辰龙智能机器人 Agent 开发指南
前言
Agent 技术近期风靡全球,从 Manus 一战成名到 OpenClaw 大红大紫,越来越多的开发者希望打造属于自己的 Agent。
辰龙智能机器人是一款开源的低成本教学机器人。为了让机器人更加智能,我们为其量身打造了专属的 Agent 系统。
两大 Agent 系统
我们为辰龙机器人开发了两款 Agent:
| Agent 名称 | 运行环境 | 功能特点 |
|---|---|---|
| ChenLongClaw | PC 端 | 通过串口/网络与辰龙机器人通信 |
| StarryClaw | 机器人本体 | 轻量级精简版,支持核心功能 |
💡 设计理念:辰龙机器人坚持"人人都能玩得起"的策略,因此低成本版本采用小规模精简设计,在资源受限环境下依然能流畅运行。
解决客厅智能问题
例如下面的场景

我们可以让小车把衣服放到框子里,把纸放到垃圾箱里。
本书目标
本书将从 Agent 开发基础讲起,循序渐进,带你深入掌握 Agent 开发技术,最终能够独立编写 StarryClaw 或 ChenLongClaw。
⚠️ 系统环境要求:本文档所有示例和工具均基于 Linux 环境开发测试。
Windows 用户请提前准备以下环境之一:
- 虚拟机:安装 Ubuntu 20.04/22.04 虚拟机
- WSL2:Windows Subsystem for Linux(推荐,性能更好)
- 双系统:直接安装 Linux 发行版
使用 Windows 原生环境可能导致编译错误、通信异常或工具链不兼容等问题。
让我们开始这段 Agent 开发之旅吧!