OpenClaw 是由开发者 Peter Steinberger 发起的开源、本地优先的 AI 代理与自动化平台，前身为 Clawdbot、Moltbot，核心是作为 “AI 驱动的自动化执行平台”，让 AI 在本地设备自主执行任务，数据可控且可扩展。以下从核心定位、关键特性、工作流程、应用场景、技术架构等方面详细介绍：
核心定位
- 本地优先的自主 AI 代理：区别于传统云端聊天工具，可部署在本地设备或私有服务器，数据留存本地，用户自主可控。
- 多渠道交互的执行平台：通过主流即时通讯工具（如 WhatsApp、Telegram、Slack、飞书、钉钉等）接收自然语言指令，主动执行任务并反馈结果。
- 可扩展的定制化框架：通过 Skills 系统扩展功能，适配个人、企业等多样化场景，支持集成第三方模型与插件。
关键特性
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 本地部署与隐私安全 | 可在个人电脑、VPS 等运行，数据不上传第三方服务器，隐私与数据安全更有保障 |
| 持久记忆能力 | 长期记忆以文件形式存储本地，可搜索调用，且会随使用主动更新，提升交互连贯性 |
| 主动执行与任务拆解 | 能将复杂需求拆解为子任务，自动调用工具、软件与 API，主动推进任务执行 |
| 多模型兼容 | 支持接入 OpenAI、Anthropic 等云端模型，也适配 Kimi K2.5、小米 MiMo - V2 - Flash 等本地模型 |
| 技能扩展（Skills） | 内置 52 个预装技能，用户可自定义开发，实现如文件处理、数据提取、代码编写等功能 |
| 定时任务与自动化 | 支持自然语言创建定时任务，智能判断紧急程度并选择沟通方式 |
工作流程
- 需求解析：理解用户自然语言指令，明确任务目标。
- 任务规划：将复杂任务拆解为可执行的子任务流程。
- 工具调用：自动调用本地软件、API 接口或第三方服务，完成具体操作。
- 结果反馈：以清晰格式返回执行结果，支持用户进一步修正指令。
应用场景
- 个人事务处理：日程管理、文件整理、邮件分类、智能提醒等，充当私人智能助理。
- 工作效率提升：代码编写与执行、数据查询与分析、报告生成、自动化办公流程搭建等。
- 智能家居控制：对接硬件设备，通过指令控制家电、监控设备状态等。
- 企业办公自动化：接入 CRM、ERP 等系统，自动提取数据、生成报表并分发，降低人工成本。
技术架构
- Gateway 控制平面：基于 Node.js 的长时运行服务，管理会话、通道、工具与事件，支持本地和远程访问，内置 Web UI 控制面板。
- 消息路由模块：连接多渠道通信平台，接收指令并分发执行结果。
- AI 模型集成层：适配多种大语言模型，提供自然语言理解、任务规划能力。
- 技能与工具调用层：管理 Skills 系统与各类工具，执行具体任务操作。
- 本地存储层：存储配置数据、交互历史、长期记忆文件等。
发展历程
2026 年初项目以 Clawdbot 之名发布，因与 Claude 发音近似引发商标争议，短暂更名为 Moltbot，最终定名为 OpenClaw，核心功能与技术架构未发生本质变化，用户数据可无缝迁移。
总结
OpenClaw 的核心价值在于将 AI 的自然语言理解、任务规划能力与本地设备的执行能力结合，打造 “有手的 AI”，既保障数据隐私，又能高效完成各类自动化任务，为个人和企业提供了灵活、安全的 AI 助理解决方案。