OpenClaw：本地优先的开源AI智能体执行框架

OpenClaw是一款以“执行”为核心的开源AI智能体工具，它让大语言模型从对话走向实际操作，在用户自己的机器上运行，并通过日常聊天应用远程驱动任务。本文系统梳理OpenClaw的基本信息、功能架构、发展脉络、使用方法与竞品格局，帮助读者全面理解这一工具的能力边界与适用场景。

一、OpenClaw是什么

OpenClaw（中文社区常称“龙虾”）是一个运行在用户自有设备上的开源AI智能体平台。它的核心身份不是“聊天机器人”，而是一个执行型智能体框架：用户通过WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、飞书等日常通讯工具向它发送自然语言指令，OpenClaw在获得授权的本地环境中调用工具、操作文件、控制浏览器、运行命令，并将结果回传到对话窗口中。简言之，大语言模型负责“思考”，OpenClaw负责“动手”。

与云端SaaS型AI助手不同，OpenClaw的设计哲学是“你的助手，你的机器，你的规则”——它可以运行在笔记本电脑、家用服务器或VPS上，数据与密钥留在用户选择的基础设施中，不经过第三方服务器中转。这一“本地优先”的定位，是OpenClaw区别于大多数同类产品的根本特征。

1.1 Openclaw基本信息

项目	内容
工具/平台名称	OpenClaw（曾用名：Clawdbot、Moltbot；社区昵称：龙虾）
官网网址	https://openclaw.ai
文档地址	https://docs.openclaw.ai
上线时间	2025年11月（以Clawdbot名称首发）
正式定名时间	2026年1月30日
产品功能	本地AI智能体执行、多聊天平台接入、工具调用、Skills技能扩展、长期记忆、心跳调度、多模态交付
所属公司/发起方	由奥地利开发者Peter Steinberger发起；项目以开源基金会形式运营，创始人于2026年2月加入OpenAI后项目保持独立开源
开源协议	MIT License
支持平台	macOS、Windows、Linux、iOS、Android
当前版本线	2026.10.x（截至2026年11月初）

二、主要功能

OpenClaw的功能体系围绕“让智能体在真实环境中做事”展开，可以划分为执行能力、扩展能力、调度能力与交付能力四个层面。

2.1 执行层：工具调用与系统操作

OpenClaw向智能体开放了一组核心工具，包括exec（执行命令）、read/write/edit（文件读写与编辑）、browser（浏览器自动化）、web_search/web_fetch（网络检索与抓取）、memory_search（记忆检索）以及消息发送与会话管理工具。这意味着当用户说出“帮我把桌面上的截图按日期归类”时，OpenClaw不是给出步骤建议，而是实际执行文件重命名与移动；当用户要求“监控这个网页的价格变化”，它可以调用浏览器工具完成抓取并按设定节奏回报结果。

2.2 扩展层：Skills技能体系

Skills是OpenClaw能力生长的核心机制。每个Skill本质上是一份“操作说明书”，定义智能体在特定任务中如何组合底层工具与外部服务。ClawHub是官方的技能注册表，截至2026年3月，上面可获取的技能数量已超过25,000个，覆盖办公自动化、信息检索、代码辅助、数据分析、社交媒体管理等场景。更值得注意的是OpenClaw的自适应技能扩展逻辑：面对一个抽象指令，智能体可以自主识别能力缺口，前往ClawHub检索并安装所需技能，形成“用到什么、学什么”的持续进化路径。

2.3 调度层：心跳机制与常驻运行

OpenClaw内置心跳调度能力，可以按固定间隔（如每30分钟）自主检查邮箱、日程、数据库或指定信息源，在无人值守时处理任务并主动推送结果。这一机制使OpenClaw从“被调用才响应”的工具，转变为7×24小时待命的常驻智能体：它可以在用户睡觉时扫描收件箱中的重要邮件、在盘前自动生成数据简报、在项目仓库出现异常时发出提醒。

2.4 交付层：多模态输出

执行结果不只以文本形式回到对话框。OpenClaw支持将输出自动渲染为Word文档、PDF报告、Excel表格或可视化图表，并通过API或消息渠道直接投递到指定群组或会话中。从“接收指令”到“成品交付”在一个系统内部闭环完成，减少了格式转换与人工分发的中间环节。

三、发展历程

OpenClaw的成长轨迹在开源软件史上是罕见的：从一个周末原型到全球现象级项目，前后不过数月。

3.1 起源与更名（2025年11月—2026年1月）

2025年11月，奥地利开发者Peter Steinberger以“Clawdbot”之名发布了这一项目。名称中的“Claw”与“Claude”形成谐音，带有明显的技术趣味。项目发布后，GitHub星标数在一个月内迅速攀升，至2026年1月26日已达20,700。然而，名称中的谐音引发了Anthropic的商标关注。2026年1月27日，项目更名为“Moltbot”（取自龙虾蜕壳生长的意象）；1月30日，最终定名为“OpenClaw”——“Open”代表开源与开放，“Claw”保留龙虾血统的延续。

3.2 爆发与生态扩张（2026年2月—2026年3月）

定名后，OpenClaw进入爆发期。2026年2月，GitHub星标突破10万，一周内吸引约200万访客。OpenAI CEO Sam Altman于2月中旬宣布Peter Steinberger加入OpenAI，同时OpenClaw项目保持开源并由基金会运营。3月，国内主要云厂商密集接入：腾讯云、阿里云、火山引擎、百度智能云等相继上线OpenClaw云端部署服务，国家超算互联网也宣布其OpenClaw服务打通飞书。同期，OpenClaw发布3.22版本，完成插件架构重构并集成GPT-5.4模型支持。

3.3 2.0重构与常态化迭代（2026年6月—2026年11月）

2026年6月底，OpenClaw上线iOS与Android官方应用，将移动端纳入交互体系。8月31日，项目发布v2026.8.1，团队直接称之为“OpenClaw 2.0”。这次更新由933名贡献者参与、包含超过16,000个拉取请求，覆盖安装流程、消息、记忆、技能、模型、自动化、浏览器、原生应用、插件与安全机制，是项目历史上规模最大的一次重构。此后，OpenClaw回归高频迭代节奏：10月发布v2026.10.4、v2026.10.5等版本，11月初继续推进至v2026.10.10，在安全加固、备份机制、技能工坊与侧边栏体验上持续优化。

四、核心优势

OpenClaw在短时间内获得广泛关注，并非因为它使用了一个更强大的模型，而是因为它在“模型如何落地为行动”这一层做出了不同于主流AI助手的架构选择。

4.1 本地优先与数据主权

OpenClaw默认以单进程Gateway运行在用户设备上，配置、凭据与记忆存储在本地文件系统中。对于处理敏感邮件、内部文档、客户数据或研究素材的用户而言，这意味着信息不必离开自己的基础设施即可获得AI执行能力。这一特性在数据合规要求较高的场景中具有实际意义。

4.2 执行深度与工具开放性

多数AI助手的能力上限由产品团队预设的功能清单决定。OpenClaw的能力上限则取决于工具的开放程度与Skills生态的丰富度。exec、文件系统访问、浏览器控制等底层工具赋予了智能体在真实环境中完成复杂操作的权限，而Skills的可插拔设计使能力可以在不修改核心代码的前提下持续扩展。这种“框架+生态”的模式，让OpenClaw的实用性随社区贡献而增长，而非依赖单一团队的迭代速度。

4.3 聊天界面即控制台

OpenClaw不要求用户安装专用客户端或学习新的交互范式。它将WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、飞书等即时通讯工具直接作为指令入口和结果出口。用户不需要切换工具链，在已经熟悉的对话窗口中就能调度一个具备系统级执行能力的智能体。这一设计大幅降低了从“知道AI能做事”到“实际让AI做事”之间的操作摩擦。

4.4 长期记忆与“养成”体验

OpenClaw的记忆存储在本地，智能体可以在与用户的持续交互中积累偏好、习惯与上下文。用户通过日常对话逐步定义智能体的人格、作息与分工，形成一种被社区称为“养龙虾”的使用体验。这种长期关系的建立，使智能体从一次性任务工具转变为随使用时间增值的“第二大脑”。

五、如何使用

OpenClaw的入门门槛在持续降低。2.0版本对安装与引导流程做了大幅简化，一台具备Node.js运行环境的机器通常可以在数分钟内完成基础配置并开始第一次对话。

5.1 使用教程：从安装到第一次执行

5.1.1 前置条件

需要Node.js 24.16.0以上（24.x系列）或26.1.0以上版本，推荐使用Node 26以获得安全修复。同时需要一个可用的大模型接入方式：可以是已有的Claude Code或Codex CLI登录凭据，也可以是任意支持的大模型API Key（如Anthropic、OpenAI、DeepSeek、通义千问等），或者通过Ollama运行的本地模型。

5.1.2 安装与引导

在macOS或Linux终端中执行安装命令后，引导向导自动启动。选择“Quick start”，OpenClaw会尝试检测系统中已有的AI接入凭据，验证后保存配置并打开Web控制台。若自动检测失败，则进入手动配置流程，填入API Key与消息渠道信息。Windows用户可通过PowerShell执行对应安装脚本，或使用WSL2环境。Docker用户可直接拉取官方镜像运行。

5.1.3 连接消息渠道

引导流程中至少需要选择一个消息渠道。Telegram是上手最快的选项，只需创建一个Bot并填入Token即可完成配对。WhatsApp、Discord、Slack、飞书等渠道的接入方式在官方文档中有分步指引。完成渠道配置后，用户就可以在手机或桌面的聊天应用中向OpenClaw发送指令。

5.1.4 第一次执行任务

在消息窗口中发送“你能做什么？”或“总结一下今天的科技新闻”可以验证基础对话链路。要进一步体验执行能力，可以尝试“在桌面创建一个名为‘测试’的文件夹”或“帮我查看收件箱中最近三封未读邮件并列出主题”。首次涉及文件或系统操作时，建议保持沙箱模式（Sandbox），待熟悉权限边界后再根据需要调整安全策略。

5.2 权限与安全配置要点

OpenClaw赋予了智能体真实的系统操作权限，因此权限管理是使用中不可回避的环节。官方推荐的三层管控机制包括：Workspace隔离（每个智能体在独立目录中运行）、Docker沙箱（高危操作在隔离容器内执行）以及Gateway层的访问控制（默认绑定本地回环地址，拒绝未经验证的外部连接）。对于生产性或高敏感环境，应显式配置沙箱策略并限制exec工具的可用范围，而非依赖默认设置。

六、最新动态

截至2026年11月初，OpenClaw处于高频维护与生态扩展并行的阶段。

在版本层面，v2026.10.10于11月初发布，重点改进了秘密信息脱敏后的Git备份安全性，并升级了原生CLI工具链。v2026.10.5版本刷新了侧边栏交互，为技能工坊引入保存版本与撤销功能，并允许通过常规聊天链接读取已发布的会话。此前的v2026.10.4被社区文档标注为经过验证的稳定版本，Gateway、Agent运行时与工具层的接口在该版本上保持了一致性。

在生态层面，2026年11月初的数据显示OpenClaw的代码仓库在单日处理了约500条拉取请求，其中过半被合并或关闭，反映出贡献者规模的持续扩大。与此同时，社区围绕OpenClaw构建的技能库、部署指南与安全审计工具也在同步增长，形成了一个围绕“开源执行型智能体”的活跃技术生态。

七、竞品对比

OpenClaw并非执行型智能体赛道的唯一选择。2026年以来，本地部署与云端部署两条产品线各自演化出定位分明的竞品。以下从部署方式、核心优势与适用场景三个维度进行横向比较。

产品	部署方式	核心优势	关键局限/适用注意
OpenClaw	本地/自托管为主，亦可通过云厂商部署	工具开放深度高，Skills生态最大（ClawHub技能数量领先），执行与自主规划能力突出	对国内应用的原生适配相对有限；高权限模式下需要用户具备安全意识与配置能力
CoPaw（阿里巴巴）	本地部署	原生支持QQ等国内应用，中文语义优化，部署便捷（云端十分钟可完成）	审计日志与权限配置说明待完善，执行过程透明度有提升空间
KimiClaw（月之暗面）	云端部署	多模态输入切换便捷，定时任务适配飞书、钉钉等平台	模型生态相对封闭，复杂任务自主拆解能力偏弱
MaxClaw（MiniMax）	云端部署	超长上下文与长期记忆能力，渠道接入灵活，成本清晰	企业级权限与审计能力相对薄弱
Nanobot	本地/命令行	基于MCP协议的超轻量设计，启动快，资源占用低，模块化程度高	开箱功能不如OpenClaw完整，需要自行配置MCP服务器与工作流，适合开发者
Memu	本地部署	长期记忆与本地知识图谱见长，主动性建议能力强，运行成本较低	执行深度与工具调用广度不及OpenClaw，更偏向“理解型助手”而非“执行型智能体”

从对比中可以看到，OpenClaw在“执行深度”与“生态开放性”两个维度上处于领先位置，但其代价是对用户的配置能力与安全意识提出了更高要求。CoPaw在中文办公场景的本地适配上有明显优势，云端产品则以零运维和开箱即用吸引不愿管理本地基础设施的用户。选择哪一款工具，取决于用户对数据位置、执行深度、中文场景适配与运维成本的权衡。

八、FAQ帮助

OpenClaw是免费的吗？

OpenClaw本身以MIT协议开源，代码可免费获取、使用与修改。实际运行中可能产生费用的是所接入的大模型API调用。用户可以选择付费的商业模型API，也可以通过Ollama等方式接入本地模型以避免API费用。

OpenClaw和ChatGPT、Claude有什么区别？

ChatGPT和Claude是对话型AI产品，核心交互是“你问、它答”。OpenClaw是一个执行框架：它把大模型的推理能力与工具调用、文件操作、浏览器控制、定时调度结合起来，让AI在获得授权的环境中实际完成操作。OpenClaw可以使用包括Claude、GPT系列在内的多种模型作为其“大脑”。

没有编程基础可以使用OpenClaw吗？

可以完成安装与基础使用，但需要一定的学习意愿。2.0版本的一行命令安装与Quick start引导已经大幅降低了入门门槛，连接Telegram等渠道的流程也较为直观。涉及权限配置、Docker沙箱设置或自定义Skill开发时，具备基础命令行知识会更有帮助。

OpenClaw安全吗？

安全与否取决于部署方式与权限配置。OpenClaw默认运行在本地，Gateway绑定回环地址，数据不经过第三方服务器。但它在被授予权限后可以执行系统命令、读写文件，这意味着错误指令或恶意Skill可能造成真实后果。官方推荐使用Workspace隔离与Docker沙箱限制高危操作；在高敏感环境中，应显式收紧权限而非保持默认的宽松模式。国家互联网应急中心曾就OpenClaw类执行型智能体的安全风险发布提示，用户在部署前应当了解所授予权限的范围。

OpenClaw支持哪些大模型？

OpenClaw的模型接入层是开放的。官方文档与社区指南中涉及的支持范围包括Anthropic Claude系列、OpenAI GPT系列、Google Gemini、DeepSeek、通义千问（Qwen）、Kimi（Moonshot）、GLM、MiniMax，以及通过Ollama运行的本地开源模型。2.0版本在安装流程中可以直接复用已有的Claude Code或Codex CLI登录凭据，进一步简化了模型接入。

OpenClaw可以在手机上使用吗？

可以。2026年6月底OpenClaw上线了iOS与Android官方应用。更轻量的方式是通过Telegram、WhatsApp等消息渠道与运行在电脑或服务器上的Gateway通信，在手机聊天窗口中发送指令并接收结果。

OpenClaw的记忆存储在哪里？会同步到云端吗？

记忆默认存储在本地文件系统中，与Gateway运行在同一台机器上。除非用户主动配置云端同步或使用云部署方案，记忆数据不会自动上传到外部服务器。这一设计是OpenClaw“本地优先”定位的直接体现。

参考来源

OpenClaw官方博客（openclaws.io、openclaw.ai）；OpenClaw官方文档（docs.openclaw.ai）；百度百科“OpenClaw”词条；国家科技创新信息平台转载《北京日报》报道；新华财经西南证券研报；国家工业信息安全发展研究中心类OpenClaw智能体测评；阿里云开发者社区OpenClaw指南；36氪/C114智能体横向评测；GitHub openclaw/openclaw版本发布记录。