البنية التقنية | 🦞 OpenClaw: Technical Architecture

في

 




🦞 OpenClaw: البنية التقنية العميقة وتصميم النظام

OpenClaw (المعروف سابقًا باسم Clawdbot و Moltbot) هو إطار عمل مفتوح المصدر من فئة الأنظمة الوكيلة، مصمم لتحويل نماذج الذكاء الاصطناعي من أدوات محادثة سلبية إلى مشغلات أنظمة فعلية قادرة على التنفيذ الحقيقي.

الفلسفة الأساسية للنظام تقوم على: التنفيذ محليًا أولًا، التفكير قابل للاستبدال، والذاكرة مملوكة بالكامل للمستخدم. OpenClaw ليس Chatbot، بل حلقة تنفيذ موزعة تربط التفكير الاحتمالي للنماذج بالأدوات المحلية الحتمية.

0. المبادئ التصميمية

  • التنفيذ قبل الحوار
  • الذاكرة يجب أن تكون قابلة للفحص والتعديل
  • التفكير غير موثوق ويجب عزله
  • الأدوات خطيرة بطبيعتها ويجب تقييدها
  • كل عملية يجب أن تكون قابلة للتتبع والمراجعة
  • إمكانية التشغيل دون اتصال بالإنترنت

1. البنية الأساسية: عقل منفصل وتنفيذ محلي

Gateway البيئة التنفيذية المحلية

  • يعمل كخدمة في الخلفية على Linux و macOS و WSL2
  • يمتلك التحكم في النظام حسب وضع الأمان المختار
  • يدير الأدوات والصلاحيات وحالة التنفيذ
  • هو الجهة الوحيدة المخولة بالتعامل مع النظام

Brain محرك التفكير

  • نماذج سحابية مثل GPT-4o أو Claude 3.5
  • أو نماذج محلية عبر Ollama و llama.cpp
  • لا يمتلك أي وصول مباشر للنظام
  • يتعامل فقط عبر أوامر أدوات منظمة

2. حلقة التنفيذ

  1. استقبال نية المستخدم بلغة طبيعية
  2. تجميع السياق والذاكرة والتفضيلات
  3. تحليل المهمة وتفكيكها إلى خطوات
  4. تنفيذ الأوامر محليًا بعد فحص الصلاحيات
  5. إرجاع النتائج حتى الوصول إلى الاكتمال

3. معالجة الملفات والوسائط

  • المستندات: PDF و DOCX و CSV مع تحليل وتقسيم محلي ذكي
  • الواجهات الرسومية: التحكم بالماوس ولوحة المفاتيح والتقاط الشاشة
  • الصوت والفيديو: استخدام FFmpeg و Whisper محليًا
  • الهواتف: التحكم بأجهزة Android باستخدام ADB

4. طبقة الذكاء: RAG محلي بالكامل

  • تحويل النصوص إلى متجهات دلالية
  • تخزين المتجهات محليًا في SQLite باستخدام sqlite-vec
  • بحث هجين يجمع بين الدلالة والنص الحرفي
  • حقن ملفات MEMORY.md و SOUL.md في كل جلسة تفكير

5. الذاكرة والسجلات والتعلم

الذاكرة طويلة المدى
الصيغة: Markdown
الوظيفة: معرفة قابلة للتحرير البشري
سجلات التنفيذ
الصيغة: JSONL
الوظيفة: تتبع كامل لكل خطوة تنفيذ
فهرس البحث
الصيغة: SQLite
الوظيفة: استرجاع دلالي سريع

يمكن تحويل سجلات JSONL لاحقًا إلى بيانات تدريب لاستخدامها في QLoRA وبناء نموذج يتعلم أسلوب عملك.

6. الأمان والعزل

  • وصول كامل للنظام
  • وضع مقيد للقراءة فقط
  • وضع معزول باستخدام Docker

🦞 OpenClaw: Deep Technical Architecture and System Design

OpenClaw, formerly known as Clawdbot and Moltbot, is an open source agentic execution framework designed to transform large language models from passive chat interfaces into active system operators.

The core philosophy is simple: local first execution, replaceable reasoning, and owned memory. OpenClaw is not a chatbot. It is a distributed execution loop binding probabilistic reasoning to deterministic local tools.

0. Design Principles

  • Execution over conversation
  • Inspectable and editable memory
  • Untrusted and replaceable reasoning
  • Constrained and auditable tools
  • Offline first operation

1. Core Architecture

Gateway Local Runtime

  • Runs as a background daemon
  • Owns filesystem, process, and device access
  • Manages tools, permissions, and execution state
  • Acts as the single execution authority

Brain Reasoning Engine

  • Cloud or local language models
  • No direct system access
  • Structured tool-call interface only

2. Execution Loop

  1. User intent ingestion
  2. Context and memory assembly
  3. Task decomposition
  4. Permission checked local execution
  5. Feedback until convergence

3. Multimodal Processing

  • Documents: PDF, DOCX, CSV with local parsing
  • Desktop vision: Screenshot based UI automation
  • Audio and video: FFmpeg and Whisper
  • Mobile control: Android automation via ADB

4. Local First RAG Intelligence

  • Vector embeddings stored locally in SQLite
  • Hybrid semantic and keyword retrieval
  • Persistent MEMORY.md and SOUL.md injection

5. Memory and Learning Surfaces

Long Term Memory
Format: Markdown
Purpose: Editable knowledge base
Execution Logs
Format: JSONL
Purpose: Full audit trail
Search Index
Format: SQLite
Purpose: Semantic retrieval

Logs can later be transformed into instruction datasets for QLoRA fine tuning of local models.

6. Security Model

  • Full system access mode
  • Restricted read-only mode
  • Docker based sandbox isolation

OpenClaw turns your machine into the body, the model into the mind, and memory into a durable operational asset.

تعليقات

إرسال تعليق