从'会聊天'到'会交付'：用 OpenClaw + DeepSeek 做一个可落地的 AI Agent 工程化流水线（Java/Go/Python）
过去一年，大家都在讨论'AI 会不会替代程序员'。到了 2026 年，一个更务实的问题已经出现：你的 Agent，能不能稳定、可观测、可复用地交付结果？
这背后不是模型参数竞赛，而是工程化能力竞赛：
- 任务编排是否可控（Cron / Heartbeat / 人工接管）
- 工具调用是否可审计（哪些动作、何时执行、是否失败）
- 内容生产是否可复用（模板化、渠道化、自动回传）
- 多语言团队能否协作（Java/Go/Python 各司其职）
今天这篇，就给出一套能直接落地的方案。
目标场景：工作日午间'AI 热点技术文'自动交付
我们定义一个真实业务目标（不是玩具 Demo）：每天工作日中午，自动完成一次技术内容生产与分发。
- 抓取 AI 热点（优先关注 OpenClaw / DeepSeek / Agent / 工程化方向）
- 产出中文技术文章（实战、可落地）
- 分发到多个主流平台
- 第一时间回传发布链接，若失败则回传卡点与补救动作
你会发现：这已经是一个'轻量内容中台'问题，而不是'写一段 prompt'问题。
系统架构：三层拆分，避免 Agent 失控
1）编排层（Orchestration）
- 定时触发：负责 Cron 调度（例如工作日 11:30）
- 任务上下文注入：给 Agent 硬性规则（如必须遵循 Markdown 规范）
- 失败回执机制：任何平台失败都必须给出原因和补救建议
2）能力层（Skills + Tools）
- 内容抓取：web_search / web_fetch（或本地信息源）
- 内容生成：LLM（DeepSeek / GPT）
- 发布执行：browser 自动化 + 平台编辑器
- 状态通知：会话回传 / 消息通道
3）治理层（Governance）
- 显式禁止危险操作（删除、越权外发）
- 外部动作可审计（谁在何时发了什么）
- 品牌口径统一
关键原则：Agent 负责'执行'，规则负责'兜底'。
为什么必须走 Markdown 导入？
很多团队踩过这个坑：富文本直发后，代码块、标题层级、列表缩进在多端渲染会错乱。
所以推荐把 Markdown 作为'版式基准'，固定流程：
- 先生成本地 .md 文件
- 打开编辑器页面
- 点击'导入'上传 .md
- 补全标题 / 标签 / 摘要后发布
这样做的好处：
- 文章源文件可版本化（Git 可追溯）
- 渠道分发时可统一改写，不丢格式
- 出问题能快速回滚到上一个稳定版本
Java / Go / Python 如何分工最省心？
Java：业务规则与流程编排
适合承载：
- 发布策略（平台优先级、重试策略、回传策略）
- 内容治理（关键词、品牌口径、敏感词过滤）
- 与现有业务系统集成（用户、权限、审计）
Go：高并发任务执行与网关能力
适合承载：
- 高并发任务调度执行器
