一、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，要么交互体验生硬。JiuwenClaw 是一款基于 Python 开发的开源智能体工具，旨在提供'懂你所想，自主演进'的本地化解决方案。本文通过实际测试，梳理其核心功能与使用流程。
二、快速部署与环境搭建
安装过程相对简单，无需复杂的依赖配置。在终端中执行以下命令即可完成虚拟环境创建、依赖安装及服务启动：
# 创建名为 JiuwenClaw 的虚拟环境
python -m venv jiuwenclaw
# 激活虚拟环境（Windows）
jiuwenclaw\Scripts\activate
# 激活虚拟环境（MacOS/Linux）
source jiuwenclaw/bin/activate
# 安装 JiuwenClaw
pip install jiuwenclaw
# 初始化 JiuwenClaw（首次启动）
jiuwenclaw-init
# 启动 JiuwenClaw
jiuwenclaw-start
启动后，本地 Web 界面将自动打开。初次使用需在配置页面填写模型 ID、基础服务地址及 API 密钥，这些信息需根据您选用的 AI 模型平台获取。
三、任务规划与动态干预
JiuwenClaw 的核心优势在于任务规划能力。以竞品分析为例，用户只需输入模糊指令，智能体即可将其拆解为可执行的子任务。
例如，输入'帮我收集苹果和三星本周的新功能并整理成对比表格'，系统会自动生成待办列表，包含记录日志、创建追踪任务、搜索信息及整理表格等步骤。
在执行过程中，支持动态打断与任务追加。若中途发现需要新增竞品 D 且优先级最高，可直接发出指令。系统会实时刷新待办列表，将新任务插入队列前端，原任务自动后移，确保任务流有序。
该模式依托内置的待办工具包实现：
- todo_create：创建新任务
- todo_remove：删除无效任务
- todo_insert：插入新任务
- todo_list：查看全局进度
- todo_complete：标记任务完成
这种机制有效解决了长周期任务中的目标丢失问题，让交互更具可控性。
四、上下文管理与成本控制
在处理大量网页内容时，Token 消耗容易失控。JiuwenClaw 提供了'上下文瘦身'机制，当消息数量或累计 Token 数超过阈值时，系统会自动触发压缩归档。
