Зохиолын Агаент
OpenClaw-ын 6 хэлбэртэй хэлэлцэх хугацаа: WhatsApp-ийн хуудас хүргэгдэхээс хүргэдэг
Equipe OpenClaw · Time de Engenharia & Produto
A Equipe OpenClaw é formada por engenheiros, designers e especialistas em IA dedicados a construir a melhor plataforma de agentes conversacionais para negócios brasileiros. Combinamos expertise…
Хэрээлцүүлэг OpenClaw: Агент ИА Конверсацийн Хэрээлцүүлэг
Агент ИА Конверсацийн хэрээлцүүлэг нь хэрхэвчлээр, хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн хэвийн
- Historigiinii recentiin da conversa (últims N turnos relevantes).
- Memoriinii de longo prazo do client (preference, historigiinii de kharuulaa, anotats).
- Tavtaiinii agente (persona, skills habilitaa, regras).
Boljoo D1 (SQLite distribuído da Cloudflare). D1 substitui Postgres/Mongo tradicional — sem servidor de bank pra manavch, access em poums ms a partir do worker, multi-tenant by tenant_id.
Ponto-chave: a gente não kharuulaa a conversa inteera no prompt. O Memory Manager v2 do OpenClaw (descrito em nostra documentats interna) selectiona soo os turnos relevantes pro turno avela (últims N + N de alta relevancia semantica). Isso manavch o custo de token previsível em conversas de 100+ turnos.
Estágio 3 — Selection of skills (policy engine, ~20ms)
Cada agente tem oo conjunto de skills disponíveis — funtsiiinii gaalaa. Exemplos: consultar_calendario, criar_evento, gerar_link_pagamento, consultar_pedido, chamar_humano.
Dada a mensagem "quero marcar pra sábado de manhã", o policy engine filtra:
- Skills compatíveis com a intenção detectada (agendamento).
- Skills permitidas pra essa fase da conversa (nem toda skill está disponível o tempo todo).
- Skills que este tenant habilitou (calendar só aparece se o tenant integrou).
No fim você tem oo subconjunto pequeno de skills passado pro modelo — não as 50 possíveis, só as 4 que fazem sentido aqui. Isso reduz drasticamente a chance do modelo invocar skill errada.
Estágio 4 — Decisão (LLM call, 400-1200ms)
Agora o modelo entra. O OpenClaw faz uma chamada única a um LLM de fronteira (Anthropic Claude, OpenAI GPT, Google Gemini — configurável por tenant) com:
- System prompt = persona do agente + regras + skills disponíveis.
- History = turnos selecionados no estágio 2.
- User message = mensagem do turno atual.
O modelo responde uma de duas coisas:
- Resposta final (texto direto pro cliente).
- Tool call (pedido pra executar uma skill específica com parâmetros).
No exemplo "quero marcar pra sábado de manhã", o modelo tipicamente retorna:
{
"tool": "consultar_calendario",
"args": { "date_range": "2026-04-19 06:00 to 12:00" }
}
Estágio 5 — Execução com guard-rails (variável, ~100-500ms)
A skill não roda no modelo. Ela roda num código nosso, que:
{
"tool": "consultar_calendario",
"args": { "date_range": "2026-04-19 06:00 to 12:00" }
}
Estágio 6 — Execução da skill (variável, ~100-500ms)
A skill roda num código nosso, que:
{
"tool": "consultar_calendario",
"args": { "date_range": "2026-04-19 06:00 to 12:00" }
}
Estágio 7 — Retorno da resposta (variável, ~100-500ms)
A resposta é retornada ao cliente, que:
{
"tool": "consultar_calendario",
"args": { "date_range": "2026-04-19 06:00 to 12:00" }
}
Estágio 8 — Fim da conversa (variável, ~100-500ms)
A conversa é encerrada, e o cliente é redirecionado para a página de conclusão, que:
{
"tool": "consultar_calendario",
"args": { "date_range": "2026-04-19 06:00 to 12:00" }
}
- Valida parâmetros (date_range гэрээний төлөвлөгөө хүчинт байна уу? төлөвлөгөө төлбөрийн хүчиндэмтэй байна уу?).
- Checa permissão (эхнэр хүн нэвтрэх хүртэлтэй байна уу?).
- Executa a chamada (Google Calendar API нэвтрэх хүртэлтэй байна).
- Retorna resultado estruturado pro modelo.
Пэр хэрэгтэй? Пэр хэрэгтэй байна. Модель нь үүсгэхгүй. Төлөвлөгөөгөөр хүчинт байхгүй байвал, төлөвлөгөөгөөр хүчинт байхгүй гэж хэлэх. Хүчинт байхгүй байвал, төлөвлөгөөгөөр хүчинт байхгүй гэж хэлэх. Хүчинт байхгүй байвал, төлөвлөгөөгөөр хүчинт байхгүй гэж хэлэх.
Пэр хэрэгтэй байна. Модель нь үүсгэхгүй. Төлөвлөгөөгөөр хүчинт байхгүй байвал, төлөвлөгөөгөөр хүчинт байхгүй гэж хэлэх. Хүчинт байхгүй байвал, төлөвлөгөөгөөр хүчинт байхгүй гэж хэлэх.
Эхэн үе 6 — Үнэлгээнд хүрэх хүртэлтэй байна (~50ms)
Модель нь төлөвлөгөөгөөр хүчинт байхгүй байвал, төлөвлөгөөгөөр хүчинт байхгүй гэж хэлэх. Хүчинт байхгүй байвал, төлөвлөгөөгөөр хүчинт байхгүй гэж хэлэх.
"Сарын баярын 10 цагаас 11 цаг хүртэл байна. Таны хүсэх цагаа тодорхойлж байна уу?"
Хүчинт байхгүй байвал, төлөвлөгөөгөөр хүчинт байхгүй гэж хэлэх. Хүчинт байхгүй байвал, төлөвлөгөөгөөр хүчинт байхгүй гэж хэлэх.
Төлөвлөгөөгөөр хүчинт байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй байхгүй б
Arkhitectura tsetseh bolnoo ni shidag tsag baina. Dadoo baidag tuunyin 1-2 chamadas LLM + lookups D1, niiguiiin tsag bainaas (10-15 tuunyin) niiguiiin tsag bainaas:
- 1-2 chamadas LLM + lookups D1 = 1-2 * 0.0001-0.0002 USD = 0.0001-0.0004 USD
- 10-15 tuunyin = 10-15 * 0.0001-0.0004 USD = 0.001-0.006 USD
- Niiguiiin tsag bainaas = 0.001-0.006 USD * 1000 = 1-6 MNT
Equipe OpenClaw
Нийтлэгдсэн May 29, 2026