OpenClaw的Agent架构设计如何优化为高效处理机制？

作者：互联网搜索团队-Wang Wenqian 本文通过对OpenClaw，Claude Code等主流Agent产品的设计进行分析，给出Agent架构设计的关键决策，分析各方案的利弊。 1分钟看图掌握核心观点 图 1 VS 图 2，您更倾向于哪张图来辅助理解全文呢？ 一、引言 构建一个 Agent 需要做一系列架构决策：上下文怎么管理？工具怎么加载？工具怎么查找？Agent 的主循环围绕什么来设计？ 这些决策没有标准答案，但每个选择都有明确的代价。本文从 OpenClaw、Claude Code 等主流 Agent 产品的实现出发，拆解四个关键的设计决策，分析各种方案的利弊。 二、上下文管理 2.1 追加式上下文 OpenClaw 和 Claude Code 采用了同一种模式：追加式上下文（Append-only Context）。Agent 维护一个持续增长的对话历史，每次调用 LLM 时将完整历史作为 prompt 发送，每轮交互的结果追加到同一个数组中。