用一家「AI 服务公司」的比喻，把 OpenClaw 的核心概念一次讲清。

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先记住一句话

OpenClaw 就是一个常驻运行的「总机 + 调度中心」，它把「用户从各种聊天软件发来的消息」转交给「有性格的 AI 员工（Agent）」，AI 员工调用「大脑供应商（Provider）提供的 LLM」来思考和回答，必要时还会翻出「技能包（Skill）」使用「工具（Tool）」完成任务，最后把回复从原路发回去。

如果记不住，就想象一家公司：

概念	公司比喻	一句话
Gateway	前台总机 + 调度中心	所有消息的入口和中转站，常驻进程
Channel	电话线 / 微信 / 邮件 / 网站聊天窗	用户联系公司的各种渠道
Agent	客服员工	有身份、性格、岗位职责的 AI
LLM	员工的大脑	负责理解和生成文字
Provider	大脑供应商	提供大脑的公司（OpenAI、DeepSeek…）
Skill	员工随时抽出来用的技能手册+工具包	按需加载的能力包
Tool	员工手里的具体工具	读文件、执行命令、查网页…
Session	一次通话记录	一次对话的上下文
Memory	员工的笔记本	长期记忆（MEMORY.md + 每日笔记）
Plugin	给公司加装的设备	扩展 Gateway 本身的能力

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逐个认识

1. Gateway（网关 / 总机）

OpenClaw 的核心是一个常驻后台的进程，叫 Gateway。它干三件事：

• 接电话：所有渠道（微信、Telegram、网页…）的消息都先进它这里

• 找人：根据消息找到对应的 Agent，把任务派下去

• 管后勤：维护 LLM 连接、会话、记忆、定时任务、日志

一个 Gateway 就是一个完整可运行的服务。你 openclaw 启动的东西，就是它。

2. Channel（渠道）

Channel 是用户和 Gateway 之间的通道——也就是各种聊天软件：

• 微信 / 企业微信

• Telegram / Discord / Slack / Signal / WhatsApp

• 网页聊天窗（WebChat）、命令行、macOS / iOS / Android 客户端

每个 Channel 就是一个「适配器」：它把「微信的某条消息」翻译成 Gateway 统一认识的格式，再把回复翻译回微信发出去。

用户永远只跟 Channel 打交道，不需要知道后面有多少个 Agent。

3. Agent（智能体 / 员工）

Agent 是有身份、有性格、有岗位职责的 AI 员工。同一个 Gateway 下可以挂多个 Agent，各干各的活。

Agent 的「人设」由工作区里的几个文件定义：

• SOUL.md —— 性格、语气、边界（我是谁，怎么说话）

• AGENTS.md —— 操作守则和记忆（我该怎么干活）

• USER.md —— 用户档案（我的老板是谁）

• IDENTITY.md —— 名字和头像

Agent ≠ LLM。LLM 是通用大脑，Agent 是「大脑 + 人设 + 工具 + 记忆」打包后的完整员工。

4. LLM（大语言模型 / 大脑）

LLM 是 Agent 的大脑，负责理解你的话、推理、生成回复。它本身不跑在你机器上，而是通过 API 调用。

5. Provider（模型供应商）

Provider 是提供 LLM 的服务商：OpenAI、Anthropic、DeepSeek、通义千问、Gemini…… 你在配置里填上 API Key，Gateway 就通过它调用大脑。

换个 Provider 就像给员工换个供应商的大脑——Agent 的岗位和性格不变，但思考能力变了。还可以配「主备切换」，一个挂了自动换另一个。

6. Skill（技能包）

Skill 是教 Agent 用工具的能力包，本质是一个文件夹：

weather/
├── SKILL.md      ← 说明书：什么时候用、怎么用、注意什么
└── scripts/      ← 配套脚本（可选）

Agent 看到相关任务时，会先读 SKILL.md，按说明去执行。按需加载——平时不占脑力，用到才翻出来。

你搭的 save_formula（保存化妆品配方到 Excel）就是一个 Skill：平时不打扰，一说到「保存配方」就自动生效。

7. Tool（工具）

Tool 是 Agent 能直接调用的具体函数：读文件、写文件、执行命令、搜网页、发消息、查天气…… LLM 负责决定「该用什么工具」，工具负责「真的把事办成」，结果再送回给 LLM 总结。

Skill 和 Tool 的区别：Tool 是工具本身，Skill 是「工具 + 使用说明书 + 使用场景」。Skill 管「什么时候用、怎么用」，Tool 管「执行」。

8. Session（会话）

Session 是一次对话的上下文——你和 Agent 的聊天记录、当前状态都存在 Session 里。换一个 Session 就像换一次通话，上下文不串。

9. Memory（记忆）

Memory 是 Agent 的长期笔记本：

• MEMORY.md —— 长期记忆（你的偏好、重要决策、项目进度）

• memory/2026-08-22.md —— 每天一篇的流水账

每次会话 Agent 都是「睡醒失忆」的，靠这些文件恢复记忆。所以有句话：「Text > Brain」——想记住的事，写进文件，别指望脑子。

10. Plugin（插件）

Plugin 扩展的是 Gateway 本身的能力：接入一个新的 Channel、适配一个新的 Provider、加一套监控…… 相当于给公司加装新设备。

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一次消息的完整旅程

你：在微信里发了一句「今天上海天气怎么样？」
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① Channel（微信插件）收到消息，转给 Gateway
② Gateway 找到这个会话对应的 Agent
③ Agent 组装 prompt（人设 + 记忆 + 聊天记录 + 你的问题）
④ 调 Provider 的 LLM API —— 大脑开始思考
⑤ 大脑决定：需要查天气 → 调用 weather Skill → 执行 Tool 拿到数据
⑥ 结果回填给大脑，生成最终回复
⑦ Gateway 把回复交给微信插件，发回给你

你看到的是「微信里有人秒回」，背后是一条完整的流水线。

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一张图看懂关系

        用户（你）
  微信   企业微信   Telegram   Discord   网页...
   │       │         │         │        │
   ▼       ▼         ▼         ▼        ▼
┌────────────────────────────────────────────┐
│              Gateway（总机）                  │
│  ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌──────────────┐  │
│  │ Agent A │ │ Agent B │ │ Agent C      │  │
│  │ 生活助手 │ │ 技术顾问 │ │ 化妆品配方师  │  │
│  │         │ │         │ │              │  │
│  │ Skill   │ │ Skill   │ │ Skill        │  │
│  │ weather │ │ github  │ │ save_formula │  │
│  │ Tool    │ │ Tool    │ │ Tool         │  │
│  └────┬────┘ └────┬────┘ └──────┬───────┘  │
└───────┼───────────┼─────────────┼──────────┘
        ▼           ▼             ▼
┌────────────────────────────────────────────┐
│   Provider（大脑供应商）                      │
│   OpenAI / Anthropic / DeepSeek / 通义…     │
│             ↓ LLM（大脑）                    │
└────────────────────────────────────────────┘

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一句话速查

• Gateway = 总机 + 调度中心（常驻进程）

• Channel = 用户进来的渠道（微信、Telegram…）

• Agent = 有性格的 AI 员工

• LLM = 员工的大脑

• Provider = 大脑供应商

• Skill = 技能包（说明书 + 工具）

• Tool = 具体工具

• Session = 一次通话的上下文

• Memory = 长期笔记本

• Plugin = 给 Gateway 加装设备

记住「公司比喻」这一条主线，整个术语体系就串起来了。