智能体循环（OpenClaw?

智能体循环是智能体的完整”真实”运行：接??上下文组??模型推理 ? 工具执行 ?流式回复 ?持久化。它是将消息转化为动作和最终回复的权威路径，同时保持会话状态一致?

?OpenClaw 中，循环是每个会话的单一序列化运行，当模型思考、调用工具和流式输出时发出生命周期和流事件。本文档解释了这个真实循环是如何端到端连接的?

入口?

agent RPC 验证参数，解析会话（sessionKey/sessionId），持久化会话元数据，立即返?{ runId, acceptedAt }?
agentCommand 运行智能体：
- 解析模型 + 思?详细默认?
- 加载技能快?
- 调用 runEmbeddedPiAgent（pi-agent-core 运行时）
- 如果嵌入循环未发出，则发?生命周期结束/错误*
runEmbeddedPiAgent?
- 通过每个会话 + 全局队列序列化运?
- 解析模型 + 认证配置文件并构?pi 会话
- 订阅 pi 事件并流式传输助?工具增量
- 强制超时 ?超时则中止运?
- 返回有效载荷 + 使用元数?
subscribeEmbeddedPiSession ?pi-agent-core 事件桥接?OpenClaw agent 流：
- 工具事件 => stream: "tool"
- 助手增量 => stream: "assistant"
- 生命周期事件 => stream: "lifecycle"（phase: "start" | "end" | "error"?
agent.wait 使用 waitForAgentJob?
- 等待 runId ?生命周期结束/错误*
- 返回 { status: ok|error|timeout, startedAt, endedAt, error? }

OpenClaw 有两个钩子系统：

参见 Hooks 了解设置和示例?

这些在智能体循环或网关管道内运行?

before_model_resolve：在会话前运行（?messages），在模型解析前确定性覆盖提供商/模型?
before_prompt_build：在会话加载后运行（?messages），在提示提交前注入 prependContext/systemPrompt?
before_agent_start：遗留兼容性钩子，可能在任一阶段运行；优先使用上述明确钩子?
agent_end：完成后检查最终消息列表和运行元数据?
before_compaction / after_compaction：观察或注释压缩周期?
before_tool_call / after_tool_call：拦截工具参?结果?
tool_result_persist：在写入会话记录之前同步转换工具结果?
message_received / message_sending / message_sent：入?+ 出站消息钩子?
session_start / session_end：会话生命周期边界?
gateway_start / gateway_stop：网关生命周期事件?

参见 Plugins 了解钩子 API 和注册详情?

agent.wait 默认?0s（仅等待）。timeoutMs 参数覆盖?
智能体运行时：agents.defaults.timeoutSeconds 默认 600s；在 runEmbeddedPiAgent 中止计时器中强制执行?