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OpenClaw Prompt上下文构建思路
（本文由AI生成） 一、整体架构：分层上下文组装 OpenClaw 构建了一套完整的、分层的上下文工程体系，可以理解为一个五层叠加模型： ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 5: Plugin H
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OpenClaw 记忆系统
（本文由AI生成） 一、系统概述 OpenClaw 的记忆系统以纯 Markdown 文件为源数据，以 SQLite（含 FTS5 全文索引 + sqlite-vec 向量索引）为检索引擎，通过工具调用（Tool Call）将检索结果注入对话上下文。整套系统实现了"人类可读存储 + 机器高效检索"的
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OpenClaw 安装部署记录🦞
3.1 变更： 上个月在 NAS 上通过虚拟机方式部署了 OpenClaw ，但想体验下多 agent 场景以及更多玩法，继续在 NAS 上操作不太便捷，以及对于硬件要求会更高，这两天切换到 mac mini 上部署，后续更多实践再保持更新。 本地的 OpenClaw 工作文件和记忆文件已保持和 N
