前言
AI Agent（智能体）的概念近期备受关注，但许多产品要么部署复杂，要么交互生硬。作为一名技术实践者，在了解到基于 Python 开发的 JiuwenClaw 后，我决定亲自测试其'自主演进'的能力，看看它是否真能胜任复杂任务。
安装与配置
项目的安装过程非常简洁，没有遇到依赖冲突或繁琐的配置。在终端执行以下命令即可完成从环境创建到启动的全过程：
# 创建名为 JiuwenClaw 的虚拟环境
python -m venv jiuwenclaw
# 激活虚拟环境（根据系统选择）
jiuwenclaw\Scripts\activate # Windows
source jiuwenclaw/bin/activate # MacOS/Linux
# 安装 JiuwenClaw
pip install jiuwenclaw
# 初始化并启动
jiuwenclaw-init
jiuwenclaw-start
启动后，本地 Web 界面会立即呈现。相比需要排队付费的服务，这种开箱即用的体验相当流畅。
接下来需要在配置页面填写 模型 ID、基础服务地址、API 密钥（需从使用的 AI 模型平台获取）。完成配置后即可开始使用。
任务规划与动态干预
上手后，我重点测试了它的任务规划能力。以竞品分析为例，手动收集信息整理表格耗时费力。我向 JiuwenClaw 发出指令：'帮我收集苹果和三星本周发布的新功能、市场活动，并整理成对比表格。'
智能体迅速将任务拆解为子步骤：记录日志、创建待办、搜索信息、整理表格。待办列表实时显示进度，随后自动执行搜索任务。
执行完成后，输出结构化的对比报告，包含核心发布、AI 功能及差异化亮点等维度，并将详细数据保存至 memory 目录。
为了验证其灵活性，我在搜索过程中突然追加需求：'等等，再加上竞品 D，优先级最高。'指令刚落，待办列表实时刷新，新任务插入队列前端，原任务自动后移。这种可视化的任务编排，让 AI 不再是黑盒操作，而是像一位懂行的助手，能灵活应对需求变更。
该模式的核心在于将模糊请求解析为可执行子任务，通过内置待办工具进行系统性记录。JiuwenClaw 提供了一套完整的待办工具包：
- todo_create：创建新任务
- todo_remove：删除无效任务
- todo_insert：插入紧急任务
- todo_list：查看全局进度
- todo_complete：标记完成
借助这些工具，有效解决了长周期任务中的目标丢失问题。
上下文管理与 Token 优化
在处理大量网页内容时，Token 消耗容易失控。JiuwenClaw 的'上下文瘦身'功能在此发挥了作用。
当爬取完多个竞品的几十个网页后，上下文长度计数器曾接近 4 万 Token。此时系统自动触发'上下文卸载'机制，数字骤降至 8 千多。系统自动压缩冗长正文，仅保留关键摘要和来源链接。后续如需查看原文，可按需加载。
这种机制不仅保证了长对话的流畅度，也控制了成本。系统支持动态调整策略，核心配置包括：
