登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
- Gateway 作为核心枢纽，承担六大核心职责：连接管理、会话管理、认证授权、执行审批、定时任务、控制面板- 详细架构：boot.ts 启动引导、server-chat.ts 聊天服务、auth.ts 认证授权等核心文件- 启动流程：加载配置 → 初始化存储 → 加载插件 → 初始化通道 → 启动服务 → 任务调度- 会话管理：Session 生命周期（创建→活跃→暂停→关闭），支持跨会话并发
做过 RAG 的人都知道，整个系统好不好用，很大程度上取决于一个看似不起眼的决定——**文档到底切成多大的块（chunk）**。
关键词：AI Gateway、LLM Gateway、模型路由、限流、熔断、预算控制、多租户治理、流式转发、可观测性、Kubernetes
前面几篇文章讲完了"是什么"和"怎么用"，这篇文章讲"是怎么跑起来的"。OpenClaw 的架构像一座分工明确的工厂：Gateway 是门卫，Agent 是工人，Skill 是工具箱，Channels 是不同的入口。理解了这套协作机制，你就能更自如地配置、扩展和排障。
本地大模型（local model）正从实验走向工程落地，其核心挑战在于如何实现稳定、可编排、带鉴权的统一调用。OpenClaw 并非简单封装模型的 CLI 工具，而是一个轻量级但结构完整的本地 AI 基础设施调度中枢，基于反向代理与插件化架构，提供模型路由、健康探针、token 鉴权与技能编排能力。它向上对接 Python 脚本、前端或低代码平台，向下兼容 Ollama、Xinference、L
网关（Gateway）是连接不同系统协议的关键中间件，其核心原理在于请求转发、格式转换与身份鉴权。在 AI 应用集成中，网关技术显著提升模型调用的可控性与可观测性，避免直连云服务带来的安全风险与调试盲区。典型应用场景包括企业 IM（如飞书、钉钉）与大模型（如 Claude）的低代码对接，支撑智能机器人、多轮对话、函数调用等工程实践。本文聚焦 OpenClaw 这一轻量级本地网关，深入解析其 con
2026年，端侧大模型（On-Device LLM）已经从"概念演示"走向"规模商用"。：- 实时翻译（延迟<100ms要求）- 智能助手（离线可用）- 隐私敏感场景（医疗、金融）- AR/VR交互（毫秒级响应）- IoT设备（无网络或弱网环境）## 2026年端侧模型的核心技术### 1. 模型量化：精度与性能的平衡。但端侧部署不是把云端模型"压缩一下"那么简单。## 端侧大模型的真实价值为什么
CPaaS与传统通信平台的核心差异主要体现在架构范式、能力组织、扩展模型等方面。传统平台采用集中式系统架构，以功能模块为主，强调系统交付和稳定性；而CPaaS基于云原生技术，将通信能力原子化并通过API输出，支持弹性调度和数据驱动。CPaaS还具备智能路由、开发者生态等优势，使其从功能模块升级为数字化基础设施。这种架构重构让CPaaS更适合现代企业的弹性需求，代表了通信技术从系统工程向能力平台的演
是 Kubernetes 官方下一代“流量入口”标准，用来统一网关、负载均衡和路由管理。它通过一组新的 CRD 拆分了 Ingress 的角色和功能，使其更灵活、更可扩展、也更易于团队协作。本章围绕 Gateway API 展开，从理论到实践全面介绍了其在 Kubernetes 环境中的应用。理解 Gateway API 的核心资源模型：包括 GatewayClass、Gateway、HTTPRo
按照官方步骤删除后，因open claw 的 gateway 没有正常关闭，导致端口一直在后台运行。openclaw 目前是一个比较火的 AI 工具，因为其高权限带来了一系列的风险和安全隐患。如果结果为空说明成功关闭 mac 系统对应的 openclaw gateway网关端口。launchctl list | grep openclaw 结果是否显示。3.删除 LaunchAgent 下的对应的
如果以上方法都无效，可以暂时回退到之前的稳定版本来恢复使用。你可以参考更详细的版本升级故障排查指南。你可以按照上面的方法依次尝试。一般来说，第一步“重启Gateway”就能解决这个问题。执行后如果还有问题，随时可以告诉我。
└→ + 多路召回 (RRF) → 解决覆盖盲区 (75%)└→ + Cross-encoder 重排序 → 解决噪声干扰 (85%)└→ + 自查询分解 → 解决复杂查询 (90%)└→ + Agent 自主决策 → 最优体验 (92%)每一层都独立可插拔。实际业务中，性价比最高，适合 80% 的场景。下一篇：MCP 协议实战——构建自定义 AI Agent 工具服务器，让你的 Agent 能自
文章摘要： JAiRouter v2.7.0发布，作为AI模型服务的统一网关，提供OpenAI兼容API、负载均衡、限流熔断等功能。本次更新重点包括：1) 架构微服务化重构，模块化提升开发效率；2) 新增实时监控Dashboard；3) 智能熔断器支持自适应阈值调整；4) 完整支持语音转文字(STT)功能；5) 测试覆盖率提升至32.2%。支持一键Docker部署，可对接Ollama、vLLM等多
OpenClaw Gateway深度解析摘要（148字） 本文深入剖析OpenClaw Gateway的运行机制，通过三张核心架构图展示其工作原理：1）启动时序六阶段（配置加载→密钥解析→端口绑定→渠道初始化→Agent加载→服务就绪）；2）双进程架构（主进程负责连接管理，工作进程处理业务逻辑）；3）消息处理全链路（Telegram→路由→模型→回复）。重点解析了配置校验、密钥加载、端口绑定等关键
每个人都在谈大模型。没有人解释它们到底是怎么工作的。GPT。Claude。Gemini。Llama。
LangChain 老版本里的 Memory 模块，相信大多数人都用过：`ConversationBufferMemory`、`ConversationSummaryMemory`、`VectorStoreRetrieverMemory`……
终端AI网关是一种运行在本地终端底层（PTY/ConPTY）的轻量级AI服务中间件，其核心原理是接管标准输入输出流，实现命令意图识别、多模型路由与结构化结果渲染。技术价值在于绕过浏览器依赖、保障数据本地化、支持低延迟CLI交互，适用于DevOps自动化、本地代码分析、私有知识库查询等场景。本文聚焦OpenClaw这一典型终端原生AI网关，深入解析其三层协议栈（PTY绑定层、认证路由层、Skill执
本文详细介绍了在 Windows 宿主机上部署两个完全独立的 OpenClaw Gateway 的完整流程，实现不同微信账号绑定不同 AI 模型（如 DeepSeek Flash 和 Pro 版本）并隔离运行。关键步骤包括：创建独立配置文件（端口/模型/工作区隔离）、避免共享 agents 目录导致的锁冲突、编写按端口管理的启动脚本、登录第二个微信账号，以及验证双 Gateway 的独立运行状态。
这篇文章把我在实际项目里踩过的坑、验证过的技术方案，一次性讲清楚。不绕概念，直接上干货。
云老师分享一下一些简历的项目，供大家参考项目定位与核心价值
上个月帮一个学员复盘面试，他说面AI Agent方向的时候，面试官让他介绍项目。他讲得很兴奋，说自己接入了MCP，做了RAG检索，还实现了Function calling让大模型能调用外部工具。讲完之后他觉得自己表现不错。结果面试官说了一句：你这个太toy了。
今天分享一篇 **字节跳动·大模型应用算法(实习)** 的面经。整场聊了两个小时,从 Agent 的长短期记忆怎么设计,到 RAG 的每个环节为什么这么做,再到 asyncio、HyDE、SGLang vs vLLM,面试官一路追问到底,问得很细。这位同学把题目基本都还原出来了,我做了补充和校对,分享给正在准备大模型岗的你。
《AIGateway：企业多模型管理的智能枢纽》 随着企业同时接入多个大模型，模型治理问题日益凸显。AIGateway作为AI基础设施的核心组件，通过统一接入、智能路由和成本优化等能力，解决多模型管理中的接口混乱、成本失控和稳定性等痛点。它区别于传统APIGateway，专注于大模型与Agent的智能调度，支持企业实现权限管控、故障切换和统一监控。未来，AIGateway将演变为企业AI操作系统，
如何让各种 Coding Agent 更好的干活？在常规的对话外，Claude Code（也可以是 Codex）其实还提供了一些别样的控制（或者说：上下文注入）方法，比如：`CLAUDE.md`、`Rules`、`Skills`、`Subagents`、`Hooks`、`Output Styles`、以及 `System Prompt Append`
text### 5.2 关键监控指标| 指标类别 | 关键指标 | 告警阈值 ||---------|---------|---------|| 性能 | P50/P95/P99延迟 | P99 > 10s || 成本 | 每请求成本 | 异常突增50% || 错误率 | 4xx/5xx/超时比例 | > 1% || 限流 | 触发限流请求数 | 持续增长 || 缓存 | 命中率 | < 30%
摘要（149字）： 国内用户使用海外AI常遇四大难题：注册门槛高、支付限制、多平台切换及网络问题。库拉AI聚合平台（vg.877ai.cn）整合GPT-4o、Claude3.5、Gemini1.5Pro等顶尖模型，提供一键切换，降低使用门槛。针对不同任务推荐适配模型：逻辑代码选GPT-4o，长文写作用Claude3.5，超长文档解析靠Gemini1.5Pro。未来趋势为多模型协同，聚合平台可统一入
vllm加载lora
2026年，企业部署的大模型推理服务规模已经从"几个端点"演变为"几十个模型、上百个端点"。一个典型的中型AI应用可能同时使用：GPT-4o处理通用对话、Claude处理长文档、DeepSeek处理代码、Qwen-VL处理图像、自托管的Llama 3.3处理私密数据。本文将系统介绍2026年LLM服务网格的架构设计、核心组件和生产实践。## 写在最后LLM服务网格是2026年AI基础设施的。##
gateway
——gateway
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
DeepSeek技术社区
脑启社区
AI编程社区
智能体开发者社区
AI Agent技术社区
龙虾开发者社区
AMD开发者中国社区
CSDN-OPC开发者社区
MCP技术社区
openEuler 社区
