模式 3：OpenClaw
在 OpenClaw 项目中装入 @sonzai-labs/openclaw-context 插件，Sonzai 即成为智能体的 contextEngine — 持久记忆、情绪、人格、关系，全在 OpenClaw 现有的聊天循环之下。
OpenClaw 是一个开源对话式 AI
智能体框架，使用基于槽位的插件系统。决定每次系统提示词中包含哪些上下文
的槽位叫 contextEngine。安装 @sonzai-labs/openclaw-context 后会以
"sonzai" 名称注册 Sonzai 上下文引擎 — 在 openclaw.json 中把它
分配给该槽位，每次对话就会经过心智层，无需任何额外代码。
何时使用
- 你已经在 OpenClaw 上开发，或团队已经标准化在 OpenClaw 上。
- 你希望保留 OpenClaw 现有的聊天循环、遥测和工具插件 — 仅替换记忆/人格层。
- 你希望在每个回合的系统提示词里自动注入一段
<sonzai-context>，按优先级排序、按 token 预算裁剪。
何时切换
- 不在 OpenClaw 上 — 切换到 模式 1：托管运行时（我们跑聊天）或 模式 4：独立实时（你跑聊天）。
- 完全没有实时聊天 — 切换到 模式 5：独立批处理。
架构
OpenClaw Runtime SonzaiContextEngine Sonzai Mind Layer
| | |
|-- bootstrap(sessionId) ------->| |
| |-- resolve agent + session->|
| |<-- session state ----------|
| | |
|-- assemble(messages, budget) ->| |
| |-- fetch memory, mood, |
| | personality, goals ----->|
| |<-- ranked context blocks --|
|<-- systemPromptAddition -------| priority-ordered, |
| | token-budget-trimmed |
| | |
| [LLM call w/ enriched prompt] | |
| | |
|-- afterTurn(sessionId) ------->| |
| |-- send transcript -------->|
| | Mind Layer extracts |
| | facts, updates mood, |
| | evolves personality |
| | |
|-- compact(sessionId) --------->| |
| |-- merge short → long term->|端到端示例
OpenClaw 插件本身只支持 JavaScript（OpenClaw 是 JS 框架）。Python 与 Go 分支展示等价的 B2B 配置流程：通过 SHA1 推导出确定性的 agent UUID 并 写入 OpenClaw 配置 — 真正消费这份配置的运行时仍是 JS。
// 1. Install:
// openclaw plugins install @sonzai-labs/openclaw-context
// # or: npm install @sonzai-labs/openclaw-context
//
// 2. Run the setup wizard (interactive — asks for API key, agent name):
// npx @sonzai-labs/openclaw-context setup
//
// 3. The wizard writes openclaw.json:
// {
// "plugins": {
// "slots": { "contextEngine": "sonzai" },
// "entries": {
// "sonzai": {
// "enabled": true,
// "apiKey": "sk_your_api_key",
// "agentId": "a1b2c3d4-..."
// }
// }
// }
// }
//
// 4. Start chatting — Sonzai is now the contextEngine:
// openclaw chat
//
// For programmatic / B2B provisioning use the exported setup() helper:
import { setup } from "@sonzai-labs/openclaw-context";
const result = await setup({
apiKey: "sk_your_api_key",
agentName: "customer-support-bot",
configPath: "/path/to/openclaw.json",
});
console.log(result.agentId); // deterministic UUID — safe to re-run
console.log(result.written); // true — config file updated幂等的配置流程
Agent ID 由 SHA1(tenantID + agentName) 推导。对相同 tenant + name
多次调用 setup()（或 Python/Go 等价实现）总是返回同一 agent —
每次部署重跑都安全。