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ProfileClaw 数据层

一次构建,让上下文在所有智能体里持续工作。

ProfileClaw 会把测评、材料和长期上下文整理好,再交给 OpenClaw、Claude Work、Nanobot 等产品继续调用,让 AI 带着记忆行动,而不是每次冷启动。

© 2026 ProfileClaw。保留所有权利。

沪ICP备2026012738号

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开发者

给产品与智能体一层真正可复用的人类上下文

开发者不需要自己从零构建测评、材料解析、长期记忆与调用治理。ProfileClaw 提供从 Context API 开始的人类上下文层,让 OpenClaw、自定义 Agent 与自动化工作流一开始就建立在真实用户之上。

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ProfileClaw 数据层
先把上下文准备好

让 Agent 不必在每次请求里重新拼出同一个人。

API 接口层
让契约可读、可调、可控

Context API 优先,任务接口后置,错误与字段定义都能被稳定依赖。

Agent 行动层
让智能体在记忆上连续行动

OpenClaw 与自定义 Agent 可以基于同一份长期上下文去筛选、判断和推进。

从哪里开始接入

Quickstart

用最短路径跑通 API Key、Context API 与第一次成功调用。

Context API

先拉取聚合上下文,再按需请求任务接口,减少 prompt 重建与 token 消耗。

Reference / OpenAPI

用统一契约、稳定错误类型与字段定义支撑真实集成与 Agent 调试。

推荐的接入路径先给上下文,再扩任务能力

先让 OpenClaw 或你的 Agent 拿到用户的长期上下文,再决定还要不要调用更深的任务能力。

ProfileClaw 工作流栈
1

获取 API Key

2

先调 Context API

3

按任务扩展

获取 API Key

在设置中创建 Bearer Key,先把访问边界和调用权限定义清楚。

先调 Context API

把用户的能力档案、偏好、边界与关键线索先变成默认上下文层。

按任务扩展

在真正需要时,再接入 graph、alerts、prediction 等更细的能力层。

典型开发场景

AI 助手与顾问

让 Agent 基于真实能力档案回答用户问题,而不是每轮重新了解用户。

匹配与推荐系统

在用户授权下,把 ProfileClaw 接入匹配、排序、推荐与筛选流程。

自动化工作流

把长期上下文嵌入通知、辅导、成长计划与推荐工作流中。

OpenClaw / 自定义 Agents

把 ProfileClaw 作为 Agent 的长期记忆层,而不是把用户信息散落在 prompt 历史里。

开发者体验原则

先给聚合上下文,再展开更细的任务接口

错误分支依赖稳定 type,而不是自然语言式报错

OpenAPI 与 Reference 应共享同一份契约源

为 Agent 连续工作而设计,而不只是为单次请求设计

Next step

开始构建你的接入路径先从文档开始,再把真实上下文接进你的 Agent

先看文档,再理解定价,然后决定你是要做个人 Agent 集成,还是产品级的 ProfileClaw 数据层接入。

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