OpenClaw AI代理搭建全过程讲解 [特殊字符]

# 创建一个干净的工作空间（就像给螃蟹准备一个干净的水缸）
python -m venv openclaw_env

# 激活环境（把螃蟹放进水缸）
source openclaw_env/bin/activate  # Mac/Linux
# 或
openclaw_env\Scripts\activate  # Windows

# 从GitHub仓库获取OpenClaw（就像订购螃蟹的零件）
git clone https://github.com/openclawai/openclaw.git
cd openclaw

# 安装所需工具（给螃蟹装上各种功能模块）
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

# config/llm_config.yaml
# 就像给螃蟹选择不同大小的"大脑"
llm:
  provider: "openai"  # 可以用OpenAI、Claude等
  model: "gpt-4"      # 大螃蟹（更聪明但耗能）
  # 或者用
  # model: "gpt-3.5-turbo"  # 小螃蟹（经济实惠）
  
  temperature: 0.7    # 螃蟹的"创意程度"（0-1）
  max_tokens: 2000    # 螃蟹一次能思考多长

# config/tools_config.yaml
tools:
  # 文件操作钳子
  - name: "file_operator"
    enabled: true
    permissions: ["read", "write"]  # 能读写文件
    
  # 网络搜索钳子  
  - name: "web_search"
    enabled: true
    api_key: "your_search_api_key"   # 上网搜索的能力
    
  # 代码执行钳子
  - name: "code_executor"
    enabled: true
    sandbox: true  # 安全沙箱，防止螃蟹搞破坏

# my_first_agent.py
from openclaw import Agent
from openclaw.memory import ShortTermMemory
from openclaw.tools import ToolSet

# 创建一个"秘书螃蟹" 🦀
secretary_crab = Agent(
    name="秘书小蟹",
    # 给它装大脑
    llm_config={
        "provider": "openai",
        "model": "gpt-3.5-turbo",
        "temperature": 0.3  # 秘书要严谨一点
    },
    # 给它装记忆（就像螃蟹的短期记忆）
    memory=ShortTermMemory(
        capacity=10  # 记住最近10件事
    )，
    # 给它装钳子（工具）
    tools=ToolSet([
        "file_operator",  # 能读写文件
        "calendar"        # 能管理日程
    ])
)
# 给小蟹一个任务
response = secretary_crab.run(
    "帮我整理今天的日程，并创建一个会议纪要文件"
)

print("小蟹说:", response)

# multi_agent_system.py
from openclaw import Agent, AgentTeam

# 创建不同角色的螃蟹
researcher_crab = Agent(
    name="研究员小蟹",
    role="研究员",
    llm_config={"model": "gpt-4"},  # 用最聪明的大脑
    tools=["web_search", "file_operator"]
)

writer_crab = Agent(
    name="作家小蟹", 
    role="写作者",
    llm_config={"model": "gpt-3.5-turbo"},
    tools=["text_editor"]
)

# 组建螃蟹团队
team = AgentTeam([
    researcher_crab,
    writer_crab
])

# 团队协作完成任务
result = team.collaborate(
    "研究人工智能的最新发展，并写一篇总结报告"
)

# memory_system.py
from openclaw.memory import LongTermMemory, VectorMemory

# 给螃蟹装上海马体（长期记忆）
crab_memory = LongTermMemory(
    storage_type="vector",  # 用向量数据库存储
    db_path="./crab_memory.db"
)

# 让螃蟹记住重要信息
crab_memory.remember(
    key="user_preference",
    value="用户喜欢简洁的回答，讨厌技术术语"
)

# 下次遇到类似情况，螃蟹会想起
memory = crab_memory.recall("user_preference")

# deploy_api.py
from fastapi import FastAPI
from openclaw import Agent

app = FastAPI()
crab = Agent(name="API螃蟹")

@app.post("/ask")
async def ask_crab(question: str):
    """让螃蟹回答问题"""
    response = crab.run(question)
    return {"answer": response}

@app.get("/status")
async def check_status():
    """检查螃蟹是否健康"""
    return {
        "status": "healthy",
        "tasks_completed": crab.stats.total_tasks,
        "memory_usage": crab.memory.usage
    }

# monitoring.py
import logging
from datetime import datetime

# 记录螃蟹的一举一动
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger("CrabMonitor")

class CrabMonitor:
    def __init__(self, crab):
        self.crab = crab
        self.start_time = datetime.now()
    
    def log_activity(self, task):
        logger.info(f"""
        🦀 螃蟹活动日志:
        - 时间: {datetime.now()}
        - 任务: {task}
        - 思考时间: {self.crab.thinking_time}s
        - 记忆使用: {self.crab.memory.usage}%
        """)

# personal_assistant.py
"""
创建一个能帮你管理日常的个人AI秘书
就像拥有一个24小时待命的智能螃蟹
"""

from openclaw import Agent
from openclaw.tools import (
    EmailTool,      # 邮件工具
    CalendarTool,   # 日历工具
    WeatherTool,    # 天气工具
    ReminderTool    # 提醒工具
)
from openclaw.memory import HybridMemory

class PersonalAssistant:
    def __init__(self, user_name):
        self.user_name = user_name
        
        # 创建个性化的助手螃蟹
        self.assistant = Agent(
            name=f"{user_name}的秘书小蟹",
            
            # 个性配置
            personality={
                "style": "友好专业",
                "language": "中文",
                "formality": "中等"
            },
            
            # 工具配置
            tools=[
                EmailTool(),
                CalendarTool(),
                WeatherTool(),
                ReminderTool()
            ],
            
            # 记忆配置
            memory=HybridMemory(
                short_term_capacity=20,
                long_term_enabled=True
            )
        )
    
    def start_day(self):
        """开始一天的工作"""
        # 获取今日信息
        weather = self.assistant.use_tool(
            "weather", 
            action="get_forecast"
        )
        
        schedule = self.assistant.use_tool(
            "calendar",
            action="get_today_events"
        )
        
        # 生成早安报告
        report = self.assistant.run(f"""
        根据以下信息，给{self.user_name}生成一个友好的早安报告：
        
        今日天气：{weather}
        今日日程：{schedule}
        
        提醒我要：
        1. 语气要温暖
        2. 包含穿搭建议
        3. 提醒重要会议
        """)
        
        return report
    
    def handle_email(self, email_content):
        """智能处理邮件"""
        response = self.assistant.run(f"""
        帮我处理这封邮件：
        {email_content}
        
        请：
        1. 判断是否紧急
        2. 如果紧急，立即提醒我
        3. 否则存入待办清单
        4. 草拟回复建议
        """)
        
        return response

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 创建你的专属秘书
    my_assistant = PersonalAssistant("小明")
    
    # 开始一天
    morning_report = my_assistant.start_day()
    print(morning_report)
    
    # 处理邮件
    email = "紧急：下午3点的会议改到4点"
    result = my_assistant.handle_email(email)
    print(result)

# optimization.py
from openclaw.cache import SemanticCache

# 给螃蟹装个"速记本"
cache = SemanticCache(
    capacity=100,        # 记住100个常见问题
    similarity=0.85      # 85%相似就算重复问题
)

@cache.cache_result
async def get_answer(question):
    """如果问过类似问题，直接给出答案"""
    return await crab.run(question)

# parallel.py
import asyncio

async def parallel_tasks():
    """让螃蟹同时做多件事"""
    tasks = [
        crab.run("查天气"),
        crab.run("读邮件"),
        crab.run("写报告")
    ]
    
    # 同时执行
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    return results