息等等
  • openclaw agents add card-maker
    

    为什么要单开一个Agent?
    如果在代码编辑器里,一个项目一个Agent很正常(需要独立环境和Git仓)。但在龙虾里,问题有点模糊,因为龙虾有“全局记忆”。

    如果只是临时的系统或任务,用主Agent(主进程)就行。但如果你要做一个长期迭代的复杂项目,强烈建议单开一个独立的Agent。这就好比你不会让你的“私人生活助理”和“无情的写Bug机器”共用一个大脑一样。独立的Agent拥有干净的上下文,不会因为你昨晚让它查了菜谱,今天就在代码里给你加两勺盐。

    第二步:用魔法创建魔法(善用skill-creator)

    身边朋友问:"做个啥技能呀?"一拍脑门啥也想不出来。

  • Demo反推:把你原来干的活(未来再不想干的)拿来,逆向工程
  • Histroy压缩:把过往你和模型对话中重复过很多次的对话拿来,压缩抽象
  • 至于怎么写这个Skill的代码?千万别自己手搓!如果你足够了解它,你就不想手搓了。直接召唤 Claude 官方的skill-creator技能:

    skill-creator会引导模型一步步获取创建技能所需的信息。

    第三步:反复拉扯=进化?(技能持续优化)

    技能搭好后,就是反反复复的测试。这里你能明显感受到国内外模型的“脑回路差异”。国内有些模型因为缺乏AI相关的训练数据,一上来就喜欢用传统后端开发的思维去搭框架,动不动就给你搞个复杂的类、加一堆后处理,完全偏离了 Skill 轻量化的设计初衷。

    分享2个开发tips:

  • 系统级施压:在 Agent.md 里把最核心的SKILL设计原理写进去,别让它放飞自我。
  • 重要的事情说三遍:每一次大的优化和调整指令后,都反复强调要followskill-creator的说明
  • 最重要的一点,在和Agent合作的过程中积累的经验一定要记下来

    🗣️ “Note it Down(记在你的小本本上)!”

    这句指令是当前 Agent 框架下让 AI 进化的核心。我让这个做卡片的 Agent 把踩过的坑全写进了它的长期记忆里(后面会细讲这个机制)。

    技能搭建虽然充满艺术性和想象力,但最终是要变成生产力的。所以验证和量化评估非常重要。

    这一章我只尝试了“AI测试->我来反馈->AI修改->记笔记”的循环,量化评估等我试了Claude新版skill-creator后再来补充。
    我的做法是:

  • 清空上下文(注意这一点很重要)
  • 让模型基于技能进行批量测试
  • 让模型基于反馈优化,再更新到Skill中
  • 3个版本迭代后,我就拥有了基本符合我审美的技能效果(哈哈前几个版本不要太浮夸)

    架构拆解篇:龙虾到底凭什么火?

    玩完了Demo,我们来扒一扒龙虾的底层逻辑。它为什么能给用户带来所谓的“AGI体感”?

    🌍 【环境变了】从云端“仙女”变成了本地“牛马”

    Agent部署环境的变化其实才是我认为最核心的变化。

    以前的Agent基本都是云端部署——Agent住在一个空空如也的Docker里,对用户、对用户环境一无所知。所以以前的Agent都是"任务型"的:写文档、做PPT、生成网页。

    而OpenClaw能干什么?

  • 帮你在日历上订阅日程并提醒
  • 核心不是能力变了,而是这只龙虾从云端落了地。飞在空中的龙虾,怎么能碰到地面上形形色色的人呢?

    但代价是什么?极度危险。
    它有了你的操作权限,这意味着它能帮你回消息,也能一键删掉你的毕业论文。现在网上甚至有个openclaw.allegro.earth的网站,展示了20多万个在公网未加防护的 OpenClaw 示例。

    所以说这在安全和企业使用上还有一段路要走。

    ✅ 【CORE】交互体感变了:Task Oriented -> User Oriented

    环境变化带来的是工作内核的变化。因为拥有了更多"人"的信息维度,交互体验上的"AGI"味道更浓了。

    而真正赋予OpenClaw用户维度理解能力的,是它的记忆机制。

    🧠 【Memory】养龙虾的核心:什么信息随使用变化?

    养龙虾的核心在两点:记忆和技能。

    技能偏项目化,而记忆系统更有AGI色彩。来看看它的设计原理:

  • 所有记忆都存储在Markdown中,文件是唯一形式
  • 模型不记忆对话Session之外的任何信息,只读写文件
  • 采用最简单的文本格式,方便人类阅读和编辑
  • Openclaw提供了以下几种身份记忆信息,默认保存在每个agent的工作目录下,包括

  • USER.md:你是谁(我不说,你懂的,各种你的喜好和八卦)。
  • IDENTITY.md:它是谁。
  • SOUL.md:这个最有趣,它是AI的“灵魂和底线”。
  • 初始化更新:首次通过openclaw onboard进入时,会根据BOOTSTRAP.md的指令引导用户更新。我的“一卦”长这样(USER.md就不给你们看了哈哈):
  • 手动更新:所有.MD文件可以手工编辑,所以不用工具、不用模型,你自己可以编辑所有以上的记忆文件。
  • USER + IDENTITY:让Agent更懂你,也让Agent更像人
  • SOUL:需要长期打磨,把你的人生哲学和处事原则灌输给它
  • 💡 有趣的灵魂万中无一,所以SOUL是龙虾行为模式的核心。

    官方自带的SOUL文件其实


    🔗 原文链接: 点击阅读原文

    标签: AI 人工智能 技术博客
    最后更新:2026年3月26日

    daozi

    这个人很懒,什么都没留下

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