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给自己搭一个 AI 搭档：OpenClaw 安装使用全记录

AI 前沿2026年2月24日· 原作者：AI大模型应用实践· 5 分钟阅读0 阅读

这两天AI技术圈的焦点被一个名为 Clawdbot（已改名为Moltbot） 的开源项目牢牢占据。这个被称为“全天候 Jarvis”的AI助手，不仅在 GitHub 上的星标数在短时间内飙升8万+，甚至引发了一种名为“FOMO”（错失恐惧症）的开发者狂欢，连带苹果 Mac mini 都因其


这两天AI技术圈的焦点被一个名为 Clawdbot（已改名为Moltbot） 的开源项目牢牢占据。
这个被称为“全天候 Jarvis”的AI助手，不仅在 GitHub 上的星标数在短时间内飙升8万+，甚至引发了一种名为“FOMO”（错失恐惧症）的开发者狂欢，连带苹果 Mac mini 都因其作为部署主机而销量大增。
连 Claude 的母公司 Anthropic 都有员工评价：“这正是我们设想中 Claude Cowork（协同工作）应有的形态。”
今天带大家来深度认识和体验下这位当红炸子鸡：Clawdbot。
  1. 快速弄懂：Clawdbot 是什么？
  2. 印象派：更像 Manus 还是 Cowork？
  3. Clawdbot 的独特“魅力”在哪里？
  4. Clawdbot 有哪些“创意”使用场景？
  5. 如何安装与配置 Clawdbot？
  6. 揭开引擎盖：Clawdbot 是如何运转的？
  7. 观察与展望：有哪些不足与挑战？


1

快速弄懂：Clawdbot 是什么？

简单说，Clawdbot 就是：
一个开源免费、本地运行的个人 AI 智能体（Agent）。
  • 开源免费：完全开源免费！甚至还是极为宽松的MIT License（当然模型得自己准备，API 费用还要自己出）。
  • 本地运行：这不仅是因为它可以本地部署，而是在设计上就是以“住在”你的电脑里为主要场景。
  • 个人智能体：面向个人工作的智能体。注意是“ Agent ”，不是“ Chatbot ”（豆包），不是“ Copilot ”（Office Copilot）。

由于“智能体”概念的滥用，必须再次认识，如何才算真正的Agent？抛开复杂的ReAct、Skills 等概念，普通人可以这么去判断：

  • 会规划：把任务目标拆分成多个步骤

  • 会用工具执行动作：调用API、运行脚本、操作浏览器等

  • 自我检查与迭代：失败重试、验证结果、对齐任务目标等



2

印象派：更像 Manus 还是 Cowork？

说到通用智能体，你一定会想到两个典型的代表 — 去年大火的Manus与Anthropic最近的Cowork。它们代表了两种不同的 Agent 形式：
  • Manus：云端远程型
工作方式是：给Agent一台“远程电脑”（沙箱），它在云端点网页、调工具、跑脚本，最后产出文本或文件。
适合：在线订票、表格填写、信息搜集整理、跨网站流程等
  • Cowork：本地协作型
工作方式：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。
适合：写作、整理资料、批量处理文件、工作任务处理等
那么Clawdbot是怎样的呢？
从形态上看，Clawdbot 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。
尽管如此，Clawdbot 又有着诸多的独特之处。


3

Clawdbot 的独特“魅力”在哪里？

如果只是一个开源版本的Cowork，那么有OpenCowork，有Eigent；而不会是Clawdbot火爆出圈。
我们把Clawdbot的独有“魅力”总结到以下五个方面：
  • 入口形态
Clawdbot的入口不限定在某个官方工作台（比如Claude Desktop），而是在你日常使用的工作聊天入口，比如WhatsApp/Telegram/Discord/iMessage/飞书/钉钉等 — 如果你愿意，甚至可以通过 Email 让它干活。
  • 主动性
Clawdbot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时间启动Agent并发消息告知。这让交互体验从“工具”变成了真正的“协作”。
  • 长期记忆能力
Clawdbot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。或许几周前你随口提到的细节，它在今天的对话中依然能调用。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。
  • 高可扩展性
这是我认为它最强大的地方。
Clawdbot 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，Clawdbot一个强大甚至“有趣”的功能在于：可以把多个电脑或手机设备变成Clawdbot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 Clawdbot 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，Clawdbot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。所以也引起权限太高的争议与风险。
除此之外，我们把Clawdbot与Cowork、Manus做个简单对比：


4

Clawdbot 有哪些“创意”使用场景？

我们用一些社区案例来了解来自 Clawdbot 的独有“创意”。

  • 收件箱清理（Gmail 插件）
用户在 Telegram 下达指令，让它检查最近 10 封邮件并判断哪些需要回复。Clawdbot 会调用 Gmail 插件扫描邮件列表做筛选，并给出判断理由。
  • 会议日程安排（ Calendar API）
会议协调：输入“下周找一个 30 分钟空档与某人开会”。Clawdbot 会读取日历空闲时间，必要时对齐对方可用时段，给出多个候选时间并发出邀请。
  • 日程提醒（定时任务 + 聊天渠道）
把它当成自动化主动“秘书”，例如：“每天早上 9 点整理每日早报给我”。Clawdbot 会创建定时任务，到点后通过聊天渠道准时推送。
  • 设备控制（本地状态 + IoT API）
例如要求它“晚上 11 点后如果电脑仍在使用，就把客厅灯光调暗”。Clawdbot会定时触发检查本机活动状态，再调用灯光控制 API 完成动作。
  • 更高阶的自主应变
一个社区分享的较“科幻”的案例是：用户让它预订周六晚餐餐厅。在线订位失败后，它转而使用语音生成服务模拟电话语音联系餐厅，最终完成预约！
整体而言，这些场景的确在很大程度上实现了许多我们曾希望 AI 去做的繁杂工作。以前头疼的一些日常任务，现在只用在聊天界面上吩咐一句就搞定。


5

如何安装与配置 Clawdbot？

多说无益，我们在MacOS下做一个简单的体验。Clawdbot 配置项目非常多；不过目前教程已经满天飞，这里就简化一些。
配置Clawdbot有一个小小的诀窍是：
先做最小配置，然后让 Clawdbot 来辅助你配置。
第一步：安装。
最快的方法是从终端工具执行命令：
curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash
安装脚本会自动检测操作系统并完成安装。

第二步：配置Gateway。
运行命令开始配置向导：
clawdbot onboard --install-daemon
在确认安全提醒后，选择“QuickStart”，这样会跳过很多自定义配置（采用默认），最开始你只需要配置Model（这里选择了MiniMax）、默认 Skills，其他都可以暂时跳过（选择“Skip”）。直到看到 Gateway 启动成功（先忽略什么是Gateway）。最后会提示：
选择Open the Web UI，将会打开浏览器，用来管理与配置Clawdbot。
现在，就完成了基本安装与配置。
在WebUI中提供了Chat的对话工具，先打个招呼测试下模型吧。

第三步：配置Channel。
如果你只想用WebUI上的Chat来简单体验Agent，那么就已经结束了。
但将入口扩展到第三方IM工具，正是 Clawdbot 的独到之处，如果想体验，你就需要配置 Channel（相当于IM适配器）。
由于默认支持的 Channel 对国内用户并不适合。因此这里我选择使用插件来将飞书应用接入到本地的Clawdbot。
我试着让 AI 帮我配置：
它居然成功了！AI选择了一个feishu-bridge的技能安装，并指导我完成了飞书平台上的配置，且最终启动正常（你也可以选择其他插件）。
现在，通过飞书客户端给机器人发送一个消息，就可以“激活”Clawdbot：

第四步：简单体验。
现在可以通过飞书来给机器人安排工作了，你也可以拉到工作群里共享（小心Token爆炸）。
做了几个测试看看效果：
由于目前Mac App，以及用于能力扩展的iOS/Android Node客户端都需要源码编译，另外 API 也需要时间配置，希望下次可以分享更多复杂的案例。
尽管如此，现在借助 Clawdhub 上海量的Skills，已经有大量的场景等你去挖掘与实践，最重要的是 — 你不用和 AI 抢一台电脑，而可以远程吩咐家里的“助手”随时帮你干活。


6

揭开引擎盖：Clawdbot 是如何运转的？

了解 Clawdbot 能做什么后，我们来看它背后的原理与设计。
Clawdbot 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。
当然，即使对于开发者，大部分也无需过度关注内部细节。本文我们首先来认识Clawdbot 架构设计的“一级视图”：
这里用尽可能容易理解的方式介绍核心模块：
Gateway/Routers（中央网关）
“大脑中枢+交通枢纽”，也是整个系统的核心。
默认运行在本地的 127.0.0.1:18789 端口。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）。
Clawdbot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（远程能力节点）
“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：
  • 调用某个 iPhone 的摄像头拍照，然后做后续处理
  • 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）

Channels（渠道适配器）
“通信与翻译官”，与不同消息渠道的通信与消息适配。
根据配置与不同的渠道（比如飞书）建立安全链接，完成消息收发（通常是WebSocket 协议）以及格式转换 — 即翻译成 Clawdbot 能听懂的格式。

Clients（客户端）
“管理与控制者”，用来给 Gateway 下达“指令”。
Clawdbot 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clawdbot 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，Clawdbot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。


7

观察与展望：有哪些不足与挑战？

尽管 Clawdbot 在设计、功能与体验上，有着耳目一新的独到之处，我们也看到AI 越来越从单纯的“对话者”进化为“行动者”。不过作为一款实验性质的开源软件，仍然有一些挑战需要面对。
安全风险
尽管Clawdbot在诸多层面有大量的安全机制，但GitHub 上关于安全的 Issue 还有几百个。毕竟，高自由度与高风险一般不分家 — 赋予 AI 读写文件和执行 Shell 的权限极其危险。一旦遭遇“提示词注入攻击”，AI 可能会被诱导执行删除等破坏性指令。

建议：正式使用切勿在存有敏感数据的主力机上裸跑，最好使用 Docker 容器或独立设备隔离运行。


成本与不稳定性
在测试时发现 Clawdbot 对 Token 的消耗相当大。当然也可能是优化不够，不过高强度的 Agent 必然消耗大量的 Token。如果再挂载 Claude/Gemini Pro这类昂贵的模型，API 费用不容小觑（但任务质量又的确重度依赖模型）。同时，测试时也发现Agent 偶尔会卡死或崩溃，需要人工介入。

本土化挑战
目前 Clawdbot 主要适配海外生态（Telegram/WhatsApp/Slack），缺乏对微信、飞书、钉钉等国内主流 IM 的官方支持，限制了其在国内日常场景的实用性；尽管已经有一些插件，不过考虑到一些平台的封闭性，未来实现到什么程度仍然有待观察。
虽然如此，Clawdbot 依然是一个里程碑。它很大程度展示了未来工作生活的新可能：我们负责决策与创造，AI 负责执行与琐事。 这场由开源社区发起的 AI 智能体的新故事，或许才刚刚开始。

标签：AI

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