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Josh Palmer
2026-02-01 22:47:44 +01:00
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commit 149dc7c4e7
298 changed files with 53861 additions and 0 deletions

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@@ -0,0 +1,47 @@
---
read_when: 修改上手引导向导步骤或配置 schema 端点时
summary: 上手引导向导和配置 schema 的 RPC 协议说明
title: 上手引导与配置协议
x-i18n:
generated_at: "2026-02-01T20:24:58Z"
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provider: pi
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source_path: experiments/onboarding-config-protocol.md
workflow: 14
---
# 上手引导 + 配置协议
用途:在 CLI、macOS 应用和 Web UI 之间共享上手引导与配置界面。
## 组件
- 向导引擎(共享会话 + 提示 + 上手引导状态)。
- CLI 上手引导使用与 UI 客户端相同的向导流程。
- Gateway RPC 暴露向导 + 配置 schema 端点。
- macOS 上手引导使用向导步骤模型。
- Web UI 根据 JSON Schema + UI 提示渲染配置表单。
## Gateway RPC
- `wizard.start` 参数:`{ mode?: "local"|"remote", workspace?: string }`
- `wizard.next` 参数:`{ sessionId, answer?: { stepId, value? } }`
- `wizard.cancel` 参数:`{ sessionId }`
- `wizard.status` 参数:`{ sessionId }`
- `config.schema` 参数:`{}`
响应(结构)
- 向导:`{ sessionId, done, step?, status?, error? }`
- 配置 schema`{ schema, uiHints, version, generatedAt }`
## UI 提示
- `uiHints` 按路径作为键可选元数据label/help/group/order/advanced/sensitive/placeholder
- 敏感字段渲染为密码输入框;无脱敏层。
- 不支持的 schema 节点回退到原始 JSON 编辑器。
## 说明
- 本文档是跟踪上手引导/配置协议重构的唯一位置。

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@@ -0,0 +1,70 @@
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last_updated: "2026-01-05"
owner: openclaw
status: complete
summary: 加固 cron.add 输入处理,对齐 schema并改进 cron UI/智能体工具
title: Cron Add 加固
x-i18n:
generated_at: "2026-02-01T20:25:08Z"
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source_path: experiments/plans/cron-add-hardening.md
workflow: 14
---
# Cron Add 加固与 Schema 对齐
## 背景
近期 Gateway 日志显示 `cron.add` 反复因无效参数(缺少 `sessionTarget``wakeMode``payload` 以及格式错误的 `schedule`而失败。这表明至少有一个客户端可能是智能体工具调用路径正在发送包装过的或部分指定的任务载荷。此外TypeScript、Gateway schema、CLI 标志和 UI 表单类型之间的 cron 提供商枚举存在偏差,同时 `cron.status` 的 UI 也存在不匹配问题(期望 `jobCount`,而 Gateway 返回的是 `jobs`)。
## 目标
- 通过标准化常见的包装载荷并推断缺失的 `kind` 字段,消除 `cron.add` 的 INVALID_REQUEST 错误。
- 在 Gateway schema、cron 类型、CLI 文档和 UI 表单之间对齐 cron 提供商列表。
- 明确智能体 cron 工具 schema使 LLM 生成正确的任务载荷。
- 修复 Control UI 中 cron 状态的任务计数显示。
- 添加测试以覆盖标准化和工具行为。
## 非目标
- 更改 cron 调度语义或任务执行行为。
- 添加新的调度类型或 cron 表达式解析。
- 在必要的字段修复之外全面改造 cron 的 UI/UX。
## 发现(当前差距)
- Gateway 中的 `CronPayloadSchema` 不包含 `signal` + `imessage`,而 TS 类型中包含它们。
- Control UI 的 CronStatus 期望 `jobCount`,但 Gateway 返回的是 `jobs`
- 智能体 cron 工具 schema 允许任意 `job` 对象,导致格式错误的输入。
- Gateway 严格验证 `cron.add` 且不进行标准化,因此包装过的载荷会失败。
## 变更内容
- `cron.add``cron.update` 现在会标准化常见的包装结构并推断缺失的 `kind` 字段。
- 智能体 cron 工具 schema 与 Gateway schema 保持一致,减少了无效载荷。
- 提供商枚举已在 Gateway、CLI、UI 和 macOS 选择器之间对齐。
- Control UI 使用 Gateway 的 `jobs` 计数字段显示状态。
## 当前行为
- **标准化:** 包装的 `data`/`job` 载荷会被解包;在安全的情况下推断 `schedule.kind``payload.kind`
- **默认值:** 当 `wakeMode``sessionTarget` 缺失时,应用安全的默认值。
- **提供商:** Discord/Slack/Signal/iMessage 现在在 CLI/UI 中一致地显示。
请参阅 [Cron 任务](/automation/cron-jobs) 了解标准化后的结构和示例。
## 验证
- 监控 Gateway 日志,确认 `cron.add` INVALID_REQUEST 错误已减少。
- 确认 Control UI 的 cron 状态在刷新后显示任务计数。
## 可选后续工作
- 手动 Control UI 冒烟测试:为每个提供商添加一个 cron 任务,并验证状态任务计数。
## 待解决问题
- `cron.add` 是否应接受客户端显式指定的 `state`(目前被 schema 禁止)?
- 是否应允许 `webchat` 作为显式的投递提供商(目前在投递解析中被过滤)?

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@@ -0,0 +1,45 @@
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read_when:
- 审查 Telegram 允许列表的历史变更
summary: Telegram 允许列表加固:前缀与空白字符规范化
title: Telegram 允许列表加固
x-i18n:
generated_at: "2026-02-01T20:25:02Z"
model: claude-opus-4-5
provider: pi
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source_path: experiments/plans/group-policy-hardening.md
workflow: 14
---
# Telegram 允许列表加固
**日期**2026-01-05
**状态**:已完成
**PR**#216
## 概要
Telegram 允许列表现在以不区分大小写的方式接受 `telegram:``tg:` 前缀,并容许意外的空白字符。这使得入站允许列表检查与出站发送的规范化保持一致。
## 变更内容
- 前缀 `telegram:``tg:` 被视为相同(不区分大小写)。
- 允许列表条目会被修剪空白;空条目将被忽略。
## 示例
以下所有格式均被接受为同一 ID
- `telegram:123456`
- `TG:123456`
- `tg:123456`
## 重要性
从日志或聊天 ID 中复制粘贴时经常会包含前缀和空白字符。规范化处理可以避免在决定是否响应私聊或群组消息时出现误判。
## 相关文档
- [群组聊天](/concepts/groups)
- [Telegram 渠道](/channels/telegram)

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@@ -0,0 +1,121 @@
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last_updated: "2026-01-19"
owner: openclaw
status: 草稿
summary: 计划:添加 OpenResponses /v1/responses 端点并平稳废弃 Chat Completions
title: OpenResponses Gateway 计划
x-i18n:
generated_at: "2026-02-01T20:25:20Z"
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source_path: experiments/plans/openresponses-gateway.md
workflow: 14
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# OpenResponses Gateway 集成计划
## 背景
OpenClaw Gateway 当前在 `/v1/chat/completions` 暴露了一个最小化的 OpenAI 兼容 Chat Completions 端点(参见 [OpenAI Chat Completions](/gateway/openai-http-api))。
Open Responses 是一个基于 OpenAI Responses API 的开放推理标准。它专为智能体工作流设计使用基于项目的输入和语义化流式事件。OpenResponses 规范定义的是 `/v1/responses`,而非 `/v1/chat/completions`
## 目标
- 添加一个遵循 OpenResponses 语义的 `/v1/responses` 端点。
- 将 Chat Completions 保留为兼容层,便于禁用并最终移除。
- 使用隔离的、可复用的 schema 标准化验证和解析。
## 非目标
- 第一阶段不追求完整的 OpenResponses 功能对等(图片、文件、托管工具)。
- 不替换内部智能体执行逻辑或工具编排。
- 第一阶段不改变现有 `/v1/chat/completions` 的行为。
## 研究摘要
来源OpenResponses OpenAPI、OpenResponses 规范站点和 Hugging Face 博客文章。
提取的关键要点:
- `POST /v1/responses` 接受 `CreateResponseBody` 字段,包括 `model``input`(字符串或 `ItemParam[]`)、`instructions``tools``tool_choice``stream``max_output_tokens``max_tool_calls`
- `ItemParam` 是一个可区分联合类型,包含:
- 角色为 `system``developer``user``assistant``message`
- `function_call``function_call_output`
- `reasoning`
- `item_reference`
- 成功响应返回一个 `ResponseResource`,包含 `object: "response"``status``output` 项。
- 流式传输使用语义化事件,例如:
- `response.created``response.in_progress``response.completed``response.failed`
- `response.output_item.added``response.output_item.done`
- `response.content_part.added``response.content_part.done`
- `response.output_text.delta``response.output_text.done`
- 规范要求:
- `Content-Type: text/event-stream`
- `event:` 必须与 JSON 的 `type` 字段匹配
- 终止事件必须是字面量 `[DONE]`
- 推理项可以暴露 `content``encrypted_content``summary`
- HF 示例在请求中包含 `OpenResponses-Version: latest`(可选头部)。
## 建议架构
- 添加 `src/gateway/open-responses.schema.ts`,仅包含 Zod schema不引入 Gateway 依赖)。
- 添加 `src/gateway/openresponses-http.ts`(或 `open-responses-http.ts`)用于 `/v1/responses`
- 保持 `src/gateway/openai-http.ts` 不变,作为旧版兼容适配器。
- 添加配置 `gateway.http.endpoints.responses.enabled`(默认 `false`)。
- 保持 `gateway.http.endpoints.chatCompletions.enabled` 独立;允许两个端点分别切换。
- 当 Chat Completions 启用时,在启动时发出警告以提示其旧版状态。
## Chat Completions 废弃路径
- 维护严格的模块边界Responses 和 Chat Completions 之间不共享 schema 类型。
- 通过配置使 Chat Completions 变为可选启用,这样无需修改代码即可禁用。
-`/v1/responses` 稳定后,更新文档将 Chat Completions 标记为旧版。
- 可选的未来步骤:将 Chat Completions 请求映射到 Responses 处理器,以简化移除路径。
## 第一阶段支持子集
- 接受 `input` 为字符串或包含消息角色和 `function_call_output``ItemParam[]`
- 将 system 和 developer 消息提取到 `extraSystemPrompt` 中。
- 使用最近的 `user``function_call_output` 作为智能体运行的当前消息。
- 对不支持的内容部分(图片/文件)返回 `invalid_request_error` 拒绝。
- 返回包含 `output_text` 内容的单条助手消息。
- 返回 `usage`,在接入令牌计量之前使用零值。
## 验证策略(无 SDK
- 为以下支持的子集实现 Zod schema
- `CreateResponseBody`
- `ItemParam` + 消息内容部分联合类型
- `ResponseResource`
- Gateway 使用的流式事件结构
- 将 schema 保存在单个隔离模块中,以避免漂移并支持未来的代码生成。
## 流式实现(第一阶段)
- SSE 行同时包含 `event:``data:`
- 必需的序列(最小可行方案):
- `response.created`
- `response.output_item.added`
- `response.content_part.added`
- `response.output_text.delta`(按需重复)
- `response.output_text.done`
- `response.content_part.done`
- `response.completed`
- `[DONE]`
## 测试和验证计划
-`/v1/responses` 添加端到端测试覆盖:
- 需要认证
- 非流式响应结构
- 流式事件顺序和 `[DONE]`
- 使用头部和 `user` 的会话路由
- 保持 `src/gateway/openai-http.e2e.test.ts` 不变。
- 手动测试:使用 curl 请求 `/v1/responses`,设置 `stream: true`,验证事件顺序和终止 `[DONE]`
## 文档更新(后续)
-`/v1/responses` 的用法和示例添加新的文档页面。
-`/gateway/openai-http-api` 中添加旧版说明并指向 `/v1/responses`

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@@ -0,0 +1,42 @@
---
read_when:
- 探索未来模型选择和认证配置文件的方案
summary: 探索:模型配置、认证配置文件和回退行为
title: 模型配置探索
x-i18n:
generated_at: "2026-02-01T20:25:05Z"
model: claude-opus-4-5
provider: pi
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source_path: experiments/proposals/model-config.md
workflow: 14
---
# 模型配置(探索)
本文档记录了未来模型配置的**构想**。这不是正式的发布规范。如需了解当前行为,请参阅:
- [模型](/concepts/models)
- [模型故障转移](/concepts/model-failover)
- [OAuth + 配置文件](/concepts/oauth)
## 动机
运营者希望:
- 每个提供商支持多个认证配置文件(个人 vs 工作)。
- 简单的 `/model` 选择,并具有可预测的回退行为。
- 文本模型与图像模型之间有清晰的分离。
## 可能的方向(高层级)
- 保持模型选择简洁:`provider/model` 加可选别名。
- 允许提供商拥有多个认证配置文件,并指定明确的顺序。
- 使用全局回退列表,使所有会话以一致的方式进行故障转移。
- 仅在明确配置时才覆盖图像路由。
## 待解决的问题
- 配置文件轮换应该按提供商还是按模型进行?
- UI 应如何为会话展示配置文件选择?
- 从旧版配置键迁移的最安全路径是什么?

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@@ -0,0 +1,235 @@
---
read_when:
- 设计超越每日 Markdown 日志的工作区记忆(~/.openclaw/workspace
- 决策:独立 CLI 还是深度集成 OpenClaw
- 添加离线召回 + 反思retain/recall/reflect
summary: 研究笔记Clawd 工作区离线记忆系统Markdown 作为事实来源 + 派生索引)
title: 工作区记忆研究
x-i18n:
generated_at: "2026-02-01T20:25:43Z"
model: claude-opus-4-5
provider: pi
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source_path: experiments/research/memory.md
workflow: 14
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# 工作区记忆 v2离线研究笔记
目标Clawd 风格的工作区(`agents.defaults.workspace`,默认 `~/.openclaw/workspace`),其中"记忆"以每日一个 Markdown 文件(`memory/YYYY-MM-DD.md`)加上一小组稳定文件(如 `memory.md``SOUL.md`)的形式存储。
本文档提出一种**离线优先**的记忆架构,保持 Markdown 作为规范的、可审查的事实来源,同时通过派生索引添加**结构化召回**(搜索、实体摘要、置信度更新)。
## 为什么要改变?
当前方案(每日一个文件)非常适合:
- "仅追加"的日志记录
- 人工编辑
- git 支持的持久性 + 可审计性
- 低摩擦的信息捕获("直接写下来就好"
但在以下方面表现较弱:
- 高召回率检索("我们对 X 做了什么决定?"、"上次我们尝试 Y 是什么时候?"
- 以实体为中心的回答("告诉我关于 Alice / The Castle / warelay 的信息")而无需重读大量文件
- 观点/偏好的稳定性(以及变化时的证据)
- 时间约束("2025 年 11 月期间什么是成立的?")和冲突解决
## 设计目标
- **离线**:无需网络即可工作;可在笔记本/Castle 上运行;无云端依赖。
- **可解释**:检索到的条目应可溯源(文件 + 位置)且与推理结果可分离。
- **低仪式感**:每日记录保持 Markdown 格式,无需繁重的 schema 工作。
- **增量式**v1 仅用全文搜索即可发挥作用;语义/向量和图谱是可选升级。
- **智能体友好**:使"在 token 预算内召回"变得简单(返回小型事实包)。
## 北极星模型Hindsight × Letta
需要融合两部分:
1. **Letta/MemGPT 风格的控制循环**
- 保持一个小型"核心"始终在上下文中(角色设定 + 关键用户事实)
- 其他所有内容都在上下文之外,通过工具检索
- 记忆写入是显式的工具调用(追加/替换/插入),持久化后在下一轮重新注入
2. **Hindsight 风格的记忆基底**
- 区分观察到的、认为的和总结的内容
- 支持 retain/recall/reflect
- 带有置信度的观点,可随证据演变
- 实体感知检索 + 时间查询(即使没有完整的知识图谱)
## 提议架构Markdown 事实来源 + 派生索引)
### 规范存储git 友好)
保持 `~/.openclaw/workspace` 作为规范的人类可读记忆。
建议的工作区布局:
```
~/.openclaw/workspace/
memory.md # 小型:持久事实 + 偏好(核心级别)
memory/
YYYY-MM-DD.md # 每日日志(追加;叙事性)
bank/ # "类型化"记忆页面(稳定、可审查)
world.md # 关于世界的客观事实
experience.md # 智能体做过什么(第一人称)
opinions.md # 主观偏好/判断 + 置信度 + 证据指针
entities/
Peter.md
The-Castle.md
warelay.md
...
```
说明:
- **每日日志保持为每日日志**。无需将其转为 JSON。
- `bank/` 文件是**经过整理的**,由反思任务生成,仍可手动编辑。
- `memory.md` 保持"小型 + 核心级别":你希望 Clawd 每次会话都能看到的内容。
### 派生存储(机器召回)
在工作区下添加派生索引(不一定纳入 git 追踪):
```
~/.openclaw/workspace/.memory/index.sqlite
```
底层支持:
- SQLite schema用于事实 + 实体链接 + 观点元数据
- SQLite **FTS5**,用于词法召回(快速、轻量、离线)
- 可选的嵌入表,用于语义召回(仍然离线)
索引始终**可从 Markdown 重建**。
## Retain / Recall / Reflect运行循环
### Retain将每日日志规范化为"事实"
Hindsight 在此处的关键洞察:存储**叙事性的、自包含的事实**,而非零散片段。
`memory/YYYY-MM-DD.md` 的实用规则:
- 在一天结束时(或期间),添加一个 `## Retain` 部分,包含 25 个要点,要求:
- 叙事性(保留跨轮次上下文)
- 自包含(后续单独查看也能理解)
- 标注类型 + 实体提及
示例:
```
## Retain
- W @Peter: Currently in Marrakech (Nov 27Dec 1, 2025) for Andy's birthday.
- B @warelay: I fixed the Baileys WS crash by wrapping connection.update handlers in try/catch (see memory/2025-11-27.md).
- O(c=0.95) @Peter: Prefers concise replies (<1500 chars) on WhatsApp; long content goes into files.
```
最小化解析:
- 类型前缀:`W`(世界)、`B`(经历/传记)、`O`(观点)、`S`(观察/摘要;通常自动生成)
- 实体:`@Peter``@warelay`slug 映射到 `bank/entities/*.md`
- 观点置信度:`O(c=0.0..1.0)` 可选
如果不想让作者考虑这些:反思任务可以从日志的其余部分推断这些要点,但显式的 `## Retain` 部分是最简单的"质量杠杆"。
### Recall在派生索引上查询
召回应支持:
- **词法**"查找精确术语/名称/命令"FTS5
- **实体**"告诉我关于 X 的信息"(实体页面 + 实体关联的事实)
- **时间**"11 月 27 日前后发生了什么"/"上周以来"
- **观点**"Peter 偏好什么?"(附带置信度 + 证据)
返回格式应对智能体友好并引用来源:
- `kind``world|experience|opinion|observation`
- `timestamp`(来源日期,或提取的时间范围(如存在))
- `entities``["Peter","warelay"]`
- `content`(叙事性事实)
- `source``memory/2025-11-27.md#L12` 等)
### Reflect生成稳定页面 + 更新信念
反思是一个定时任务(每日或心跳 `ultrathink`),它:
- 根据近期事实更新 `bank/entities/*.md`(实体摘要)
- 根据强化/矛盾更新 `bank/opinions.md` 的置信度
- 可选地提议对 `memory.md` 的编辑("核心级别"持久事实)
观点演变(简单、可解释):
- 每个观点包含:
- 陈述
- 置信度 `c ∈ [0,1]`
- 最后更新时间
- 证据链接(支持 + 矛盾的事实 ID
- 当新事实到达时:
- 通过实体重叠 + 相似度查找候选观点(先 FTS后嵌入
- 以小增量更新置信度;大幅变动需要强矛盾 + 反复出现的证据
## CLI 集成:独立 vs 深度集成
建议:**深度集成到 OpenClaw**,但保持核心库可分离。
### 为什么集成到 OpenClaw
- OpenClaw 已经知道:
- 工作区路径(`agents.defaults.workspace`
- 会话模型 + 心跳
- 日志 + 故障排除模式
- 你希望智能体自身调用这些工具:
- `openclaw memory recall "…" --k 25 --since 30d`
- `openclaw memory reflect --since 7d`
### 为什么仍然拆分为库?
- 保持记忆逻辑可在无 Gateway/运行时的情况下测试
- 可在其他上下文中复用(本地脚本、未来的桌面应用等)
形态:
记忆工具计划作为一个小型 CLI + 库层,但目前仅处于探索阶段。
## "S-Collide" / SuCo何时使用研究
如果"S-Collide"指的是 **SuCoSubspace Collision**:这是一种近似最近邻检索方法,通过在子空间中使用学习/结构化碰撞来实现强召回率/延迟权衡论文arXiv 2411.14754, 2024
对于 `~/.openclaw/workspace` 的务实建议:
- **不要从** SuCo 开始。
- 从 SQLite FTS +(可选的)简单嵌入开始;你将立即获得大部分用户体验收益。
- 仅在以下情况时考虑 SuCo/HNSW/ScaNN 级别的方案:
- 语料库很大(数万/数十万个片段)
- 暴力嵌入搜索变得太慢
- 召回质量明显受限于词法搜索
离线友好的替代方案(按复杂度递增):
- SQLite FTS5 + 元数据过滤(零 ML
- 嵌入 + 暴力搜索(如果片段数量少,效果出乎意料地好)
- HNSW 索引(常见、稳健;需要库绑定)
- SuCo研究级别如果有可嵌入的可靠实现则很有吸引力
开放问题:
- 在你的机器(笔记本 + 台式机)上,**最佳**的离线嵌入模型是什么,用于"个人助手记忆"
- 如果已有 Ollama使用本地模型进行嵌入否则在工具链中附带一个小型嵌入模型。
## 最小可用试点
如果你想要一个最小但仍然有用的版本:
- 添加 `bank/` 实体页面和每日日志中的 `## Retain` 部分。
- 使用 SQLite FTS 进行带引用(路径 + 行号)的召回。
- 仅在召回质量或规模有需求时才添加嵌入。
## 参考资料
- Letta / MemGPT 概念:"核心记忆块" + "归档记忆" + 工具驱动的自编辑记忆。
- Hindsight 技术报告:"retain / recall / reflect"、四网络记忆、叙事性事实提取、观点置信度演变。
- SuCoarXiv 2411.14754 (2024)"Subspace Collision" 近似最近邻检索。