AI Infra:Openclaw 对数据库行业的结构性改变

Openclaw 是长时间任务型 Agent,对算力和数据库都提出新要求,就数据库而言,从“被查询” → “参与执行”一、OpenClaw 改变了 Agent 的形态传统 LLM:request → inference → response → 结束OpenClaw(Agent runtime):输入 → 推理 → 调用工具 → 写入状态 → 等待 → 再推理 → …(循环)关键差异如下:维度传统LLMOpenClaw生命周期短请求长生命周期(分钟~小时)连接无状态持久 session数据访问一次性持续读写 memory / DB推理模式单次循环(agent loop)OpenClaw ...

当各大厂纷纷推出类 openclaw 服务,就有了各种各样的“虾”,加上各种 AI Chatbot、AI Cli,每天要有很多很多孤立的窗口。我们需要属于自己的“集中”记忆。一、为什么 openclaw 类服务必然走向“记忆层分离”先看约束条件,也就是分散的部署:约束本质问...

如果系统不该记得一切,那它该怎样“忘记”?不是删掉数据就算了事。而是让数据像沙滩上的字——潮水一来,它就淡一点。再一来,就更淡。等到第三次潮水,你得蹲下来仔细看,才隐约记得那里曾经有个词。而 AI 基础设施,不应该只是被动存储这些字。它应该主动推潮水。传统系统觉得“存得越多...