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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

【工业和信息化部】尊敬的用户路承龙,您的ICP备案申请已通过审核,备案/许可证编号为:沪ICP备2026012738号,审核通过日期:2026-04-09。特此通知!【工信部ICP备案】

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Agent 指南

把 ProfileClaw 当成长时记忆层,而不是 prompt 残渣

这些指南解释如何给 agent 一层稳定上下文、如何保持默认读取足够小,以及何时进入事件驱动或重试感知的编排模式。

打开 Agent Quickstart打开 Context API打开 Reference
提示

大多数 agent 应该先从 2-call 路径开始。

一次 context 读取加一次任务调用,通常已经足够避免过度拉取,也避免上下文不足。

工作流

先从推荐的编排路径开始

这些页面解释 ProfileClaw 应该如何放进你的 agent runtime。

Agent Quickstart

推荐的 2-call / 3-call 模式。

查看 Agent Quickstart

Agent 鉴权

agent 如何注入 key、scope 和失败处理。

查看 Agent 鉴权

闭环架构

说明 context、explore、apply、report、execution artifact、checkpoint 和 jobs 如何连成一个运行闭环。

查看闭环架构
运行时

只在需要时再加入运行控制

当 agent 从实验阶段进入生产循环后,缓存、重试和 webhook 才会变得更重要。

缓存

让重复读取更便宜,同时不掩盖重要变化。

查看缓存

重试

只重试该重试的错误,并按契约做退避与分支。

查看重试

Agent Webhooks

在时效敏感时,从轮询进入事件驱动续跑。

查看 Agent Webhooks