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AI 代理生态系统相当碎片化。每个代理构建工具都有自己的工具格式、部署模型和技能定义。OpenClaw 旨在通过一个开源平台来统一这个格局，该平台支持构建、部署和分享 AI 代理，并附带技能市场和原生 MCP 支持。
OpenClaw 提供了一个完整的代理开发环境。开发者可以使用可视化构建器或代码来创建代理，从社区市场中为它们配备工具，部署到各种目标，并编排多代理工作流程。该平台设计为可自托管，让组织对其代理基础设施拥有完全控制。
平台组件
| 组件 | 描述 |
|---|---|
| 代理构建器 | 可视化和基于代码的代理构建 |
| 技能市场 | 社区贡献的工具和能力 |
| MCP 运行时 | 原生支持模型上下文协议服务器 |
| 多代理编排器 | 协调多个代理处理复杂任务 |
| 部署管理器 | 一键部署到云端或内部部署 |
代理架构
flowchart LR
A[用户查询] --> B[代理编排器]
B --> C[代理 A<br/>研究]
B --> D[代理 B<br/>分析]
B --> E[代理 C<br/>生成]
C --> F[MCP 工具]
D --> F
E --> F
F --> G[外部 API]
F --> H[数据库]
F --> I[文件系统]
C --> J[技能：网页搜索]
D --> K[技能：数据可视化]
E --> L[技能：Markdown]OpenClaw 中的代理是模块化的。每个代理都有特定的角色和一组技能。编排器将任务路由到适当的代理，代理根据需要调用 MCP 工具。市场中的技能无缝地插入这个架构。
平台比较
| 功能 | OpenClaw | LangChain | AutoGen | CrewAI |
|---|---|---|---|---|
| 技能市场 | 是 | 否 | 否 | 否 |
| MCP 原生支持 | 是 | 通过插件 | 否 | 否 |
| 可视化构建器 | 是 | 否 | 否 | 否 |
| 自托管 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 多代理 | 是 | 通过工具 | 是 | 是 |
如需更多信息，请访问 OpenClaw GitHub 仓库 和 OpenClaw 文档。
常见问题
Q：我可以从其他框架导入代理吗？ A：可以，OpenClaw 为 LangChain、AutoGen 和自定义代理定义提供了导入器。
Q：技能市场如何运作？ A：社区成员发布技能，其他人可以在平台内浏览、安装和评分。
Q：OpenClaw 支持流式响应吗？ A：是的，所有代理响应都支持流式以提供实时用户体验。
Q：支持哪些部署目标？ A：Docker、Kubernetes、AWS、GCP、Azure 和裸机服务器。
Q：是否有云托管版本？ A：OpenClaw 主要是自托管的，但云版本正在开发中。
