Agent

本文对 OpenClaw 工作空间中已安装的 Skills 做脱敏整理，所有敏感信息（如 API Key、真实仓库地址）都使用 <<PLACEHOLDER>> 占位。 目录 本地安装 Skills（~/.openclaw/skills/） Workspace Skills（~/.openclaw/workspace/skills/） 核心 Skills 详解 安装工具推荐（ClawHub CLI） 最佳实践与安全建议 本地安装 Skills（11 个） 编号 Skill 名称 安装方式 关键功能 1 api-gateway git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/skills/api-gateway API 网关，统一转发、限流、鉴权 2 auto-updater git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/skills/auto-updater 自动检查并更新 OpenClaw 与 Skills 3 finance-news finance-news setup 或 git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/skills/finance-news && pip install feedparser AI 驱动市场新闻简报 4 install-opend git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/skills/install-opend 自动安装/升级富途、moomoo OpenD 5 ontology-kb git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/skills/ontology-kb 本体知识库与结构化关系管理 6 openapi git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/skills/openapi + pip install moomoo-api（或 futu-api） 富途/moomoo OpenAPI（行情与交易） 7 rss-reader git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/skills/rss-reader && pip install feedparser RSS 订阅、过滤与摘要 8 self-improving git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/skills/self-improving 错误捕获与改进建议 9 skill-finder-cn git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/skills/skill-finder-cn 中文关键词搜索与安装推荐 10 whisper-stt pip install faster-whisper 或 git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/skills/whisper-stt 本地离线语音转文字 11 yfinance pip install yfinance 或 git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/skills/yfinance Yahoo Finance 行情与财务数据 Workspace Skills（11 个） 编号 Skill 名称 安装方式 关键功能 1 akshare-stock pip install akshare 或 git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/workspace/skills/akshare-stock A 股行情、财务与量化指标 2 automation-workflows git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/workspace/skills/automation-workflows Zapier/Make/n8n 自动化流程 3 caveman git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/workspace/skills/caveman 高压缩沟通模式，节省 token 4 clawfeed-2 git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/workspace/skills/clawfeed-2 && pip install feedparser RSS 聚合器 v2 5 clawfeed-3 git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/workspace/skills/clawfeed-3 && pip install feedparser RSS 聚合器 v3（增强版） 6 multi-search-engine git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/workspace/skills/multi-search-engine 多搜索引擎聚合与高级检索 7 ontology git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/workspace/skills/ontology && pip install networkx 类型化知识图谱 8 openclaw-tavily-search git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/workspace/skills/openclaw-tavily-search && pip install tavily-python Tavily 搜索接入 9 self-improving git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/workspace/skills/self-improving 错误回放与流程改进 10 self-improving-agent git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/workspace/skills/self-improving-agent 自我反思、自学习与记忆组织 11 tavily-search git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/workspace/skills/tavily-search && pip install tavily-python Tavily AI 搜索 核心 Skills 详解 openapi（富途/moomoo 交易 API） 安装：git clone <<REPO_URL>> ~/.openclaw/skills/openapi && pip install moomoo-api 能力：行情 API、交易 API、实时推送 Handler 安全建议：默认使用模拟盘（TrdEnv.SIMULATE），实盘必须手动解锁交易密码 # 查询 AAPL 快照 python skills/openapi/scripts/quote/get_snapshot.py US.AAPL # 查询腾讯日 K（最近 10 条） python skills/openapi/scripts/quote/get_kline.py HK.00700 --ktype 1d --num 10 finance-news（AI 新闻简报） 覆盖美股、欧洲、日经等市场 支持中英文摘要、定时推送与多渠道分发 finance-news briefing --morning finance-news market finance-news news AAPL multi-search-engine（多搜索引擎聚合） 中文与全球搜索引擎统一入口 支持站内搜索、时间过滤、文件类型搜索 # 站内搜索 web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=site:github.com+react"}) # 最近一周 web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=ai+news&tbs=qdr:w"}) ontology（类型化知识图谱） 实体类型：Person、Project、Task、Event、Document 支持关系约束、语义检索与跨 Skill 状态共享 常见触发词：remember、link X to Y、show dependencies clawfeed-2 / clawfeed-3（RSS 聚合器） clawfeed-2：多源 RSS、AI 摘要、自动推送 clawfeed-3：在 v2 基础上优化性能、增强分析和配置能力 self-improving / self-improving-agent 捕获失败、归因分析、自动生成改进方案 Agent 版支持反思与记忆组织 whisper-stt（本地语音转文字） 离线运行、无需 API Key、支持多格式音频 whisper-stt transcribe --file audio.mp3 --output text.txt yfinance（Yahoo Finance 数据） 提供实时/历史行情、公司财务、加密资产等数据 python -c "import yfinance as yf; print(yf.Ticker('AAPL').info['regularMarketPrice'])" 安装工具推荐：ClawHub CLI npm i -g clawhub clawhub search "stock analysis" clawhub install openapi clawhub update --all clawhub list 默认注册表：https://clawhub.com 支持版本安装：clawhub install <skill> --version 1.2.3 最佳实践与安全建议 脱敏发布：文档与代码示例统一使用占位符。 最小权限：只授予技能必要权限，启用 sandbox。 定期审计：检查过期技能并及时更新。 安全配置：开启签名校验和沙盒隔离。 日志监控：长期观察技能异常行为。 免责声明：本文仅做技术参考，示例均已脱敏，请按实际安全策略配置生产环境。 ...

可信 AI 代理落地实战——Anthropic《Trustworthy agents in practice》解读，4层安全体系保障业务场景安全 "AI agents 已从简单问答工具进化为能自主执行代码、管理文件、跨应用完成任务的系统。" ——Anthropic 官方博客 1️⃣ 什么是"可信 AI 代理" AI 代理（Agent）已不再是单纯的聊天机器人，而是 模型 + Harness + Tool + Environment 四层体系的有机组合【原文】： 组件 作用 模型 提供推理与决策能力 Harness（指令护栏） 安全约束、行为边界 Tool 代码编辑、文件管理、API 调用等外部能力 Environment 工作空间、运行时隔离、资源限制 这四层缺一不可，才能在真实业务场景中保证 可控性 与 安全性。 2️⃣ Plan Mode：从"逐步确认"到"一键批准" 传统方式下，用户需要对每一步操作都进行确认，导致 频繁中断、低效。 Plan Mode 则让代理 提前展示完整执行计划，用户可一次性审阅、编辑并批准，随后自动执行。 "用户可预先查看并批准整个执行计划而非逐个确认。"【原文】 这种 计划‑先‑批准‑后执行 的模式，显著提升生产力，同时保留了人类的最终决策权。 3️⃣ 不确定性处理：Pause‑Ask（暂停询问） Anthropic 在模型训练阶段强化了"先停下来再行动"的本能，使其在面对不确定时优先 暂停询问，而非自行猜测。 • 错误示例："我不确定这个文件是什么，但先删除试试。" • 正确示例："我不确定这个文件是否重要，删除前请确认：可以删除吗？" "模型在面对不确定性时的正确行为是暂停询问，而非擅自行动。"【原文】 这正是 Human‑in‑the‑Loop 的关键一步，防止了误删、误改等安全事故。 4️⃣ 多层防线：Prompt Injection 防御 Prompt Injection 是通过隐藏在内容中的恶意指令劫持模型的主要威胁。Anthropic 采取 纵深防御（defense‑in‑depth） 策略，分层防护： ...

基于OpenClaw多agent的多源数据源采集、加工和可视化平台 1.在信息爆炸的时代，监控多个数据源（新闻、社交媒体、价格行情、系统日志）往往需要写大量重复的爬虫代码，而且数据重复、难以统一管理。本文分享如何用 OpenClaw 编排多个 AI Agent 自动采集异构数据，借助 Qdrant 向量去重避免噪音，用 PostgreSQL 持久化保证数据可靠性，最后通过 Vue 看板统一展示; 2.多源消息是后续数据加工和方案决策的先行必备要求。 架构设计和技术选型 OpenClaw 的核心是 Orchestrator 模式里定义多个 Agent，Orchestrator 负责任务分发、并发控制和结果汇聚，每个agent负责采集不同类型或者不同数据源； Gin 作为所有 Agent 的数据入口，负责接收上报、触发去重流程、写入数据库。 这是整个系统最有意思的部分。传统去重用 URL 哈希或标题哈希，但对于"同一事件被不同媒体报道"这类情况完全失效。语义去重相比 URL 哈希的优势在于：同一热点事件被 10 家媒体转载，传统方式会入库 10 条，语义去重后只保留第一条，信息密度大幅提升Qdrant 的向量相似度检索可以做到语义级去重。 Postgres处理数据的持久化存储和索引查询； Vue是PC端和移动端查看数据流的不二选择； 快速测试验证原型 4 个 Agent 共采集原始数据约 3,200 条 Qdrant 语义去重后实际入库 1,180 条，去重率约 63% 单次去重检索延迟（含 Embedding 生成）平均 ~180ms PostgreSQL 写入 TPS 峰值约 300 条/秒，完全满足需求 体验信息流页面 体验AI汇聚信息的地址：https://info.vi-wealth.com/information 谢谢关注收藏 ⏰ 刚刷到的朋友注意啦！ 点击【关注】锁定宝藏库，从此升职加薪不迷路 ✨ ...

「Pi ships with powerful defaults but skips features like sub agents and plan mode.」 — Mario Zechner 引言 在 AI Agent 领域，Claude Code、Cursor、Windsurf 等工具往往内置了大量功能——MCP、Sub-agent、Plan Mode、权限弹窗等。然而，有一个项目反其道而行之：只带 4 个默认工具，却获得了 23,000+ Stars。这就是 Pi。 本文基于 Pi 官方源码（badlogic/pi-mono），深入解析其架构设计与技术实现。 一、Pi 是什么？ Pi 是一个终端编码 Agent 工具包，由独立开发者 Mario Zechner（@badlogic）开发和维护。 npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent pi 项目信息 GitHub badlogic/pi-mono Stars 23,391 语言 TypeScript 定位 Minimal terminal coding harness 核心理念 "Pi is aggressively extensible so it doesn't have to dictate your workflow." ...

OpenClaw: 配置多agent全团队一起干活！ 🦞单个 Agent 处理多类任务会带来非常严重的记忆负担，导致巨额token开销，单独agent应该处理特定类型工作而不是各种杂七杂八的工作全部都要干！ 🐳系统复杂度提高：各自agent处理不同类型的任务，分工明确、职能分化。有独立的记忆、技能和工作空间 每个助手对应不同的agent，分工明确，干活不累 关键词：#openclaw #glm #minimax #龙虾 #多agent 参考文档： OpenClaw 多 Agent 架构配置指南 - 把这份文档发给你的 OpenClaw，它会引导你选择最适合的多 Agent 架构配置 OpenClaw 多 Bot 团队协作教程 - 开发调优 - LINUX DO 新增agent 命令说明 openclaw agents add --workspace 工作空间路径 新Agent的名称（ID） ℹ️ 说明：命令参数说明： • --workspace：指定独立的数据空间路径，建议格式为 /root/.openclaw/workspace-{} • 新Agent的名称（ID） • --model：如果需要使用自定义模型，可以添加此参数并填写模型 ID，否则将使用默认模型 演示如下： ~/.openclaw » openclaw agents add --workspace ~/.openclaw/workspace-coder coder ~/.openclaw » openclaw agents list gudaixin@Mac 🦞 OpenClaw 2026.3.8 (3caab92) — Somewhere between 'hello world' and 'oh god what have I built.' │ ◇ Doctor warnings ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ │ │ - channels.telegram.groupPolicy is "allowlist" but groupAllowFrom (and allowFrom) is │ │ empty — all group messages will be silently dropped. Add sender IDs to │ │ channels.telegram.groupAllowFrom or channels.telegram.allowFrom, or set groupPolicy to │ │ "open". │ │ │ ├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ Agents: - main (default) Identity: 🦔 OpenClaw CEO (IDENTITY.md) Workspace: ~/.openclaw/workspace Agent dir: ~/.openclaw/agents/main/agent Model: minimax-portal/MiniMax-M2.5 Routing rules: 0 Routing: default (no explicit rules) - coder Workspace: ~/.openclaw/workspace-coder Agent dir: ~/.openclaw/agents/coder/agent Model: minimax-portal/MiniMax-M2.5 Routing rules: 0 配置telegram bot 对应不同agent，并安全检查 ...

OpenClaw v2026.3.7-beta.1 核心更新总结 OpenClaw超级crazy的版本更新，解决了很多我在使用过程中遇到的问题，以下是相关主要更新要点： 发布信息：89 项代码提交 · 200+ Bug 修复 · 5 大核心功能 发布人：Peter Steinberger 版本标签：v2026.3.7-beta.1 更新说明原文：Release openclaw 2026.3.7-beta.1 · openclaw/openclaw 一、双引擎模型适配 关键词：GPT-5.4 · Gemini 3.1 Flash · 模型路由器 · 自动降级 关键词 功能说明 GPT-5.4 OpenAI 最新旗舰模型，首发适配，能力全面提升 Gemini 3.1 Flash Google 高速推理模型，低延迟优先场景首选 模型路由器 前端对接聊天工具，后端灵活挂载 Claude / GPT / Gemini / DeepSeek 等任意大模型，按需切换 自动降级 某模型限流或过载时，系统自动切换到备选模型，不报错、不中断用户体验 二、ContextEngine 插件接口（重磅） 关键词：生命周期钩子 · 零阻碍接入 · 上下文压缩 · 子智能体隔离 关键词 功能说明 生命周期钩子 开放 bootstrap（初始化）/ ingest（注入）/ assemble（组装）/ compact（压缩）/ afterTurn（回合后处理）等全流程接口 零阻碍接入 无需修改 OpenClaw 核心代码，直接插入自定义上下文处理逻辑，换策略如换插件 上下文压缩 支持 RAG、激进压缩等任意策略，解决对话轮次增多后 Token 爆炸与关键信息丢失的两难困境 子智能体隔离 不同子任务拥有独立记忆空间，互不污染，prepareSubagentSpawn / onSubagentEnded 接口已就绪 意义：ContextEngine 将 OpenClaw 从一个工具升级为一个平台，是本次更新最核心的架构变化。 ...

超强的Agent能力和思考推理：DeepSeek V3.2 12月01日，deepseek发布了2款新模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。对比结果相当惊艳，我们可以低成本的推理获得高质量的输出。DS为AI创业者带来越来越好的基座模型。官方原文：https://mp.weixin.qq.com/s/ohsU1xRrYu9xcVD7qu5lNw?click_id=2 评测得分 DeepSeek-V3.2 与其他模型在各类数学、代码与通用领域评测集上的得分（括号内为消耗 Tokens 总量约数） 模型场景 DeepSeek-V3.2 的目标是平衡推理能力与输出长度，适合日常使用，例如问答场景和通用 Agent 任务场景。 DeepSeek-V3.2-Speciale 的目标是将开源模型的推理能力推向极致，探索模型能力的边界。V3.2-Speciale 是 DeepSeek-V3.2 的长思考增强版，同时结合了 DeepSeek-Math-V2 的定理证明能力。DeepSeek-V3.2-Speciale 的目标是将开源模型的推理能力推向极致，探索模型能力的边界。V3.2-Speciale 是 DeepSeek-V3.2 的长思考增强版，同时结合了 DeepSeek-Math-V2 的定理证明能力。 思考模式 DeepSeek-V3.2 思考模式下的工具调用能力！非常重要的功能。模型名称：deepseek-reasoner，思考模式未充分适配 Cline、RooCode 等使用非标准工具调用的组件。 如何使用 **模型使用：官网，app，API都是V3.2，不管怎么用都是V3.2，通过参数控制是否启用深度思考！ 谢谢关注收藏 ⏰ 刚刷到的朋友注意啦！点击【关注】锁定宝藏库，从此升职加薪不迷路 ✨ 我的投资理财博客：MakeMoney，https://funkygod.vip/ 我的技术分享博客：Tesla，https://funkygod.vip/ 轻量云主机限时优惠 RackNerd ☁ 主机显示特惠：只要80元（3TB流量，1vcpu，50GB硬盘） 购买地址：https://my.racknerd.com/aff.php?aff=14942 CloudCone CloudCone 特惠轻量云主机：购买地址：https://app.cloudcone.com/?ref=12332 📢 腾讯云资源限时福利 有云服务器、CDN、对象存储、网络防护等需求的朋友，欢迎联系下方腾讯云官方销售 👇 ✔️ 内部专属折扣，价格更优 ✔️ 量大可谈，支持定制方案 ✔️ 技术咨询与售后无忧