前言

近期关注到爆火的OpenClaw（原名：Clawdbot/Moltbot），之前由于工作繁忙AI这一块的博客一直没写，刚好今天整理下。
OpenClaw 是2026年全球最火爆的开源自主式AI Agent项目，能在个人电脑（如 Mac、Windows、Linux）上运行，支持通过 WhatsApp、Telegram、iMessage 等聊天软件接收指令并直接操作电脑完成任务。能整理文件、修复代码、管理邮件，支持接入 Anthropic、OpenAI 等顶尖模型。具备永久记忆功能，能记住用户偏好和上下文自我进化，根据新指令开发新技能。OpenClaw 强大的灵活性和扩展性使其成为提升个人效率和生产力的理想工具。


AI Agent

在了解OpenClaw之前先说说，什么是AI Agent，AI Agent是整个系统的顶层概念，代表一个能够感知环境、推理决策、执行动作的智能体。它通过整合多个子系统来实现类人行为：理解信息、记忆历史、调用工具、执行任务。
针对截止目前来说，AI Agent能做到下述几点

模块说明
LLM大模型&推理服务
RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成
Memory记忆模块
Skills技能模块
MCP可扩展的功能模块，允许第三方开发工具接入

RAG

作用
  • 在回答问题或生成内容前，先从外部知识库（如数据库、文档、网页）中检索相关信息。
  • 将检索到的内容作为上下文输入给大模型，提升回答的准确性与事实性。
优势
  • 解决了大模型“幻觉”（编造信息）的问题。
  • 支持实时更新的知识（如企业内部资料、最新政策）。
业务场景
  • 客服机器人：根据客户提问，从产品手册或FAQ中检索答案，提供精准回复。
  • 法律咨询助手：查询法律法规条文后生成合规建议。
  • 企业知识问答系统：员工可快速查找公司制度、流程文档。

Memory

作用
  • 记录用户交互历史、对话上下文、任务状态等信息。
  • 支持长期记忆（如用户偏好）和短期记忆（当前对话上下文）。
功能特点
  • 避免重复提问，保持对话连贯性。
  • 实现个性化服务（如记住用户的喜好）。
业务场景
  • 个人助理：记住你常去的餐厅、喜欢的音乐类型，主动推荐。
  • 销售跟进系统：记录客户上次沟通内容，下次自动提醒关键点。
  • 教育辅导AI：跟踪学生学习进度，个性化调整教学策略。

Skills

作用
  • 提供 AI Agent 执行具体操作的能力，相当于“工具箱”或者“功能目录”。
  • 可以是 API、函数、插件等形式。
常见技能示例
  • 发送邮件、创建日历事件、调用天气接口、生成图表、支付结算等。
业务场景
  • 会议安排助手：自动查空闲时间 → 发起会议邀请 → 添加议程。
  • 电商客服：识别订单问题 → 查询物流 → 主动退款或补发。
  • 财务报销系统：上传发票 → 自动识别金额 → 提交审批流程。

MCP

作用
  • 实现 AI Agent 的开放性和可扩展性。
  • 支持企业自定义业务逻辑集成。
业务场景
  • 企业内部自动化平台：IT部门开发“工单处理插件”，AI可自动分配故障处理任务。
  • 医疗健康助手：接入医院 HIS 系统插件，获取患者病历并给出初步建议。
  • 智能制造：连接设备监控插件，AI可根据传感器数据预警故障。

综合业务场景示例

场景一：智能客户服务机器人

AI Agent 工作流：

  • 用户问：“我昨天订的货还没收到，能帮我查一下吗？”
  • RAG：检索订单系统，获取订单详情。
  • Memory：回忆该用户之前曾投诉过延迟发货。
  • 大模型 + 推理服务：判断为“物流异常”，决定联系物流方并安抚客户。
  • Skills：调用物流查询接口 → 获取追踪号 → 发送短信通知。
  • MCP 插件：若企业有 CRM 插件，可自动标记此客户为“高敏感度”

场景二：企业级智能办公助手

AI Agent 工作流：

  • 员工说：“帮我安排下周的项目汇报。”
  • LLM 理解为“会议安排 + 报告准备”；
  • RAG 查询项目文档、进度表、参会人员名单；
  • Memory 记住该员工偏好 PPT 风格；
  • Skills：创建日历会议；自动生成 PPT 大纲；发送通知提醒团队；
  • MCP 插件 接入 CRM，自动拉取客户数据填充报告

场景二：AI 程序员

AI Agent 工作流：

  • 需求：“优化商品详情页性能，并增加‘加入购物车动画’。”
  • RAG 检索 product-detail.vue 文件、性能监控报告；
  • Memory 回忆上次已升级 Vue 3，可用 ；
  • LLM 推理出需：图片懒加载/动态导入评论组件/添加轻量级动画库
  • Skills：修改代码/安装 animate.css/运行测试
  • MCP 插件：/调用 A/B 测试插件，通知运维灰度发布

OpenClaw

关键组件深度解析

  • Gateway 多渠道网关：作为 OpenClaw 的“统一入口”，Gateway 负责对接各类聊天工具（如 Slack、Telegram、微信等）的通信协议，将用户自然语言请求转发至核心执行层，并将执行结果格式化后回传。支持多端消息同步，亦可独立部署于云端，实现远程指挥与跨设备协同。
  • Lobster Agentic Loop：基于 ReAct Prompt 框架构建的智能执行循环。它能自动完成“理解需求 → 拆解任务 → 选择工具 → 执行操作 → 验证结果 → 迭代规划”的全流程。内置任务超时控制、失败重试机制与权限校验体系，同时支持用户自定义执行逻辑，真正实现“自主决策 + 自动执行”。
  • Skills 可插拔技能库：OpenClaw 的“手脚”——所有能力均以 Skill 形式封装。无论是单文件脚本，还是遵循 MCP 协议开发的复杂模块，均可无缝集成。社区技能市场 ClawdHub 已汇聚超千款现成技能，支持一键安装；开发者也可轻松创建专属技能，快速扩展平台能力边界。
  • MCP（Moltbot Control Protocol）：OpenClaw 定义的标准化技能接口协议，为多语言（JS/TS/Python 等）技能开发提供统一规范。通过 MCP，不同开发者编写的技能可即插即用，确保生态兼容性与可组合性，降低集成门槛。。
  • Memory & State 记忆模块：分为「短期上下文记忆」与「长期持久化记忆」：前者支撑单次任务中的多轮推理与规划，后者则记录用户习惯、历史任务等信息，赋予 AI “记忆”能力，避免重复提问。此外，该模块还支持任务状态断点续跑——即使中断，也能从上次进度继续执行。

使用示例

OpenClaw的核心价值在于真正的执行能力 ，它不会只告诉你“怎么做”，而是在授权范围内自动调用工具、完成操作、返回结果。所有任务均可在本地运行，数据无需上传云端，兼顾效率与隐私。
以下为社区验证可稳定完成的典型场景（直接发送指令至聊天窗口即可触发）：

📁 办公自动化
  • 邮箱处理：帮我把Gmail里近7天的促销邮件全部标为已读并归档到「促销」文件夹，保留重要工作邮件
  • 日历管理：明天下午3点帮我创建一个和产品团队的Zoom会议，标题「OpenClaw集成方案讨论」，邀请团队所有成员，检测日程冲突并提醒
  • 文件处理：读取我桌面「项目报告.pdf」的核心内容，生成300字以内的摘要，保存为Markdown文件到原文件夹
💻 开发/编程辅助
  • 代码生成：用Python+FastAPI写一个简单的用户登录接口，包含账号密码校验和JWT鉴权，生成完整代码和测试用例
  • 调试修复：帮我调试桌面「demo.py」文件，解决运行时的TypeError问题，修复后保存并执行验证
  • 命令行辅助：用shell命令统计我服务器/var/log目录下近24小时的日志文件大小，按从大到小排序，只显示前10个
🌐 网络/生活服务
  • 浏览器自动化：打开知乎搜索「OpenClaw使用技巧」，总结高赞回答的前5条核心要点，忽略广告和无关内容
  • 出行预订：帮我查询下周六从北京到上海的高铁票，筛选二等座、上午发车的班次，整理成表格形式反馈
  • 信息调研：搜索2026年AI Agent行业的最新融资动态，总结前10起大额融资的企业名称、融资金额、投资方
🖥️ 本地设备管理
  • 文件操作：帮我把D盘「照片」文件夹里的所有JPG图片压缩为ZIP包，保存到同目录，压缩率设为最高
  • 定时任务：每天晚上8点帮我备份桌面「工作文档」文件夹到OneDrive，备份完成后发消息提醒我

核心安全风险

开源Agent的是一把双刃剑，OpenClaw 是当前开源 AI Agent 中执行权限最高、安全风险最突出的项目之一。其“全系统读写 + Shell 执行”的能力，在带来极致自动化体验的同时，也打开了潜在的安全“潘多拉魔盒”。社区已报告多起因 Prompt Injection、恶意技能或配置不当导致的设备失控、数据泄露事件。

包括但不限于下述：
  • Prompt Injection（提示词注入）攻击：攻击者可通过构造恶意提示词，绕过OpenClaw的基础校验，让其执行删除系统文件、运行恶意Shell命令、泄露本地隐私文件等操作，比如向OpenClaw发送包含隐藏指令的消息，即可触发未授权操作。
  • 第三方恶意技能：ClawdHub社区技能为开放式上传，部分恶意开发者会发布包含病毒、挖矿程序、信息窃取代码的技能，用户一键安装后，会直接导致本地设备被控制，目前社区尚未实现技能代码审核机制。
  • 权限过度开放：OpenClaw默认以运行用户的权限执行所有操作，若以管理员/root身份启动，AI将拥有整个系统的最高权限，一旦被攻击，后果不堪设想；同时，聊天渠道若未做身份验证，他人可通过盗用聊天账号远程指挥OpenClaw。
  • 记忆模块数据泄露：持久化记忆模块会存储用户的历史指令、执行结果、设备信息等，若未加密存储，本地设备被入侵后，这些敏感数据会被直接窃取。
对于普通用户的最终使用建议：
  • 新手优先选择云服务器+Docker的部署方式，绝对不要在主力电脑上裸跑；
  • 先体验轻量功能（如信息调研、代码生成、邮件整理），熟悉后再尝试本地文件操作、Shell执行等高危功能；
  • 严格遵循安全最佳实践，禁用无需求的高危技能，以低权限用户运行；
  • 保持更新：及时升级至官方最新版本，修复已知漏洞，避免使用陈旧分支。

总结

OpenClaw 的出现，标志着“个人 AI 数字员工”从概念走向现实。但正如所有强大工具一样，真正的普及不取决于能力上限，而取决于安全底线。
未来 AI Agent 的演进，必将是 「能力提升」与「安全防护」的双向奔赴。唯有筑牢信任基石，AI 才能真正走进千家万户，成为我们日常生活中可靠、可控、可用的智能伙伴。

Last modification：February 3, 2026
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