本文围绕 OpenClaw 展开，介绍了它作为一款开源、自托管 AI Agent 平台的核心定位：不仅能连接大模型，还能打通聊天渠道、工具调用、会话管理与记忆系统，让 AI 从“被动问答”进化为“可持续执行任务的个人助手”。文章结合实际安装过程，演示了 OpenClaw 的快速部署、基础配置与上手体验，并进一步拆解其底层架构、文件化记忆设计以及通过 Skills 扩展能力的运行机制。通过这篇文章，

摘要：本文解析AI Agent开发中的三大核心技术：Function Calling作为基础能力，实现自然语言到结构化调用的转换；MCP作为开放标准，提供LLM与外部系统的连接规范；Skills则是对复杂任务流程的文本化编排。三者呈递进关系，其中MCP与Skills在流程编排层面存在竞争。文章通过天气查询案例，详细演示了Function Calling的JSON解析与执行机制，揭示了工具调用的本质