OpenClaw 产品分析

OpenClaw 是一个开源的个人 AI 助手，旨在帮助用户执行实际任务，而非仅限于聊天或生成文本。它运行在用户的本地设备上，通过常见的聊天应用（如 WhatsApp、Telegram、Slack 等）进行交互，能够自动化处理邮箱、发送邮件、管理日历、浏览器操作，甚至检查航班登机等事务。 其核心理念是“本地优先”，强调用户对数据和基础设施的完全控制，避免依赖云服务。该项目以龙虾（lobster）为吉祥物，口号为“The lobster way”，象征其“坚韧”和“多功能”的特性。

OpenClaw 于 2026 年 1 月底推出（原名为 Clawdbot 和 Moltbot），由开发者 Peter Steinberger 创建。 它迅速走红，在 GitHub 上不到一周内获得超过 10 万星标，成为历史上增长最快的开源仓库之一。 最近，Peter Steinberger 宣布加入 OpenAI，以推动代理技术的发展，而 OpenClaw 将转移到一个基金会，继续保持开源和独立。 这标志着项目从个人开发转向更正式的社区维护。

功能与工作原理

OpenClaw 的核心是作为一个“自治代理”（autonomous agent），它不仅仅响应用户查询，还能主动执行任务。用户通过聊天应用发送消息，OpenClaw 使用连接的大型语言模型（LLM，如 Claude、GPT 或本地模型）进行推理，然后通过工具和插件执行动作。

• 核心功能：
  • 持久记忆与上下文：使用 Markdown 文件存储用户偏好、历史交互和数据，支持快速检索（RAG 替代方案），允许代理“记住”过去并逐步构建知识。
  • 主动任务执行：支持 cron 作业、心跳调度（heartbeat）和后台监控，能在无人干预下运行任务，如定期检查邮箱或发送提醒。
  • 系统与浏览器访问：可运行 shell 命令、读写文件、浏览器自动化（填写表单、提取数据）、API 调用等，支持沙盒模式以限制权限。
  • 技能扩展：内置技能库（如 ClawHub），用户可通过 AI 生成新技能，甚至代理能自我修改提示并热重载。示例包括生成自定义冥想音频、代码修复或网站设计。
  • 集成与扩展：连接 Gmail、Calendar、GitHub、Spotify、Todoist 等服务；支持多代理设置、语音集成（speech-to-text）和自定义插件。
• 工作流程示例：
  1. 用户在 Telegram 发送“检查我的航班并办理登机”。
  2. OpenClaw 使用 LLM 解析意图，访问浏览器或 API 获取信息。
  3. 执行动作（如表单填写），并通过聊天应用报告结果。
  4. 如果需要多步，它会循环处理（如错误修复），并发送进度更新。

OpenClaw 支持多平台集成，包括 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal、iMessage 等。 它强调“代理循环”（agentic loops），允许复杂工作流，如多代理协作或自主克隆实例。

架构与技术栈

OpenClaw 采用模块化、本地优先的设计，运行在用户设备上（如 Mac mini、Raspberry Pi 或 VPS），无需第三方托管。

• 核心组件：
  • 运行时：基于 Node.js（≥22），支持 macOS、Windows（推荐 WSL2）和 Linux。
  • 存储：数据以 Markdown 文件形式保存在本地（如 ~/.openclaw/workspace），包括 IDENTITY.md（人格设置）、SOUL.md（核心指令）和 HEARTBEAT.md（调度）。
  • 插件系统：用于通信集成、工具调用和技能；社区可扩展。
  • 模型支持：集成 Anthropic Claude、OpenAI GPT、本地模型（如通过 Ollama），或代理订阅（如 CoPilot）。
  • 部署选项：CLI 安装、Docker/Podman 容器化，或 Nix 环境。

架构强调可 hack 性，用户可通过 AI 辅助自定义扩展，甚至让代理“自我进化”。社区贡献活跃，已有 698 名贡献者，许可为 MIT 开源。

设置与使用

设置相对技术化，但有向导简化过程：

1. 安装 Node.js 和包管理器（npm/pnpm/bun）。
2. 运行 npm install -g openclaw@latest，然后 openclaw onboard –install-daemon 启动向导。
3. 配置通道（e.g., 设置 Telegram Bot Token）和 LLM API 密钥。
4. 启动网关：openclaw gateway –port 18789。
5. 更新与诊断：使用 openclaw update 和 openclaw doctor。

系统要求低（普通 PC 即可），但本地模型需强大硬件。成本主要来自 LLM API 使用（每月 3-5 美元 VPS + API 费）。

优势与缺点

基于用户评论和分析，OpenClaw 的优缺点如下表总结：

总体上，它适合技术爱好者和开发者，但对初学者或生产环境需谨慎。

安全考虑

OpenClaw 的强大源于对系统的广泛访问，但这也带来“致命三重奏”风险：访问私有数据、外部通信和处理不受信任内容。 微软安全博客建议在隔离环境（如专用 VM）运行，避免在工作站直接安装。 常见问题包括明文凭证存储和插件恶意代码。推荐实践：使用沙盒、定期审计技能，并结合 VirusTotal 等工具扫描。 X 上用户讨论也提到类似担忧，但许多人仍视其为创新工具。

未来展望

随着 Peter Steinberger 加入 OpenAI，OpenClaw 将通过基金会持续发展，焦点是支持更多模型和公司。 社区正扩展技能，如 on-chain 应用和 AI 代理训练。 然而，安全改进将是关键，否则可能面临监管压力。 总体而言，OpenClaw 代表了 AI 代理的未来方向：从被动工具向自治助手的转变，但需平衡创新与风险。

后续我们将提供部署在本地AT上的类似OpenClaw的系统，敬请期待。