概念总览

这一部分回答的是“ClawGo 到底是什么，以及它为什么这样设计”。

如果你把 ClawGo 只理解成一个聊天机器人，很容易误判它的边界。按当前代码来看，它更接近一个长期运行的 Agent Runtime，核心目标是：

• 让 Agent 不止能对话，还能持续执行
• 让多 Agent 协作可视、可追踪、可恢复
• 让 prompt、工具、角色、通道、定时任务都能工程化管理

建议阅读顺序

1. 架构总览
2. 运行时、存储与恢复
3. Subagent 与 Skills

这一部分重点理解什么

1. Runtime 而不是 Chat Shell

ClawGo 有自己的：

• AgentLoop
• 消息总线
• 会话与线程
• 持久化与恢复
• 热更新与运维面

这决定了它不是简单“用户说一句，模型回一句”。

2. 多 Agent 协作是第一等公民

配置、WebUI 和运行时都把以下对象作为核心实体：

• main agent
• subagent
• node-backed branch
• thread
• message
• task

3. 可恢复与可观测是默认能力

从 jsonl 审计、sessions、logs、task audit 到 EKG，整个系统明显偏向生产场景，而不是 demo。

适合谁读

• 想先建立整体心智模型的开发者
• 准备改 runtime、router、subagent 的贡献者
• 想把它接进自己现有 Agent 系统的人