รากฐานของ OpenClaw
1. ปรัชญาแบบมาร์กดาวน์เป็นหลัก
OpenClaw มองว่าเอกสารที่มนุษย์อ่านได้เป็นแหล่งข้อมูลความจริงที่แท้จริง แตกต่างจากระบบที่ซ่อนตรรกะไว้ในฐานข้อมูล จิตวิญญาณของเอเจนต์ถูกกำหนดไว้ในไฟล์ข้อความ ทำให้มั่นใจในเรื่อง ความโปร่งใส และการควบคุมเวอร์ชันที่ง่ายการควบคุมเวอร์ชัน.
- SOUL.md: กำหนดบุคลิกภาพและขอบเขตจริยธรรม
- AGENTS.md: ระบุลำดับขั้นตอนการพัฒนาวิศวกรรม
- MEMORY.md: เก็บข้อมูลความจริงระยะยาวและข้อมูลความชอบ
2. ไม่ขึ้นกับโมเดล และเป็นอัตโนมัติ
ระบบการทำงานกลางของเอเจนต์อนุญาตให้สลับโมเดลภาษา (Claude, GPT, แบบท้องถิ่น) โดยไม่ต้องแก้ไขตรรกะเดิม ซึ่งเอเจนต์อัตโนมัติทำงานตลอด 24 ชั่วโมงผ่าน HEARTBEAT.md ตัวจัดตารางเวลา
3. ความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของข้อมูล
เพื่อป้องกัน การเสียหายของสถานะในสภาพแวดล้อมที่มีการเข้าถึงพร้อมกันจำนวนมาก ระบบ OpenClaw ใช้ การแยกเซสชันผ่านแถวคิวการแยกเซสชัน กระบวนการดึงข้อมูลจะถูกจัดการโดย RAG แบบเน้นพื้นที่ท้องถิ่นเป็นหลัก โครงสร้างที่ใช้ภาพรวมเชิงความหมาย (Semantic Snapshots)
กำหนดค่า: openclaw.json
{
"global": {
"port": 18789,
"identity": "./config/SOUL.md",
"env_injection": true
},
"security": {
"firewall": "strict",
"rce_protection": true
}
}
ป้อนคำสั่ง...
คำถามที่ 1
ทำไม OpenClaw จึงให้ความสำคัญกับแนวทางแบบ "มาร์กดาวน์เป็นหลัก"?
คำถามที่ 2
อะไรที่ป้องกัน "การเสียหายของสถานะ" ระหว่างการโต้ตอบพร้อมกันของผู้ใช้หลายคน?
ภารกิจ: ผู้ตรวจสอบข้อผิดพลาด
วิเคราะห์พฤติกรรมของเอเจนต์ที่ขาดหายไป
ปัญหา: เอเจนต์ได้ถูกเผยแพร่แล้ว แต่กลับตอบสนองด้วยบุคลิกภาพทั่วไปแทนที่จะเป็นบทบาทที่กำหนดไว้ และไม่สามารถเรียกข้อมูลจากเซสชันเมื่อวานได้
การวิเคราะห์
ไฟล์หรือส่วนประกอบใดที่อาจตั้งค่าผิดพลาด?
ผลการวิเคราะห์:
1. ปัญหาบุคลิกภาพ: ตรวจสอบ
2. ปัญหาหน่วยความจำ: ยืนยันว่า
1. ปัญหาบุคลิกภาพ: ตรวจสอบ
SOUL.md และยืนยันว่าถูกอ้างอิงอย่างถูกต้องใน openclaw.json.2. ปัญหาหน่วยความจำ: ยืนยันว่า
MEMORY.md สามารถเขียนได้ และระบบ RAG แบบเน้นพื้นที่ท้องถิ่นเป็นหลัก สร้างภาพรวมเชิงความหมายได้อย่างสำเร็จ