OpenClaw

OpenClaw 是一款由奥地利开发者彼得・斯坦伯格（Peter Steinberger，PSPDFKit 创始人）主导开发的开源 AI 智能体执行网关，核心定位为连接大语言模型（LLM）与本地系统 / 外部工具的执行中枢，主打 “本地优先、隐私可控、可自主执行” 的 AI 能力。其官方口号为 “The AI that actually does things”（真正能做事的 AI），核心突破在于打破传统对话式 AI 仅能提供文本响应的局限，赋予大语言模型直接操控计算机、执行实际任务的 “行动力”，实现从 “被动响应” 到 “主动执行” 的范式转变。

该项目前身为 ClawdBot，2026 年 1 月因商标争议更名为 Moltbot，同年 1 月 30 日正式定名 OpenClaw。截至 2026 年 3 月，项目在 GitHub 拥有超 26 万星标、近千名活跃贡献者，单周 npm 下载量超 150 万次，成为 2026 年全球增长最快的开源项目之一。国内云厂商腾讯云、阿里云、京东云等已相继推出 OpenClaw 云端极简部署方案，支持用户一键完成安装与配置。OpenClaw 支持跨平台部署，可运行于 macOS、Windows、Linux 及树莓派等嵌入式设备，核心设计理念是让 AI 助手完全运行在用户本地设备，对话记录、长期记忆、技能文件均以纯文本形式存储，用户可通过文本编辑器直接查看、用 Git 备份，兼顾数据主权与运维灵活性。

发展历程

早期筹备与项目启动

2025 年 6 月，彼得・斯坦伯格创立 Amantus Machina 公司，聚焦超个性化 AI 智能体研发。同年 12 月 28 日，其在个人博客披露名为 Clawd 的 Agent 项目进展，公开核心配置代码，标志着项目进入公开研发阶段。2026 年 1 月 5 日，该项目以 ClawdBot 之名正式开源至 GitHub，因 “自主买车任务演示”“30 分钟代码大迁移”“40 小时深度调研” 等案例在社交媒体广泛传播，迅速获得开发者关注。

名称变更与争议解决

2026 年 1 月，Anthropic（Claude 开发商）以项目名称 “Clawd” 读音与 “Claude” 相似、涉嫌商标侵权为由提出指控。为规避法律风险，项目短暂更名为 Moltbot（寓意 “蜕皮”，象征成长蜕变），但更名过程中出现 GitHub 账号异常、账号被抢注等问题，开发者需多次澄清项目非商业代币项目，避免诈骗误导。2026 年 1 月 30 日，项目正式定名 OpenClaw，保留 “Claw”（爪子）核心标识，呼应 “AI 动手干活” 的产品定位。

生态爆发与行业影响

OpenClaw 爆红后，引发全球 AI 社区对 “本地 AI 代理” 的广泛讨论，催生 “廉价主机” 硬件需求热潮，树莓派等低成本设备因适配本地部署需求股价短期异动。同时，行业对 AI 智能体的安全与合规性关注度提升，2026 年 2 月工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布专项预警，提示默认配置下可能存在的权限滥用、信息泄露风险，推动项目完善安全机制。2026 年 2 月，创始人彼得・斯坦伯格加入 OpenAI 负责 Agent 相关研发，项目转为独立基金会运营，保持开源中立属性。

核心架构

OpenClaw 采用分层模块化架构，核心分为五大模块，通过本地 Gateway 进程统一调度，实现 “决策 - 执行 - 交互 - 存储” 的解耦设计，保障系统灵活性与可扩展性。

Gateway 核心层

作为系统调度中枢，是基于 Node.js 构建的常驻后台进程，默认监听本地回环地址 127.0.0.1:18789，通过 WebSocket 全双工通信实现跨模块数据交互。核心职责包括会话管理、路由转发、工具编排、权限校验、本地数据存储，统一协调 Channel 交互层、LLM 决策层、Tools 执行层、Memory 记忆层的运作，确保指令传递与任务执行的有序性。

Channel 交互层

作为用户与 OpenClaw 的交互入口，内置支持 Telegram、WhatsApp、Discord、Slack、飞书、iMessage 等 50 + 主流通讯平台的适配器。各渠道通过标准化协议将用户消息转换为内部统一格式，支持跨平台远程操控，用户无需安装专属 APP，即可通过日常聊天工具发送指令、接收反馈。

LLM 决策层

负责 AI 智能体的 “思考与决策”，核心功能是接入大语言模型、解析自然语言指令、拆解子任务、规划工具调用方案。支持模型无关（Model-agnostic）设计，可兼容 OpenAI、Anthropic Claude、Gemini、阿里通义千问等云端模型，同时通过 Ollama、LocalAI 等工具接入本地私有化模型，用户可根据隐私需求与算力条件灵活切换。该层结合短期上下文与长期记忆，实现多轮连贯的任务推理与决策。

Tools 执行层

OpenClaw 的 “执行手脚”，提供标准化的系统操作能力，核心工具包括：

• 文件操作：支持批量文件整理、读写、格式转换、备份迁移
• 终端命令：执行 Shell 脚本、系统命令、软件安装与配置
• 浏览器自动化：网页控制、数据抓取、表单填写、截图分析
• 定时任务：Cron 作业与心跳任务，支持周期性自主执行
• 跨工具协同：串联多应用完成链式任务，如邮件 - 表格 - 图表自动化流程

Memory 记忆层

采用纯文本存储方案，摒弃传统数据库，以 Markdown 和 YAML 格式将对话记录、用户偏好、执行日志、技能文件存储于本地目录。核心功能包括短期上下文管理（保障多轮对话连贯性）与长期记忆存储（支持语义检索与关键词匹配），用户可通过文本编辑器直接编辑记忆内容，实现数据的透明化、可追溯性。

核心功能

本地优先部署

所有数据与执行过程默认本地存储，不依赖云端服务，彻底规避敏感信息上传风险，保障用户数据主权与隐私安全。配置本地大模型后可实现完全离线运行，断网状态下仍可执行预设任务，适配内网、无网络等特殊场景。

多渠道跨平台交互

支持 50 + 通讯平台接入，无需专属客户端，用户可通过手机、电脑等常用设备远程操控本地设备。跨平台兼容 macOS、Windows、Linux 及树莓派等硬件，适配不同使用场景与设备条件，实现 “聊天即操作系统” 的便捷体验。

自主任务执行

可拆解复杂自然语言指令为多步子任务，自主调用工具完成链式执行，无需人工干预。支持递归式技能进化，面对未知任务时能自主编写代码、本地调试并实时修正，最终将成功经验封装为标准化技能文件，实现自我迭代与能力扩展。

持久化记忆系统

以纯文本格式存储记忆，支持向量搜索与全文检索，能跨会话记住用户偏好、项目细节与历史任务，解决大语言模型 “失忆症” 问题。记忆文件可直接编辑、版本控制与批量迁移，适配个人与团队的灵活使用需求。

插件化技能扩展

基于 MIT 开源协议，支持社区插件与自定义技能开发，技能以 SKILL.md 文件形式存在，包含元数据、指令逻辑与工具调用配置。通过 ClawHub 技能注册中心可一键获取社区共享技能，覆盖办公、开发、数据处理、智能家居等多场景，无限扩展能力边界。

安全可控配置

内置多重安全机制：支持指令白名单，拦截危险命令；提供 Docker 沙箱隔离，限制系统访问权限；配置渠道白名单与设备配对策略，仅允许授权用户 / 设备交互。用户可通过配置文件精细化管控权限，降低恶意指令与误操作风险。

技术特性

纯文本存储架构

抛弃传统数据库，采用 “文件即状态” 设计，所有记忆、配置、技能均为人类可读的文本文件。优势包括零配置运维、跨平台兼容、Git 版本控制友好，用户可直接审计、修改数据，降低开发与调试复杂度。

三层解耦设计

采用 Gateway-Node-Channel 三层架构，将智能推理、任务编排、交互渠道彻底分离。Gateway 作为中枢统一调度，Node 提供分布式能力扩展，Channel 负责交互接入，各模块独立迭代、互不干扰，提升系统稳定性与可维护性。

Lane 命令队列管理

创新采用 Lane（车道）抽象管理命令队列，遵循 “默认串行、显式并行” 原则。同一会话任务独占串行 Lane，保证执行顺序与上下文一致性；低风险任务可分配至并行 Lane，提升系统处理效率，有效解决传统异步模式的竞态条件问题。

混合记忆检索

结合 SQLite 向量搜索与 FTS5 关键词匹配，实现语义理解与精确查询的双重能力。短期上下文保障多轮对话连贯，长期记忆支持跨会话知识复用，兼顾检索效率与准确性，无需依赖外部向量数据库服务。

热插拔插件机制

通过稳定的插件 SDK 提供扩展接口，支持上下文管理、技能系统、安全策略等核心功能的热插拔。开发者无需修改核心代码即可自定义功能，插件支持四层优先级（工作区层 > 插件层 > 用户层 > 系统层），实现灵活的功能覆盖与定制。

安装部署

环境前置要求

• 操作系统：Windows 10+/macOS 12+/Linux（Ubuntu 20.04+）
• 核心依赖：Node.js 22.0+、Git、npm/pnpm
• 可选依赖：Ollama（本地模型部署）、各渠道 Bot Token（Telegram/Discord 等）

标准安装流程

1. 安装依赖：通过官方渠道安装 Node.js 与 Git，配置环境变量
2. 安装 OpenClaw：
   • macOS/Linux：执行curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
   • Windows PowerShell：执行iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
   • npm 全局安装：执行npm install -g openclaw@latest
3. 初始化配置：运行openclaw onboard --install-daemon，按向导完成模型配置、Gateway 设置、渠道接入、工作区初始化
4. 启动服务：执行openclaw gateway start，通过openclaw gateway status检查运行状态

核心配置项

• 模型配置：在~/.openclaw/openclaw.json中设置模型提供商（如 ollama/openai）、模型名称与 API 密钥，本地模型需配置 Ollama 地址
• 渠道配置：通过openclaw channels add命令选择目标平台（如飞书 / Discord），输入对应凭证完成接入
• 安全配置：设置allowFrom白名单限制访问 IP / 账号，启用 Gateway 令牌认证，配置命令白名单与沙箱隔离
• 定时任务：通过 Cron 表达式配置周期性任务，或设置心跳任务实现自主执行

部署方案

• 本地部署：直接安装至个人电脑 / 树莓派，完全离线运行，适配个人隐私优先场景
• 云端部署：通过腾讯云、阿里云等云厂商一键部署方案，快速搭建服务，适配轻量团队与企业用户
• 容器化部署：支持 Docker 容器打包，可部署至 Kubernetes 等容器编排平台，实现弹性伸缩与高可用

应用场景

个人办公自动化

批量整理文件、邮件分类与回复、Excel/Word 数据处理、报表自动生成，替代重复性办公任务，提升工作效率。支持定时执行每日简报、会议提醒、日程管理等任务，实现 7×24 小时无人值守。

研发运维辅助

代码调试、服务器终端命令执行、日志本地分析、部署脚本自动化，助力研发团队提升迭代效率。支持远程操控开发环境，完成代码合并、Bug 修复、云平台部署等操作，适配异地协作场景。

数据隐私处理

本地敏感数据整理、内网网页数据抓取、文件加密与备份，全程不触碰公有云，保障数据安全。适配金融、医疗等对数据隐私要求严格的行业场景，避免数据泄露风险。

远程设备控制

外出时通过聊天工具远程操控办公 / 家用电脑，调取文件、执行任务、控制智能家居，实现随时随地的设备管理。支持多设备统一管控，适配移动办公与家庭自动化场景。

轻量数据采集

合规范围内的网页数据本地抓取、格式转换与整理，无需搭建复杂爬虫架构，快速完成数据获取与处理。适配市场调研、信息聚合等轻量数据需求场景。

安全风险

核心安全风险

• 权限滥用：默认具备本地系统操作权限，恶意或错误指令可能导致文件删除、系统异常、数据泄露
• 配置漏洞：默认配置下可能存在未授权访问、命令白名单缺失等问题，易被网络攻击利用
• 模型依赖风险：接入云端模型时可能存在 API 密钥泄露、第三方模型数据合规性问题

安全防护机制

• 权限管控：支持白名单配置，仅允许授权账号 / IP 访问；限制 Gateway 监听地址为本地回环，禁止外部直接访问
• 命令沙箱：预配置安全命令白名单，拦截命令替换、文件重定向等危险操作；终端命令默认在 Docker 容器中执行，实现系统隔离
• 密钥安全：API 密钥、渠道凭证等敏感信息加密存储，禁止明文提交至代码仓库
• 健康诊断：提供openclaw doctor命令，自动检测配置漏洞与安全风险，给出优化建议

安全使用建议

1. 严格配置白名单，仅授权可信用户 / 设备访问
2. 优先使用本地模型，降低云端 API 密钥泄露风险
3. 定期更新 OpenClaw 版本，及时修复安全漏洞
4. 避免让智能体处理敏感核心数据，执行关键任务前人工审核
5. 开启沙箱隔离与命令白名单，限制系统操作权限

生态社区

社区规模与活跃度

截至 2026 年 3 月，OpenClaw GitHub 开源仓库拥有超 26 万星标、3.2 万次复刻、900 + 活跃贡献者，单周 npm 下载量超 150 万次。全球社区覆盖开发者、企业用户、安全研究者等群体，形成活跃的讨论与贡献生态，平均 1-2 天发布一个新版本，迭代速度快。

核心社区资源

• 官方文档：提供完整的安装、配置、架构、开发指南，支持中英文双语阅读
• 技能生态：ClawHub 技能注册中心汇聚 3000 + 社区共享技能，覆盖办公、开发、数据处理等多场景
• 技术社区：GitHub Issues、Discord、知乎等平台提供技术支持，用户可快速获取帮助、反馈问题
• 中文生态：国内社区推出 25 万字完整中文教程、本地化部署指南，降低中文用户使用门槛

社区贡献方式

• 代码贡献：提交功能优化、Bug 修复、插件开发，遵循 MIT 开源协议协作
• 技能贡献：开发自定义技能，提交至 ClawHub 丰富生态
• 文档贡献：完善中英文文档，优化本地化内容
• 社区运营：参与讨论、分享使用案例，助力项目推广与生态建设

影响评价

行业影响

OpenClaw 推动 AI 应用从 “对话交互” 向 “执行落地” 的范式转型，验证了本地优先 AI 代理的可行性与价值，引发行业对数据主权、隐私安全的重新审视。其纯文本存储、模块化架构等设计，为 AI 智能体开发提供全新技术思路，影响后续同类产品的架构设计理念。同时，催生云厂商一键部署方案、硬件适配等产业链环节，推动本地 AI 生态的成熟发展。

专业评价

• 技术层面：被评价为 “架构设计极具极客精神，纯文本存储与分层解耦设计兼顾透明性与可维护性，是本地 AI 代理的标杆方案”
• 产品层面：被赞为 “真正解决用户数据隐私与任务执行需求的 AI 工具，打破传统 SaaS 模式的束缚，赋予用户对 AI 的完全控制权”

深度解读

OpenClaw 是由奥地利连续创业者彼得・斯坦伯格（Peter Steinberger）主导开发的本地优先开源 AI 智能体执行网关，以 “真正能做事的 AI” 为核心定位，打破传统对话式 AI 仅能文本响应的局限，赋予大模型直接操控本地系统、执行实际任务的行动力，实现从 “被动应答” 到 “自主执行” 的范式转型。其因图标为红色龙虾、名称中 “Claw”（螯爪）的隐喻，被国内社区亲切称为 “龙虾”，成为 2026 年现象级开源 AI 项目。

核心定位与本质

OpenClaw 并非传统聊天机器人，而是连接大语言模型与本地环境的执行中枢，核心价值在于实现 “自然语言指令→任务拆解→工具调用→结果反馈” 的全流程自主执行。它支持本地私有化部署，所有对话记录、长期记忆、技能文件均以纯文本形式存储，用户可通过编辑器直接审计与管控，彻底解决传统 AI 的数据隐私与控制权问题。同时，它兼容主流云端模型与本地私有化模型，适配 macOS、Windows、Linux 及树莓派等多平台，兼顾灵活性与普适性。

名称与国别溯源

名称由来

“OpenClaw” 由 “Open”（开源）与 “Claw”（螯爪）组成，精准呼应核心能力 —— 像龙虾的钳子一样抓取任务、操作文件、执行终端命令，直接体现 “动手干活” 的产品定位。其名称经历三次迭代：2025 年 11 月以 “ClawdBot” 启动，谐音致敬 Anthropic 的 Claude 模型；2026 年 1 月因商标争议短暂更名为 “Moltbot”（寓意 “蜕皮成长”）；1 月 30 日最终定名 “OpenClaw”，保留龙虾核心意象并明确开源属性。

归属与创始人

OpenClaw 由奥地利开发者彼得・斯坦伯格个人发起，其为 PSPDFKit（全球 PDF 处理工具巨头）的创始人，2021 年出售公司后以 “周末项目” 形式启动该研发。项目最初隶属于其 2025 年 6 月创立的 Amantus Machina 公司，但 2026 年 2 月创始人加入 OpenAI 负责 Agent 研发后，项目转为独立开源基金会运营，保持中立性与社区驱动性。它无单一所属商业公司，采用 MIT 开源协议，代码完全开放共享。

国内使用与部署方案

国内可用性

OpenClaw国内完全可用，核心限制并非项目本身，而是其依赖的海外模型 API 访问。国内用户可通过两种路径解决：一是本地部署并对接国产大模型（如通义千问、DeepSeek），规避海外网络限制；二是采用国内云厂商一键部署服务，由厂商统一处理网络与模型适配问题。

核心部署渠道

1. 官方原生渠道：官网提供国际版安装包，GitHub 仓库同步源码，适合技术能力较强的用户。
2. 国内加速镜像：Gitee 镜像站与中文社区站提供国内高速下载，适配国内网络环境。
3. 云厂商零部署方案：百度智能云推出 “DuClaw” 零部署服务，用户无需接触服务器与 API Key 配置，订阅后可直接使用，首月低门槛体验；阿里云、腾讯云等也提供轻量应用服务器一键部署镜像，降低部署复杂度 [30]。

安装与快速上手

本地安装流程

1. 环境准备：安装 Node.js 22.0+、Git 与 npm/pnpm，配置系统环境变量。
2. 安装方式：
   • macOS/Linux：终端执行curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash，国内用户可使用加速脚本。
   • Windows：PowerShell 执行iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex。
   • 全局安装：执行npm install -g openclaw@latest，国内推荐使用openclaw-cn包适配网络环境。
3. 初始化配置：运行openclaw onboard --install-daemon，按向导配置模型（国产 / 海外）、交互渠道（飞书、企业微信等）与安全权限。
4. 启动服务：执行openclaw gateway start，通过openclaw gateway status检查运行状态，完成本地部署。

百度智能云零部署（新手首选）

1. 打开百度 App 搜索 “OpenClaw” 或登录百度智能云控制台，找到 DuClaw 服务。
2. 点击 “立即部署”，系统自动完成环境安装与模型配置，全程无需手动操作。
3. 部署完成后，通过网页端或百度 App 直接对话，预置百度搜索、百科等专属技能，适配国内办公场景。

核心使用逻辑与技能扩展

OpenClaw 的使用核心是 **“指令 - 执行 - 记忆” 闭环 **：用户通过聊天工具（飞书、企业微信等）发送自然语言指令，AI 自动拆解为子任务，调用文件操作、终端命令、浏览器自动化等工具完成执行，并将过程与结果存入持久记忆，支持跨会话复用。

核心能力体系

1. 本地优先执行：所有数据与任务默认本地处理，断网状态下仍可执行预设任务，保障数据主权。
2. 多渠道交互：支持 50 + 通讯平台接入，无需专属 APP，通过日常聊天工具即可远程操控设备。
3. 持久化记忆：以 Markdown 和 YAML 格式存储记忆，支持向量检索与关键词匹配，解决 AI “失忆症”。
4. 插件化技能扩展：通过 ClawHub 技能市场获取社区共享技能，覆盖办公、研发、数据处理等场景，支持自定义技能开发。

安全使用要点

1. 权限管控：配置 IP / 账号白名单，限制 Gateway 监听为本地回环，避免未授权访问。
2. 命令沙箱：启用 Docker 隔离执行终端命令，配置命令白名单，拦截危险操作。
3. 模型选择：优先使用本地模型或国产云模型，降低 API 密钥泄露风险。
4. 定期更新：通过openclaw update及时更新版本，修复安全漏洞与功能缺陷。

近期动态

1. 版本迭代：3 月 8 日发布 v2026.3.8 稳定版，两天内完成两轮重磅更新，累计修复 200 + 问题，优化模型适配与执行效率。
2. 模型支持升级：原生适配 GPT-5.4 与 Gemini 3.1 Flash 模型，新增模型降级机制，当主流模型限流或过载时自动切换备选模型，保障服务稳定性。
3. 架构革新：上线 Context Engine 插件接口，实现上下文管理 “自由插拔”，开发者无需修改核心代码即可自定义上下文处理策略，大幅提升扩展性。
4. 国内生态爆发：百度智能云推出零部署 DuClaw 服务，首月低门槛活动吸引大量个人用户；京东云 OpenClaw 服务单周用户增长超 300%，国内部署量持续攀升。
5. 社区规模：GitHub 星标突破 28 万，单周 npm 下载量超 150 万次，成为全球增长最快的开源 AI 项目，社区贡献者超 900 人，生态持续活跃。^{[1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11]}

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