AWS 官方教程:用 AgentCore 记忆与 OpenClaw 搭建带长期记忆的 AI 助手
AWS ML Blog · rss · 2026-10-07
AWS ML Blog 发布完整教程,演示如何在 Bedrock AgentCore 上用开源 agent 系统 OpenClaw 构建有持续记忆的个人助手(示例为园艺助手 Sprout,架构可换皮复用)。
- 架构:Telegram webhook 与 EventBridge 定时任务两条入口汇入 AgentCore runtime,server.py 协调 OpenClaw gateway、AgentCore memory 与 Bedrock;单 CloudFormation 模板一键部署,按用量计费(轻度使用约 $1–2/月,对比常驻 EC2 约 $35/月)
- 双模型路由:文本走 Claude Haiku 4.5(高频便宜),图像走 Claude Sonnet 4.5(多模态更强);图像刻意绕过 gateway 直连 Converse API,因为容器内 OpenClaw 会丢弃 imageurl 内容
- Skills 系统:能力以 community-skills. 清单声明,部署时物化进容器;换清单即可变成客服机器人、健身教练等
- 踩坑点:容器解冻后子进程可能已退出,调用前需 ensureopenclawready() 健康检查重启;Telegram 遗留 markdown 对未转义字符极敏感,回复须渲染为 HTML
- 模型 ID 用环境变量配置,换模型无需重建镜像
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