案例介绍
基于 OpenClaw 搭建的个人智能助理与群助理实践项目，解决日常任务需要多轮对话、工具组合与自动化编排的问题。
我的角色：独立设计与开发，负责 Agent 编排、Tool/MCP 接入、Prompt 策略与群聊场景验证。
核心工作：
1. 场景设计：区分个人私聊与群聊协作场景，梳理「自然语言发起→意图解析→任务拆解→执行→反馈」完整链路。
2. Agent 编排：基于 OpenClaw 实现多轮对话、Tool 选择、摘要确认后执行，降低误操作风险。
3. Tool/MCP 接入：封装检索、提醒、脚本触发等技能为可组合 Tool，支持插件化增删与按场景启用。
4. 稳定性治理：处理多步调用兜底、上下文压缩、失败重试与调用成本控制，保障日常可用。
5. 持续迭代：根据真实使用反馈优化 Prompt、Tool Schema 与执行策略。
技术栈：OpenClaw、MCP、LLM API、Python/Shell 工具链。
成果：形成可复用的个人 Agent 编排实践，验证 OpenClaw 在个人/群助理场景的闭环交付能力。
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