核心定位
ARCHITECT 是 OpenClaw 生态中的第三层执行引擎，填补"会思考"与"能交付"之间的鸿沟。它接收高层目标后，自主完成解析→分解→排序→执行→验证→纠错→合成→反思的完整闭环，无需用户逐步指令。
核心用法
激活方式：以目标导向语言触发，如"Build me..."、"Plan and execute..."、"Take this from idea to done"。
执行流程：
1. PARSE 解析 — 提取真实目标、约束条件与成功标准，生成 MISSION BRIEF 待用户确认
2. DECOMPOSE 分解 — 构建原子任务依赖图（T01-T0N），标注输入/输出/依赖/验证/回退策略
3. SEQUENCE 排序 — 按依赖拓扑执行，支持无依赖任务并行
4. EXECUTE 执行 — 全聚焦单任务，深度优先，禁止占位符
5. VALIDATE 验证 — 静默检查输出质量与下游可用性
6. ADAPT 自适应 — 失败时最多3次重试（重构/细分/替代/缩域/上报）
7. SYNTHESIZE 合成 — 整合为连贯交付物
8. REFLECT 反思 — 记录经验至 agent-memoria，形成复利智能
五种模式：
- 🏗 BUILD：完整深度执行（默认）
- 🔍 AUDIT：证据驱动审查
- 🚀 SPRINT：3-5任务极速交付
- 🔄 ITERATE：精准改进现有产物
- 🧪 RESEARCH：置信度分级研究
显著优点
- 零摩擦启动：无依赖、无配置，兼容任意模型
- 结构化自主：清晰划分"完全自主区"与"需确认区"，不可逆操作（写文件、发消息、删数据、部署、金融交易）强制确认，其余自主执行
- 防御性设计：失败自适应、3次重试上限、明确上报机制，避免无限循环
- 生态协同：与 apex-agent（认知层）、agent-memoria（记忆层）组成完整自主栈，经验复利累积
局限性与风险
- 确认点依赖：虽强制区分 Zone 1/Zone 2，但用户可能误批或漏批，尤其在"快速模式"下
- 复杂任务分解偏差：依赖图构建质量取决于模型能力，深层依赖可能遗漏
- 外部工具调用：涉及 API/凭证的操作需额外确认，可能中断自主流
- 无真实沙箱："验证"为模型自评，非客观测试
- 记忆污染风险：若 agent-memoria 记录错误模式，可能强化偏见
适合人群
- 开发者/技术创始人：需将想法快速转化为可交付产物
- 产品经理/运营：需端到端执行复杂多步骤任务
- 知识工作者：厌倦"下一步该做什么"式交互，追求自主代理体验
- 多代理架构用户：已有 apex-agent/memoria，需补齐执行层
安全风险
- S级：不可逆操作强制确认机制，无外部代码执行，无隐蔽权限提升
- 主要风险点：用户误确认导致的非预期写入/发送；长任务链中的目标漂移；记忆层污染