OpenClaw¶
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1.什么是 OpenClaw¶
一个开源免费、本地运行的个人AI智能体(Agent)。
2.Manus or Cowork?¶
- Manus: 云端远程型
工作方式是:给Agent一台“远程电脑”,它在云端点网页、调工具、跑脚本,最后产出文本或文件。
- Cowork: 本地协作型
工作方式是:把自己的电脑“共享”给它,设定一个“工作区”。它在一定的权限控制与人类监督下完成工作任务。
从形态上看,OpenClaw的确更接近Cowork,而非Manus——属于“本地优先+外部/本地模型+本地资源访问”的路线。
3.独特性¶
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入口形态:OpenClaw的入口不限定在某个官方工作台,而是在你日常使用的工作聊天入口,比如WhatsApp/Telegram/Discord/飞书/钉钉等。
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主动性:OpenClaw可以根据你的预设条件(比如定时)或者数据变化主动联系你。例如,每天早晨发送简报、待办事项提醒,或者在监测到某项数据异常时第一事件启动Agent并发消息告知。这让交互体验从“工具”变成了真正的“协作”。
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长期记忆能力:OpenClaw内置了完善的长期记忆机制。会自动总结每次对话的关键信息并存入长期记忆库。你甚至可以调整其检索机制——比如向量与关键词检索的权重比。OpenClaw 的透明记忆系统:基于纯 Markdown 文件 + SQLite 向量索引的混合搜索,实现持久化、可搜索、完全可控的 AI Agent 记忆——不同于 ChatGPT/Claude 的云端黑盒,所有数据本地存储,用户拥有完全所有权。
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高可扩展性:OpenClaw采用核心精简、边缘丰富的插件化架构。消息渠道(Channels)、工具(Tools)、技能(Skills)、自动化钩子(Hooks)、模型(Providers)、命令行(CLI)均可通过插件等方式扩展,并遵循零侵入、热更新、安装简单。你甚至可以让它自行编写插件,自行安装,扩展自己的能力!
除了软件模块扩展,OpenClaw一个强大的功能在于:可以把多个电脑或手机设备变成OpenClaw的能力节点(Nodes),用来扩展摄像头、屏幕录制、地理位置、交互式UI等额外能力。
- 高权限边界:这是OpenClaw强大也最备受争议的地方。相对Cowork的以“指定工作区/文件夹授权”控制访问边界,OpenClaw则被赋予了更高的操作电脑的权限。它能执行Shell命令、读写文件、运行脚本、控制浏览器,调用第三方API、甚至控制你家里的设备。
4.使用场景¶
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收件箱清理(Gmail插件)
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会议日常安排(Calendar API)
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日常提醒(定时任务+聊天渠道)
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设备控制(本地状态+IoT API)
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更高阶的自主应变
5.如何运转¶
OpenClaw本身的架构是比较复杂的,涉及较多的层次与模块,加上偏”分布式“的设计以及扩展性、安全性的众多考虑,已经远远超出一个普通 Agent 的范畴。
- Gateway/Routers(中央网关):“大脑中枢+交通枢纽”,也是整个系统的核心。
它负责管理会话、调度Agent任务、维持与各个聊天渠道的消息连接、管理配对设备与权限、协调其他Nodes能力等。几乎所有的用户消息与控制命令都需要从这里经过。
- Agent(智能体):“任务执行者”,也就是实际干活的主体。
Agent在接收到消息与任务后,动用自己的脑袋(LLM/大模型)、手脚(Tools)、专业知识(Skills),尽可能的完成任务,其中可能会访问Web、运行命令、读写文件、编写代码,调用其他Nodes能力(比如摄像头)。
OpenClaw支持多Agent模式,可以互不干扰,或者相互协作。
每个Agent有自己的工作区,也就是自己的“办公桌”,放置专属配置与产物。
- Nodes(远程能节点):“分布式触手”,与运行Gateway的主机协作的设备。
Nodes 就是在主机之外的其他“能力”节点。你的旧手机、闲置电脑都可以作为 Node 加入网络,以提供更多的能力,比如摄像头、屏幕录制、系统控制、屏幕共享、显示可交互式的“富”界面等。Nodes 需要在远程设备上运行相应的Node 客户端 App。
借助 Nodes,你可以要求Agent:
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调用某个 iPhone 的摄像头拍照,然后做后续处理
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搜集服务器的数据,生成仪表盘界面(A2UI描述),然后推送到你的 iPad 上做展示(WhatsApp 等消息客户端无法支持复杂UI)
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Clients(客户端):“管理与控制者”,用来给 Gateway 下达“指令”。
OpenClaw 提供了多种形式的管理 UI,其功能类似,但使用形式不同。如果你喜爱命令行,使用OpenClaw CLI 最方便;如果想可视化,可以用 Web UI;此外Mac用户还有一个常驻菜单栏的“管家”。
除了以上的核心组件与机制之外,OpenClaw的Plugins机制、基于事件的Hooks、多智能体协作、长期记忆机制、分层安全机制等设计,我们将在后续做更深入的探讨与演示。


