示例工程【免费下载链接】build-your-own-openclawA step-by-step guide to build your own AI agent.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/bu/build-your-own-openclaw点击查看免费下载build-your-own-openclaw是一个开源的AI 智能体AI Agent教程项目手把手教你从零搭建自己的生产级 AI 智能体。它把一个完整的智能体拆成18 个循序渐进的步骤从最简单的聊天循环开始逐步添加工具调用、技能系统、对话持久化、事件驱动架构、多智能体路由、定时任务直到并发控制与长期记忆。每一步都配有可直接运行的代码和详尽的设计讲解是新手学习 AI Agent 架构的完整路线图。项目概览18 步构建你的 AI 智能体很多人以为AI 智能体 套一层 LLM API 调用其实一个真正能用的智能体需要会用工具、记得住上下文、能上网查资料、能在手机聊天软件上收发消息、会按定时任务自主工作还要支持多智能体协作。这个教程项目用一个叫Pickle 的小橘宠 作为智能体吉祥物带你在 18 步中把这些能力逐个补齐。整个项目采用每步一个独立目录的结构每个目录里都有三样东西README.md/README.zh.md—— 讲解关键组件与设计决策src/mybot/—— 可直接运行的完整代码*.svg—— 该步骤的架构示意图教程路线图4 个阶段18 个步骤第一阶段能干的单智能体步骤 0-6让智能体学会聊天、用工具、加载技能、保存对话、上网搜索。步骤目录学到什么0000-chat-loop/一切的起点用户输入 → LLM 响应 → 更新会话历史0101-tools/给智能体装上手工具注册表与函数调用0202-skills/用SKILL.md按需延迟加载扩展能力0303-persistence/把对话存下来重启后恢复会话0404-slash-commands//new、/agents等斜杠命令直接控制会话0505-compaction/上下文爆了怎么办自动压缩历史滚动新会话0606-web-tools/联网搜索 网页阅读智能体想看更大的世界核心机制举例步骤 05 的 context_guard.py 用 Token 估算判断上下文是否超阈值先截断过大的工具结果再总结旧消息、滚动到新会话——这正是生产级智能体永不失忆、永不爆窗的关键。第二阶段事件驱动架构步骤 7-10从命令行里的玩具升级为可以常驻的服务。步骤目录学到什么0707-event-driven/引入EventBus事件总线解耦消息源与智能体执行0808-config-hot-reload/配置热重载改配置不用重启服务0909-channels/接入 Telegram / Discord在手机上和智能体对话1010-websocket/WebSocket 实时接口以编程方式与智能体交互这是全套教程里最关键的一步。eventbus.py 实现了经典的发布/订阅模型InboundEvent进来的消息和OutboundEvent出去的回复在 events.py 中定义AgentWorker 订阅入站事件、执行智能体会话后发出出站事件。有了这条事件流水线后续每一步都只是往流水线上加新的工人Worker。第三阶段自主与多智能体步骤 11-15让智能体自己干活并学会分工协作。步骤目录学到什么1111-multi-agent-routing/路由表把消息源匹配到最合适的智能体1212-cron-heartbeat/Cron 定时任务智能体在你睡觉时工作1313-multi-layer-prompts/多层提示词构建注入更丰富的上下文1414-post-message-back/智能体主动给你发消息而不是被动等你问1515-agent-dispatch/智能体调度把子任务派给别的智能体几个亮点分层路由routing.py 中的RoutingTable按精确匹配 正则 通配符的优先级解析消息源匹配不到就回落到默认智能体用/route、/bindings命令即可管理。⏰定时任务cron_worker.py 每分钟扫描一次CRON.md任务定义到点就向事件总线发布DispatchEvent。比如你对它说每天早上发我一张猫猫图它就自己排好了班。智能体调度subagent_tool.py 动态生成subagent_dispatch工具主智能体可以像派活给同事一样把任务丢给专业智能体。第四阶段生产就绪步骤 16-17最后两步补齐生产级系统的两块短板并发与记忆。并发控制16-concurrency-control/每个智能体可配置max_concurrency用信号量限制同时运行的实例数防止消息洪峰把资源打爆。长期记忆17-memory/引入专职的cookie 记忆智能体定义见 cookie/AGENT.md跨会话记住你的偏好——记住我叫 Zane下次新开对话它依然认识你。快速上手3 步跑起来1. 克隆教程仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/bu/build-your-own-openclaw.git2. 配置 LLM 提供商需要 Python 3.11 和 uvcp default_workspace/config.example.yaml default_workspace/config.user.yaml # 编辑 config.user.yaml 填入你的 API 密钥配置模板见 config.example.yaml支持 OpenAI、Anthropic 等任意 LiteLLM 兼容的提供商各提供商的完整配置示例参考 PROVIDER_EXAMPLES.md。3. 进入步骤目录运行cd 00-chat-loop uv run my-bot chat # You: Hello, who is this? # Pickle: Meow! Im Pickle, your friendly cat assistant. 之后每完成一步只需cd到下一个步骤目录重复运行即可。建议的工作方式先读该步骤的README.zh.md再对照src/mybot/下的源码跑一遍最后看看*.svg架构图验证自己的理解。值得深挖的几个源码模块模块路径作用core/eventbus.py事件总线发布/订阅 出站事件持久化与故障恢复core/routing.py多智能体路由表正则匹配 分层优先级core/context_guard.py上下文守护Token 估算、截断与压缩策略server/cron_worker.py定时任务调度器server/delivery_worker.py出站消息投递确保消息不丢tools/subagent_tool.py智能体间任务调度工具另外default_workspace/ 下是智能体的工作区AGENTS.md 描述可用智能体与调度规则agents/pickle/和agents/cookie/分别是主智能体和记忆智能体的定义skills/里则放着cron-ops、skill-creator两个开箱即用的技能。总结谁适合这份 AI 智能体教程✅ 想系统理解 AI Agent 架构的开发者——18 步覆盖从聊天循环到多智能体协作的完整链路 ✅ 已经会调 LLM API但想知道工具调用、记忆、路由怎么设计的工程师 ✅ 想从零造一个属于自己的助手比如接上 Telegram 的宠物猫助手的动手派整个教程的设计哲学很清晰每一步只加一个新概念且代码量保持精简。学完 18 步你不仅拥有了一个可运行的生产级 AI 智能体更重要的是理解了一个智能体为什么长这样——这比任何 API 文档都值钱。赞分享示例工程【免费下载链接】build-your-own-openclawA step-by-step guide to build your own AI agent.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/bu/build-your-own-openclaw点击查看免费下载相关推荐从零构建核心技术栈build-your-own-x终极完整教程从零构建核心技术栈build your own x终极完整教程 想要真正掌握编程的核心原理吗这个开源项目将带你从零开始构建30种核心技术系统从操作系统到文档教程从零开始构建build-your-own-x项目完全指南从零开始构建build your own x项目完全指南 你是否曾经想要深入了解技术背后的原理而不仅仅是使用现成的工具build your own x项目文档教程{{ i18n.categories.database.title }}{{ i18n.categories.database.title }} 3. 翻译工作流实现 推荐使用Git工作流进行翻译协作 mermaid graph文档教程创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考