Agent

本文讨论了大模型连续对话的物理本质与 Openclaw 上下文组装的具体机制。核心结论是，大模型是无状态函数，所谓的记忆依赖每轮上下文打包重传，而 Openclaw 通过 Cache Boundary 将提示词拆分为稳定前缀与动态后缀以保护缓存，并在严格预算下按顺序加载 Project Context。如果你正在构建私人 Agent 或希望理清 Agent 底层工作流，可以优先关注本文的机制拆解；但如果你仅仅寻找一键安装脚本或图形界面教程，则不建议阅读。

本文讨论了 Agent 的本质，以及它将如何重塑经济协作模式。核心结论是，Agent 凭借独立产出价值的劳动力属性，将打破传统的平台垄断，带来一个人人拥有数据主权、点对点高效交易的去中心化时代。如果你正在思考 AI 时代下个人生存范式与平台经济的演变，可以优先关注本文的宏观推演；但如果你仅仅寻找开发 Agent 的具体代码教程，则不建议阅读。