openclaw可通过模块化配置构建具备日程管理、会议记录与待办跟进能力的个人助理：一、配置schedule模块对接日历api并动态注入周摘要；二、启用whisper轻量化asr实现音频捕获与结构化纪要生成；三、通过nlu解析自然语言为结构化任务，存入sqlite并定时推送提醒；四、激活跨源索引实现日程、会议、待办联合推理；五、以docker本地部署，支持单机稳定运行。
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如果您希望构建一个具备日程管理、会议记录与待办事项跟进能力的个人助理Agent，OpenClaw提供了一套可组合的模块化能力框架。以下是基于OpenClaw实现该功能的具体路径：
一、配置日程管理模块
该模块通过对接本地日历API或iCalendar标准格式，实现对用户时间块的读取、写入与冲突检测，确保日程变更实时同步至Agent上下文。
1、在OpenClaw项目根目录下创建config/schedule.yaml文件，填入Google Calendar或Outlook OAuth 2.0凭证参数。
2、运行python -m openclaw.modules.schedule --init，初始化日程同步服务进程。
3、向Agent发送指令“查看明天下午三点的安排”，触发schedule模块调用get_events(time_range="tomorrow_15:00")方法。
4、在prompt template中为LLM注入当前周日程摘要，使用context: {weekly_schedule_summary}占位符实现动态填充。
二、启用会议记录自动转录功能
该功能依赖Whisper模型轻量化部署与音频流截断策略，在会议开始后自动捕获系统音频输入，并将语音片段分段送入ASR引擎生成结构化文本。
1、执行pip install openai-whisper torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118，安装带CUDA支持的Whisper依赖。
2、修改config/audio.yaml中的audio_source字段为"system_loopback"，启用系统音频环回捕获。
3、启动会议时调用openclaw.modules.meeting.start_recording(session_id="mtg_20240521_1400")，触发音频流监听与分片转录。
4、转录完成后，自动调用LLM对原始文本执行发言角色分离+议题聚类+结论提取三重处理，输出JSON格式会议纪要。
三、构建待办事项闭环追踪链路
该链路将自然语言指令解析为结构化任务对象，绑定执行时间、优先级与完成状态，并通过定时轮询与人工确认双机制保障任务不遗漏。
1、在用户输入中识别待办语义，例如“下周三前把方案发给张经理”，由NLU组件提取action="send", target="zhang_manager", deadline="2024-05-29", document="proposal_v2.pdf"。
OpenClaw 基础设施心跳监控与自动恢复：部署/卸载心跳守护进程，配置主机监控（Gateway、磁盘、内存、CPU、进程），设置飞书告警，自动重启故障Gateway。适用关键词：心跳监控、heartbeat daemon、服务器告警、自动重启、健康检查、auto recovery。
2、将结构化任务存入SQLite数据库的todos表，status字段初始设为pending，并生成唯一task_id。
3、配置cron作业每小时执行python -m openclaw.modules.todo --check-due，扫描所有status=pending且deadline临近的任务。
4、对到期任务自动触发提醒：若task_id关联邮箱地址，则发送SMTP通知；若关联微信ID，则调用企业微信机器人API推送消息。
四、集成多源上下文感知能力
该能力使Agent能跨日程、会议纪要、待办列表三个数据源联合推理，识别隐含依赖关系与潜在时间冲突，提升响应准确性。
1、在config/context.yaml中启用cross_source_linking: true，激活跨模块索引构建器。
2、运行python -m openclaw.core.context_indexer --rebuild，生成包含日程事件ID、会议纪要ID、待办task_id的联合倒排索引。
3、当用户提问“上次讨论的接口文档进展如何”，Agent自动检索最近一次含“接口文档”关键词的会议纪要ID，再反查该会议中提及的所有待办项。
4、返回结果中高亮显示关联会议时间、负责人姓名、当前状态三项关键字段，其余信息折叠为可展开详情。
五、部署轻量级本地运行环境
该方案规避云服务依赖，全部组件以Docker容器形式封装，在单台8GB内存主机上即可稳定支撑5人以内团队日常使用。
1、克隆仓库后进入deploy/local目录，执行docker-compose -f docker-compose.yml up -d启动核心服务。
2、检查容器状态：scheduler、asr-worker、todo-monitor、llm-gateway四个容器必须处于Up状态。
3、访问http://localhost:8080/ui打开Web控制台，在Settings页粘贴本地Ollama模型名称（如qwen:7b）完成LLM后端绑定。
4、首次运行需等待context_indexer完成全量索引构建（约2分17秒），期间UI显示“Indexing in progress…”提示。
