我让openclaw 自己介绍了常用概念

可以，我用 OpenClaw 这套系统里的常见概念 给你讲一版，不整太虚的，尽量按“它是干嘛的”来讲。

你说的 skill、provider 这些，基本都是在回答一个问题：

这个助手为什么能这样工作？

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先给你一个总图

你可以把 OpenClaw 理解成一套分层系统：

1. Channel（渠道） 用户从哪里跟你说话 例如：飞书、网页、Telegram、Discord

2. Agent（助手实例 / 角色） 到底是“哪个助手”在回你 例如：main、feishu-zh

3. Provider（模型提供方） 这个助手背后调用谁家的 AI 模型 例如：OpenAI、Qwen

4. Model（模型） 具体用哪个模型来生成回复 例如：gpt-5.4、gpt-4、coder-model

5. Skill（技能） 在某类场景下，给助手补充一套专门规则/能力说明 例如：飞书日历、飞书文档、天气、healthcheck

6. Tool（工具） 真正能执行动作的接口 例如：读文件、写文件、执行命令、搜网页、定时任务

7. Session（会话） 某一次连续对话的上下文记忆 它决定“我还记不记得你刚才说了啥”

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一个个讲

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1）Agent 是什么

作用

Agent = 一个具体的助手身份

它不只是“一个模型”，而更像：

• 一个角色
• 一套默认配置
• 一个工作区
• 一段长期风格
• 一组渠道绑定

比如你现在就有两个典型例子：

• main
• feishu-zh

它们可能调用差不多的模型，但表现会不一样，因为：

• 读的工作区可能不同
• persona 不同
• 历史不同
• 绑定渠道不同

你可以把它理解成

像公司里两个同事：

• 都会说话
• 都会干活
• 但一个偏技术，一个偏客服
• 一个讲粤语，一个讲简体中文

模型像大脑，agent 像人格化后的“这个人”。

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2）Provider 是什么

作用

Provider = 模型供应商 / 模型后端

也就是：

这个 agent 的回复，最终是找谁来算出来的？

比如你配置里有：

• openai
• openai-codex
• qwen-portal

这些都叫 provider。

举例

• openai：OpenAI 的模型服务
• qwen-portal：Qwen 的模型服务入口
• openai-codex：某种 OpenAI/Codex 风格接口

它决定什么

它会影响：

• 模型能不能用
• 成本怎么算
• 支持文字还是图片
• 上下文多大
• 回复风格和能力边界

简单理解

provider 是模型的“厂商/入口”。

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3）Model 是什么

作用

Model = 具体调用的 AI 模型

比如：

• openai/gpt-4
• openai-codex/gpt-5.4
• qwen-portal/coder-model

它和 provider 的区别

• provider 是“平台/供应商”
• model 是“平台上的具体型号”

就像：

• 苹果 = provider
• iPhone 15 Pro = model

或者：

• OpenAI = provider
• GPT-4 = model

它决定什么

• 聪明程度
• 写作风格
• 推理能力
• 速度
• 成本
• 是否支持图片

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4）Skill 是什么

作用

Skill = 某一类任务的专用说明书 / 专项行为包

这是 OpenClaw 很关键的概念。

它不是模型，也不是工具。 它更像：

“当你遇到某类任务时，应该怎么做”的专业操作指南

例子

你这里有这些 skill：

• feishu-calendar
• feishu-task
• feishu-bitable
• weather
• healthcheck

比如：

weather

当用户问天气时，读这个 skill，它会告诉助手：

• 什么时候该用天气能力
• 用什么方式查
• 哪些情况不适用

feishu-calendar

当用户说“帮我查日程”“创建会议”时，这个 skill 会告诉助手：

• 飞书日历相关任务怎么处理
• 优先使用哪些工具
• 该怎么组织参数

重点

Skill 本身通常不是执行器，而是：

• 决策提示
• 任务方法论
• 领域规则

简单理解

Skill = 某个领域的“作战手册”

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5）Tool 是什么

作用

Tool = 真正干活的工具

例如：

• read：读文件
• write：写文件
• exec：执行命令
• web_search：搜索网页
• cron：设定时任务
• sessions_list：查看会话

Skill 和 Tool 的关系

很多人会把这两个混在一起。

你可以这样记：

• Skill 告诉你“什么时候、怎么做”
• Tool 负责“真的动手做”

举个例子

用户说：

帮我查明天北京天气

可能过程是：

1. 助手判断：这是天气问题
2. 读取 weather skill
3. skill 告诉它该怎么查
4. 助手再去调用相应 tool

所以：

• weather 是 skill
• 真正发起查询的，是 tool / API

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6）Channel 是什么

作用

Channel = 用户从哪里接入这个系统

例如：

• feishu
• webchat
• telegram
• discord

它决定什么

• 消息从哪里来
• 回复发到哪里去
• 有没有群聊/私聊区别
• 是否需要 mention 才响应
• 格式规则是什么

例子

飞书和网页的最大差别就是 channel 不同。 所以它们虽然都能聊到“你”，但行为可能不同。

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7）Session 是什么

作用

Session = 一段连续对话的上下文

它决定：

• 还记不记得你上一句说啥
• 风格会不会被上一轮影响
• 为什么一个渠道修好了，另一个渠道还没好

你这次“飞书一直说粤语”的排查，核心就和 session 很相关。

简单理解

Session = 当前聊天的临时记忆

不是永久人格，但会很影响眼前这轮表现。

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8）Workspace 是什么

作用

Workspace = 这个 agent 工作的文件空间

里面通常有：

• SOUL.md
• IDENTITY.md
• USER.md
• AGENTS.md
• MEMORY.md
• memory/

这些文件会影响：

• 助手是谁
• 怎么说话
• 要记住什么
• 如何做事

你可以理解成

Workspace = 这个 agent 的家 + 笔记本 + 说明书

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9）Binding 是什么

作用

Binding = 把某个渠道绑定到某个 agent

比如这次我们做的事，本质上就是：

把飞书这个 channel，绑定到新的 feishu-zh agent

它回答的问题

当飞书来一条消息时，到底应该交给谁处理？

• 交给 main？
• 还是交给 feishu-zh？

这个选择就是 binding 决定的。

简单理解

Binding = 路由规则

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10）Identity / Persona 是什么

作用

Identity / Persona = 这个 agent 该以什么风格出现

比如：

• 叫什么名字
• 用什么语气
• 默认什么语言
• 是更活泼还是更稳重

通常会体现在：

• IDENTITY.md
• SOUL.md
• USER.md

这次你的案例

你之前飞书一直说粤语，就是 persona 被写歪了，再加上 agent 历史把它固化了。

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你可以这样记这几个最常见概念

最短版对照表

Agent

“谁在回复你”

Provider

“模型是哪家供应的”

Model

“具体用哪个 AI 型号”

Skill

“某类任务的专业说明书”

Tool

“真正动手干活的工具”

Channel

“你从哪里接入”

Session

“当前这段对话的上下文记忆”

Workspace

“这个 agent 的文件家园”

Binding

“哪个渠道该路由到哪个 agent”

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用你这次的真实案例串起来

你这次的问题可以写成：

• Channel：飞书
• Agent：原本是 main，后来切到 feishu-zh
• Provider/Model：底层用的是 OpenAI/Codex 那套模型
• Workspace：决定了 persona 文件内容
• Session：飞书旧会话残留了粤语风格
• Binding：后来把飞书绑定到了新 agent
• Skill：飞书相关 skill 负责飞书场景下的行为规则
• Tool：我用 exec、write、read 等工具去排查和修改

这样一串起来，整个系统就容易懂很多。

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如果你想继续，我建议下一步讲这两个

这两个最容易混：

1. skill 和 tool 的区别
2. agent、session、workspace 三者的关系

如果你愿意，我下一条可以直接给你画一个非常直白的结构图：

“用户发一条飞书消息后，OpenClaw 内部到底发生了什么”