त्वरित शुरुआतChannel-Independent Core
सभी chat और Web adapters एक agent loop साझा करते हैं।
आर्किटेक्चर
Adapter delivery वाला channel-independent core
मेमोरी
AGENTS.md और observable SQLite memory
एक्ज़ीक्यूशन
Tool loop, subagents, scheduling और background work
एक्सटेंशन
Skills catalog और MCP federation
टीम MicroClaw क्यों चुनती हैं
Channels, models और tools बदलें, फिर भी core logic स्थिर रहे।
Tool-Using Agent Loop
मॉडल कार्य पूरा होने तक कई चरणों में tools चलाता है।
Concurrent Specialist Team
विशेषज्ञ subagents native या ACP workers से समानांतर काम करते हैं।
Quality-Gated Memory
File और SQLite memory में extraction, dedupe और lifecycle control हैं।
Skills + MCP
Skills और MCP servers core loop बदले बिना क्षमता बढ़ाते हैं।
Operational Visibility
Usage, config checks, metrics और traces drift दिखाते हैं।
Scheduler + Background Tasks
Recurring और one-shot tasks उसी runtime में चलते हैं।
Runtime architecture एक नज़र में
उपयोगकर्ता कहीं भी बात करें, engine एक ही रहता है।
इनजेस्ट
Adapters incoming events को एक format में बदलते हैं।
कॉन्टेक्स्ट
Session, memory और active skills लोड होते हैं।
Reason + Tools
Provider layer नियंत्रित loop में output और tool calls stream करती है।
Persist + Reflect
Sessions और memory सुरक्षित होकर durable facts update होते हैं।
डिलीवर
Channel limits के अनुसार परिणाम reliably भेजे जाते हैं।
वास्तविक workloads के लिए MicroClaw
व्यक्तिगत operators से platform teams तक, एक runtime कई रास्ते संभालता है।
Personal Infra Agent
Memory, scheduling और file tools वाला एक assistant सभी chats में चलाएँ।
Implementation details पढ़ेंTeam Operations Bot
Permission-aware tools से recurring workflows चलाएँ।
Implementation details पढ़ेंProduct Prototyping Runtime
एक Rust core पर नए channels और tools ship करें।
Implementation details पढ़ेंProduction-grade Rust agent stack ship करें।
Setup से शुरू करें, फिर tools, permissions, memory और channels देखें।