深入分析 OpenClaw 项目中 Token 的消耗来源、估算机制、优化策略及其实现细节。Token 消耗直接决定了 AI Agent 系统的运行成本，是生产级 Agent 系统中最关键的工程考量之一。
从源码层面深入分析 OpenManus 的核心实现机制，重点关注模块间关系、执行流程和关键设计决策，包括 ReAct 模式、工具调用、Prompt 系统、Flow 编排等核心设计。
深入剖析 OpenClaw (原ClawdBot) 项目的 Agent 实现原理，帮助开发者理解 LLM Agent 的核心机制，包括 Agent Loop、Tool Calling、记忆管理、上下文管理等关键技术。
深入剖析 Gemini CLI 项目的 Agent 实现原理，帮助开发者理解 LLM Agent 的核心机制，包括 Agent Loop、Tool Calling、上下文管理等关键技术。