引言
2026年初，一个名为 OpenClaw 的开源项目在技术社区迅速引爆，其 GitHub Star 数量在短时间内突破13万，成为历史上增长最快的开源项目之一 。它并非又一个简单的聊天机器人封装，而是一个真正意义上的 个人 AI 助手 (Personal AI Assistant)，能够运行在用户自己的设备上，执行真实世界的任务，如管理邮件、预订航班、控制智能家居，甚至编写代码和自我修复 。
这种强大的自主性源于其独特的设计哲学：将大型语言模型 (LLM) 的推理能力与用户本地环境的完全访问权限相结合。这种模式既带来了前所未有的能力，也引发了关于安全和隐私的激烈讨论。本报告将深入探究 OpenClaw 的技术内核，评估其在当前 AI 代理市场中的竞争力，并展望其未来的发展潜力。
网关核心架构
OpenClaw 的技术栈围绕一个在本地设备上持续运行的 Gateway (网关) 进程构建。这个网关是整个系统的控制中枢，负责连接上游的各种消息应用和下游的 AI 模型及工具。
Agent Skill
Skill（技能） 是 OpenClaw 的能力扩展机制，它让 AI 代理能够学习和使用各种工具。每个 Skill 本质上是一个包含指令的文件夹，告诉 AI 代理”如何完成某类特定任务”。最初由 Anthropic 开发&推广，并以开放标准的形式发布，已被越来越多的智能体产品采用。
my-skill/
├── SKILL.md # Required: instructions + metadata
├── scripts/ # Optional: executable code
├── references/ # Optional: documentation
└── assets/ # Optional: templates, resources
如下是一个完整的 SKILL.md 格式：
—
name: nano-banana-pro
description: Generate or edit images via Gemini 3 Pro Image
metadata:
{
“openclaw”: {
“requires”: {
“bins”: [“uv”], # 需要的二进制程序
“env”: [“GEMINI_API_KEY”] # 需要的环境变量
},
“primaryEnv”: “GEMINI_API_KEY”
}
}
—# 以下是自然语言指令，告诉 AI 如何使用这个技能
当用户要求生成或编辑图像时，使用此技能。
使用方法
1. 首先确认用户的图像需求
2. 调用 Gemini 3 Pro Image API
3. 将生成的图像保存到指定位置
…
OpenClaw 最核心的创新点：AI 代理可以自主编写新的 Skill
工作流程：
1. 用户提出一个新需求（如”帮我监控某个网站的价格变化”）
2. AI 发现没有现成的 Skill 可用
3. AI 自主创建一个新的 Skill 文件夹和 SKILL.md
4. 新 Skill 被保存到 ~/.openclaw/skills
5. 下次遇到类似任务时，AI 直接调用这个 Skill
这意味着 OpenClaw 的能力是无限可扩展的，它能够不断学习和适应新的任务需求。
OpenClaw 的 Skill 从三个地方加载：
捆绑技能：随安装程序一起提供（npm 包或 OpenClaw.app）
本地/管理技能：~/.openclaw/skills
工作区技能：<workspace>/skills
如果技能名称冲突，优先级如下：
<workspace>/skills（最高）→ ~/.openclaw/skills → 捆绑技能（最低）
注：Agent Skill 和 MCP 的区别
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维度
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Agent Skill
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MCP
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|---|---|---|
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本质
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能力描述层（What to do）
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通信协议层（How to connect）
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类比
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菜谱（告诉厨师做什么菜）
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厨房设备接口标准（插座规格）
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抽象层次
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高层（面向任务）
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底层（面向连接）
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核心问题
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“AI 如何完成任务？”
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“AI 如何连接工具？
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Skill 告诉 AI “你能做什么、应该怎么做”，MCP 告诉 AI “工具在哪里、如何调用”。 前者是”智慧”，后者是”协议”。它们共同构成了 AI 代理与外部世界交互的完整体系。
更多对比和介绍可参考吴恩达公开课：
Agent Node
Node（节点） 是 OpenClaw 架构中的一个执行单元，代表一个可以运行 AI 代理的计算环境。
简单来说：一个 Node = 一台可以执行任务的机器
Node 系统允许 OpenClaw 突破单机限制，实现：
- 多设备协作
- 远程任务执行
- 资源隔离
- 负载分担
总的来说：Node 是 OpenClaw 的”手脚”，让 AI 代理能够在不同的机器和环境中执行任务。Gateway 是”大脑”负责决策，Node 是”肢体”负责执行。通过 Node 系统，OpenClaw 实现了从单机助手到分布式 AI 平台的跨越。
长期记忆
传统聊天机器人的问题：
- 每次对话都是”失忆”状态
- 无法记住用户偏好
- 重复询问相同信息
- 无法积累经验
OpenClaw 的解决方案：将记忆存储在本地文件中，实现跨会话的持久化。
OpenClaw 使用 Markdown 文件存储记忆，是一个极具创新性的设计思路：
示例：用户画像文件 (~/.openclaw/memory/user_profile.md)
# User Profile
## Basic Information
– **Name**: 张三
– **Timezone**: Asia/Shanghai (UTC+8)
– **Language**: Simplified Chinese (preferred), English (fluent)
– **Occupation**: Software Engineer at TechCorp## Work Context
– Primary programming languages: Python, TypeScript
– Uses VS Code as main editor
– Prefers terminal-based workflows
– Working hours: 9:00 – 18:00 weekdays## Communication Style
– Prefers concise, technical responses
– Likes code examples over lengthy explanations
– Appreciates proactive suggestionsLast Updated
2026-01-31T15:30:00+08:00
# User Preferences
## Response Style
– Length: Concise (avoid verbose explanations)
– Format: Use code blocks for technical content
– Tone: Professional but friendly## Task Execution
– Always ask before executing destructive operations
– Prefer automated solutions over manual steps
– Send notifications via Telegram for long-running tasks## Privacy
– Never store passwords in memory
– Anonymize sensitive data in logs
– Prefer local processing over cloud APIs when possible
# 查看 AI 记住了什么
cat ~/.openclaw/memory/user_profile.md# 手动修改记忆
vim ~/.openclaw/memory/preferences.md# 删除特定记忆
rm ~/.openclaw/memory/facts.md
总结
OpenClaw 的成功并非偶然，它在多个层面都进行了关键的创新。无论是围绕的网关的交互设计，还是可自主更新的 Agent Skills，或者简单易用的 IM 交互集成，都为其成功铺垫了道路。
OpenClaw 不仅仅是一个成功的开源项目，它更像是一场关于个人计算未来的社会实验。它向我们展示了当 AI 代理拥有了接近人类的系统访问权限和学习能力时，所能释放出的巨大潜能，同时也暴露了随之而来的严峻挑战。
对于开发者和技术爱好者而言，OpenClaw 是一个充满无限可能的实验平台。对于企业而言，它揭示了“影子 IT”的新形态，并对现有的安全体系提出了挑战 。对于整个行业而言，它提出了一个核心问题：我们如何在赋予 AI 更大自主性的同时，确保其安全、可控和对齐人类利益？
尽管 OpenClaw 的未来充满了不确定性，但它已经成功地将“个人自主 AI Agent”这一概念从科幻推向了现实。它所探索的技术路径、构建的开源社区以及引发的深刻思考，都将对未来 AI 技术的发展产生深远的影响。
参考文献
[1] GitHub. openclaw/openclaw. https://github.com/openclaw/openclaw
[2] OpenClaw. OpenClaw — Personal AI Assistant. https://openclaw.ai/
[3] 1Password. It’s incredible. It’s terrifying. It’s OpenClaw. https://1password.com/blog/its-openclaw
[4] eesel AI. What is OpenClaw? An overview of the viral AI agent. https://www.eesel.ai/blog/openclaw
[5] OpenClaw Docs. Skills. https://docs.openclaw.ai/tools/skills
[6] GitHub. openclaw/lobster. https://github.com/openclaw/lobster
[7] IBM. OpenClaw: The viral “space lobster” agent testing the limits of vertical integration. https://www.ibm.com/think/news/clawdbot-ai-agent-testing-limits-vertical-integration
[8] DigitalOcean. What is OpenClaw? Your Open-Source AI Assistant for 2026. https://www.digitalocean.com/resources/articles/what-is-openclaw
[9] Towards AI. OpenClaw Explained: The Fastest Triple Rebrand in Open Source History. [https://pub.towardsai.net/moltbot-clawdbot-explained-wildest-story-in-ai-right-now-63dfb7b297a0