本文介绍了OpenClaw、大模型、MCP与Skill的协同架构，通过一个完整的数据流案例，展示了如何实现用户意图的自动化处理。这种架构实现了解耦和灵活性，更换LLM或数据源无需重写Skill，用户可自由组合MCP和Skill创造新工作流，极大提升效率。

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深度融合：OpenClaw、大模型、MCP 与 Skill 的协同架构

导读：将前面所有概念串联起来，看一场完美的“交响乐”。

🎼 一、完整数据流

1. 用户: “帮我分析一下 GitHub 上 openclaw 项目的最新 Issue，并总结成文档保存到本地。”
2. Gateway

• 解析意图，发现需要 GitHub 数据 和 文件写入。
• 查找可用工具：发现 mcp-github (通过 MCP 连接) 和 file-write-skill。

3. 决策

• LLM 生成计划：先调用 MCP 获取 Issues -> 整理内容 -> 调用 Skill 保存文件。

4. 执行

• Gateway 通过 MCP 协议向 GitHub Server 请求数据。
• 获取数据后，LLM 进行总结。
• Gateway 调用 file-write-skill，在沙箱中将内容写入 ~/docs/summary.md。

5. 反馈: “已完成，文件保存在 ~/docs/summary.md。”

🤝 二、协同优势

• 解耦: 更换 LLM 不影响 Skill 逻辑；更换数据源（如从 GitHub 换到 GitLab）只需切换 MCP Server，无需重写 Skill。
• 灵活: 用户可以自由组合不同的 MCP 和 Skill 来创造新的工作流。

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第一节：提示词工程

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第二节：检索增强生成（RAG）

可能大家经常会看见RAG这个名词，这个就是将向量数据库与大模型结合的技术，通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果，这一部分主要介绍RAG架构与组件，从零开始搭建RAG系统，生成部署RAG，性能优化等

第三节：微调

预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配，那就需要通过微调来提升模型的性能，能满足定制化的需求，这一部分主要介绍微调的基础，模型适配技术，最佳实践的案例，以及资源优化等内容

第四节：模型部署

想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践，那就需要部署，模型部署分为云端部署和本地部署，部署的过程中需要考虑硬件支持，服务器性能，以及对性能进行优化，使用过程中的监控维护等

第五节：人工智能系统和项目

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