深度 | OpenClaw核心技术解析：当大模型有了手脚，自主智能体正在改变世界 | Moltbot, Clawdbot

• 🧠大脑（Brain）： 也就是大语言模型。它负责感知、推理和规划，决定了智能体“够不够聪明”。
• 📚记忆（Memory）： 包含世界知识与专业 Know-how。它解决了模型“阅后即焚”的健忘症，决定了智能体的“专业深度”。
• 🛠️ 工具（Tool Use）： 连接数字与物理世界的桥梁。从调用 API 到控制机械臂，决定了智能体“能做什么”。
• 📊评测（Evaluation）： 科学的体检报告。在复杂环境下量化任务完成率，决定了智能体“能否胜任”。

1. 思维的进化：从链到树

2. ReAct：知行合一的闭环

Thought: 用户在上海，问天气。Action: 调用天气 API 查询上海。Observation: 返回 25℃。Thought: 结合数据，回答用户。

3. Reflexion：失败是成功之母

• 金融领域：FinGPT 利用数据飞轮，结合情感分析与数值推理，甚至能模拟“多智能体辩论会”，让风控与激进策略博弈，从而做出更优投资决策。
• 法律领域：Harvey AI 采用“隐私优先”架构，将 AI 嵌入合同审查工作流，不再是简单的问答，而是变成了一丝不苟的法律助理。

• 它会自己给自己布置作业（“我需要把石镐”）；
• 它会把学会的动作写成代码存入“技能库”；
• 下一次，它直接调用技能库，就像《黑客帝国》里瞬间学会开直升机一样。

• 处理真实复杂的 GitHub 代码库时，顶尖模型的解决率也仅在 40%-50% 徘徊。
• 在简单的问答中表现完美，但在长程任务中，一步错，步步错（级联错误）。

1. 可靠性鸿沟：95% 的准确率在企业级应用中往往意味着不可用。一次“幻觉”导致的错误交易，后果可能是灾难性的。
2. 成本与延迟：为了“深思熟虑”，智能体需要反复调用大模型，Token 成本和等待时间成倍增加。
3. 安全风险：当 AI 有了行动力，提示注入攻击（Prompt Injection）可能诱导它执行恶意操作。我们需要构建“AI 宪法”和“数字良心”系统。