OpenClaw ist ein quelloffener, selbst gehosteter AI-Assistent. Dieses Repository ist eine unabhängige Neuimplementierung in einem anderen Stack (FastAPI, LangChain und LangGraph auf dem Server, Next.js im Client), geschrieben, damit die Mechanismen sichtbar sind statt hinter einem Framework zu verschwinden.

Es baut die Teile nach, auf die es ankommt. Ein Agent wird aus sieben Werkzeugen zusammengesetzt: ein abgeschottetes Terminal, ein Python-REPL, URL-Abruf, ein Dateileser, Wissensdatenbank-Suche, Browser-Automatisierung und Websuche. Skills liegen als `skills/<name>/SKILL.md`; ein Scanner kompiliert sie zu einem Snapshot für den System-Prompt, und der Agent muss eine Skill-Datei lesen, bevor er den Skill nutzen darf. Der Speicher funktioniert genauso: SOUL.md, IDENTITY.md, USER.md, AGENTS.md und MEMORY.md werden der Reihe nach eingespeist, und der RAG-Modus ruft Speicher-Chunks pro Frage ab, statt die Datei vollständig einzufügen.

Während des Laufs bleibt nichts verborgen. Der Chat streamt Token, Tool-Aufrufe, Retrieval-Treffer und Roh-Nachrichten als SSE-Ereignisse, und Canvas-HTML, das der Agent ausgibt, erscheint als Vorschau in einem abgeschotteten Panel. Sitzungen werden als JSON gespeichert, mit automatischen Titeln, tiktoken-Zählungen und zu einer Zusammenfassung verdichteter Historie. Es ist bewusst auf einen Nutzer ausgelegt: CORS ist offen und es gibt keine Authentifizierung, weil es für den eigenen Rechner gebaut ist.

Lesen Sie es, um zu lernen, wie ein Agent von Anfang bis Ende funktioniert; genau darum baut man einen nach, statt das Original zu lesen. Token-Stream, Werkzeugregister, Skill-Scanner und Speicher-Loader sind jeweils klein genug zum Mitverfolgen, und jedes ist der Mechanismus hinter einem Verhalten, das Sie bisher vermutlich nur als Blackbox gesehen haben. OpenClaw selbst gehört seinen eigenen Autoren; dies ist eine unabhängige Implementierung, weder mit jenem Projekt verbunden noch von ihm empfohlen.