OpenClaw（图标和外号叫龙虾🦞，曾用名包括 Clawdbot 和 Moltbot）是 2025–2026 年在 AI 社区爆火的一款开源 自主式 AI 个人助手 / AI 代理框架。

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什么是 OpenClaw

OpenClaw 是一个开源的 AI 代理系统，本质上是一个可以“替你执行任务”的 AI，而不仅仅是回答问题的聊天机器人，它的特点包括：(维基百科)

• 自动执行任务：可以管理邮件、日历、浏览网页、运行脚本、处理文件等，而不需要每一步都手动确认。(OpenClaws.io)

• 本地运行（自托管）：软件运行在自己的电脑或服务器上（macOS、Windows、Linux 都支持），而不是在云端服务器完全控制。(OpenClaws.io)

• 集成聊天平台：可通过 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 等 IM 平台下达指令或与其互动。(OpenClaws.io)

• 扩展能力强：拥有插件/技能（skills）生态系统，可以自定义扩展 OpenClaw 的能力。(OpenClaws.io)

• 依赖 LLM（大语言模型）：它本身不是生成语言的模型，而是调用像 GPT、Claude、Gemini 等 AI 模型来理解指令并执行动作。(OpenClaws.io)

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为什么它这么火

OpenClaw 成为热点主要有几个原因：(Master Concept)

1. 真正做到执行任务：比传统“只回答”的 AI 聊天机器人更进一步，它可以代替人完成实际工作，比如批量处理邮件、提醒日程、自动回复消息等。(Master Concept)

2. 开源 & 社区推动：代码托管在 GitHub 上，关注度极高，是开源社区增长最快的 AI 项目之一。(Master Concept)

3. 本地权限强大：可以访问本地文件系统、浏览器、命令行等，这使得它功能非常强大（也带来争议）。(OpenClaws.io)

4. 生态扩展快速：社区构建了大量插件/技能，开发者参与热情高。(The Claw Report)

5. 趋势象征意义：代表了从单纯的聊天 AI 向“真正能做事的 AI 代理” 的转变。(Bloom)

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安全性和风险

虽然火，但 OpenClaw 也伴随着很多争议与安全担忧：(Top AI Tools List - OpenTools)

权限过大
它能访问你的文件、运行代码、甚至管理账户，这带来了恶意操作和数据泄露的风险。(Top AI Tools List - OpenTools)

技能生态安全问题
社区贡献的插件有时包含恶意脚本或指令，很容易构成“供应链风险”。(Top AI Tools List - OpenTools)

企业和大厂屏蔽
有公司如 Meta、Google、Microsoft 都对 OpenClaw 或其使用场景发出安全警告或限制。(TechRadar)

不适合普通用户
因为涉及权限、系统运行和安全策略，非技术用户不建议随意部署。(Medium)

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实际应用方向

尽管风险高，OpenClaw 在多个场景引起关注：

• 自动化个人助理：自动回复邮件、安排日程、检查航班等。(OpenClaws.io)

• 开发者自动化工具：自动化程序构建、代码检查、部署任务等。(OpenClaws.io)

• 加密和交易机器人：在 crypto 社区，有人用它构建自动交易机器人（高风险）。(KuCoin)

• Agent 社区实验：甚至出现了由多个 AI 代理互动的社交平台（如 Moltbook）。(卫报)

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OpenClaw 是当前最火、最具争议的开源 AI 代理项目之一，它代表了 AI 从“只能聊天”到“替人做事”的新阶段。功能非常强大，但也带来前所未有的安全与权限挑战。对于有技术背景的开发者和实验者来说，它非常有趣；对于普通用户来说，目前仍需谨慎使用。(维基百科)

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OpenClaw 的技术原理

OpenClaw 本质上是一个：基于大语言模型（LLM）的自主任务执行 Agent 框架。它不是模型本身，而是一个 调度系统 + 执行引擎。

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整体架构

用户指令
   ↓
LLM（理解 + 规划）
   ↓
任务拆解（Planner）
   ↓
Tool / Skill 调用
   ↓
执行环境（Shell / API / 文件系统）
   ↓
观察结果（Observation）
   ↓
再次推理
   ↓
直到任务完成

ReAct 结构（Reason + Act）循环

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核心技术组件拆解

LLM 推理引擎（大脑）

OpenClaw 通常接入：GPT、Claude、Gemini、本地模型（如 LLaMA）

LLM 负责：理解自然语言、生成任务步骤、决策下一步调用什么工具

比如：

用户说：“帮我部署这个项目”

LLM 生成：

[
  "检查项目类型",
  "安装依赖",
  "运行测试",
  "构建项目",
  "执行部署脚本"
]

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Planner（任务规划器）

有两种实现方式：1.简单模式：Prompt内规划，让 LLM 直接输出步骤列表

2.高级模式：独立规划模块，先让 LLM 生成任务树、再逐步执行、支持中途修正。这个设计类似：分层控制（Hierarchical Agent）。

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Tool / Skill 系统（能力扩展层）

这是 OpenClaw 真正强大的地方。常见工具类型：Shell 执行、文件读写、Git 操作、浏览器控制、API 调用、数据库查询。每个 Skill 本质是一个：

def tool(input):
    执行某种功能
    return 结果

LLM 输出结构化调用，系统解析后执行；称为Function Calling / Tool Calling 架构。

{
  "tool": "shell",
  "command": "pytest"
}

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执行环境（Execution Sandbox）

OpenClaw 通常运行在：本地终端、Docker 容器、虚拟环境；它获得了系统级权限，这也是风险来源。关键能力：

subprocess.run()
os.listdir()
open()

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记忆系统（Memory）

一个 Agent 如果没有记忆，就无法完成复杂任务。OpenClaw 一般有三种记忆：

1.短期记忆（Context）：当前对话 + 当前任务状态

2.长期记忆：使用向量数据库（如 FAISS）、Embedding 存储历史任务

3.工作记忆：保存当前执行步骤结果

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核心算法模式

OpenClaw 大概率采用以下模式之一：

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1.ReAct 模式

LLM 输出后，循环执行

Thought: 我需要检查项目
Action: shell
Input: ls
Observation: 项目是Python

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2.Plan-Execute 模式

分两阶段：先规划，再逐步执行

优点：更稳定，可控性强

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3.Reflexion自我修正

如果失败：读取错误，重新规划，再执行；这让 Agent 看起来“会思考”。

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和普通 ChatGPT 的区别：本质差异在于ChatGPT 是“语言模型”；OpenClaw 是“语言模型驱动的操作系统代理”

ChatGPT	OpenClaw
只生成文本	执行真实操作
无系统权限	可访问文件系统
无持续任务	可长期运行
无自动循环	有执行循环

为什么它这么强？因为它实现了三个关键突破：LLM 决策能力，Tool 调用能力，自动执行循环。组合后 AI 不再只是回答问题，而是开始“行动”。

OpenClaw 的核心不是新算法。而是把 LLM 变成一个可以调度系统资源的控制中枢。也就是说它是一个AI 调度操作系统。

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