用 ~2,600 行 TypeScript 从零构建一个极简版 AI 助手 Build Your Own OpenClaw

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你是否好奇过 OpenClaw 这样的 AI 助手是怎么同时接入飞书、Telegram 等多个平台的？消息路由、Agent 工具调用循环、通道抽象又是怎么实现的？

本教程通过构建 MyClaw（一个教学用的 OpenClaw 最小实现）来回答这些问题。12 章教程，每章聚焦一个核心模块，带你从零实现一个可运行的多通道 AI 助手。

你将学到什么

• 通道抽象 — 如何设计统一接口，让一套代码同时服务 Terminal 、飞书、Telegram 等多个平台
• Agent 运行时 — LLM 调用、Tool Use 循环、对话历史管理的完整实现
• 消息路由 — 基于规则将不同通道的消息分发到不同 Agent/Provider
• 配置系统 — Zod Schema 验证 + YAML 配置的工程实践
• WebSocket 网关 — 带认证和会话管理的实时通信服务
• Skills 系统 — 基于 Markdown 的 prompt 管理，斜杠命令调用
• 插件架构 — 控制反转（ IoC ）模式的实际应用

适合谁

• 想深入理解 AI 助手/Agent 架构的开发者
• 想学习 TypeScript 工程实践的中级开发者
• 想为自己的项目构建多通道消息网关的工程师

特性

• 多通道 — Terminal + 飞书 + Telegram ，统一抽象可轻松扩展
• 多 LLM — Anthropic (Claude)、OpenAI (GPT-4o)、OpenRouter (免费模型可用)
• Coding Agent — 基于 pi-coding-agent 的内置工具集 (read/write/edit/bash)，支持多轮 Tool Use
• Skills 系统 — 通过 SKILL.md 定义技能，/skill-name 斜杠命令调用
• 消息路由 — 规则引擎，灵活映射通道到 Agent
• WebSocket 网关 — 统一 API 控制面
• 插件系统 — 可扩展的运行时插件
• 开箱即用 — onboard 引导配置，doctor 健康诊断

教程章节

本教程共 12 章，每章聚焦一个核心模块。建议按顺序阅读，每章都附有完整的代码实现和设计解析。