AI

前段时间"AI 搜索"这个概念是真的火，朋友圈里到处是"AEO"“GEO"“答案引擎优化"之类的词，好像不追一下就要错过一个时代。

OpenCode（注意不是 OpenAI）是个开源的 AI 编程 agent，GitHub 上已经 160K+ stars 了。本来我装它就是为了写代码，结果用了几个月发现，这玩意儿最让我惊喜的反而不是写代码（当然写代码也强），而是两个"不务正业"的用法。

前面12篇主要是“读懂OpenClaw”，这一篇番外咱们换个姿势：
自己用Python做一个迷你版，只保留命令行交互。

我们前面讲了架构、链路、并发、安全，最后一篇工程向收官：
线上出问题时，到底怎么定位。

AI助手系统要上线，安全一定不能放在最后补。
这一篇我们不聊“炫技功能”，只聊“怎么避免事故”。

OpenClaw渠道多、能力多，但核心代码没有膨胀到不可维护，关键就在插件化。
这一篇我们就看插件加载器的主思路。

做多模型系统时，最容易踩的坑之一就是：
“同名模型在不同Provider下，能力和上下文窗口并不一样”。

很多同学会觉得“我明明改了提示词，为什么助手行为变化不稳定？”
这个问题通常和工作空间文件注入机制有关。

很多同学体验AI助手时，最在意的一点就是“回得快不快”。
但真实工程里，快和稳经常打架。OpenClaw在这块做了不少折中。

到了线上场景，最容易把AI助手搞崩的，不是“模型智商不够”，而是“并发消息打架”。
这篇就看OpenClaw怎么处理这件事。