探索 OpenClaw 开源 AI 智能体 | AI生成和翻译

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Question: 什么是 OpenClaw (🦞)？该用户的使用体验如何体现了它的核心功能 —— 包括软件安装、作为 Router 使用、运行多个 Instance、升级 Ubuntu、Token 使用情况、模型偏好、与 Nextcloud Chat 的配置以及 LAN/SSH 控制？

Answer:

什么是 OpenClaw？

OpenClaw（前身为 Clawdbot，后更名为 Moltbot）是一个免费且开源的自主 AI Agent，它通过 Large Language Models (LLMs) 执行任务，并以即时通讯平台作为主要用户界面。它由奥地利开发者 Peter Steinberger 开发，于 2025 年 11 月首次发布。

OpenClaw 的独特之处在于其组合特性：采用 MIT 许可证、开源、Local-first（Memory 和数据以 Markdown 文件形式存储在本地磁盘），并且通过便携式的 Skill 格式支持社区扩展。

“龙虾”昵称 (🦞) 源于其吉祥物 —— 太空龙虾 Molty，因此用户通常亲切地称其为“龙虾”。

拆解该用户的 OpenClaw 使用体验

1. 构建 7 个软件工具（包括本地 NAS 搜索引擎）

OpenClaw 能将 LLMs 连接到真实软件。通过简单的聊天指令，它可以读写文件、运行 Shell 命令、浏览网站、发送电子邮件并控制 API —— 它是真正去执行步骤，而不仅仅是解释如何操作。该用户将其作为 AI Agent 来辅助安装和配置多个 Self-hosted 应用（例如局域网网盘/NAS 搜索引擎），本质上是利用 AI 以交互方式处理繁琐的安装步骤。

2. 尝试将 Linux 主机用作 Router（失败 —— 太复杂）

这是一个常见的高级用例。OpenClaw 可以在 Linux 机器上运行 Shell 命令，因此用户尝试让它配置 Routing/NAT/iptables。用户发现这太复杂了 —— 这是一个客观的评价；将普通的 Linux 盒子变成功能完善的 Router 涉及许多底层的 Networking 配置，即使是 AI Agent 也难以可靠地实现端到端的自动化。

3. 运行两个 OpenClaw Instances

OpenClaw 通过其 Multi-agent 路由系统，支持按 Agent、Workspace 或发送者隔离 Session。用户部署了两个独立的 OpenClaw “龙虾” —— 可能是一台机器一个，或者按用例区分 —— 这是一个受支持且常见的配置。

4. 使用 OpenClaw 升级 Ubuntu 22 → 24

这是一个实用的 Power-user 操作。由于 OpenClaw 可以执行宿主机的 Shell 命令，用户指示 AI 运行 do-release-upgrade 进程并处理过程中的交互式提示。AI 充当了引导和执行升级步骤的助手。

5. Token 使用情况：每周约 70M Claude tokens + 每周约 50M OpenRouter tokens

AI 模型可以是云端托管的（Anthropic, OpenAI, Google），也可以是本地的（通过 Ollama, LM Studio 或其他兼容 OpenAI 的 Server），具体取决于配置。该用户是一个重度使用者 —— 直接通过 Anthropic 使用 Claude 作为主要 Backend，并同时通过 OpenRouter（一个提供多种模型访问权限的 API 聚合器）调度流量。约 120M tokens/周的总量表明这是一个高度自动化、常驻运行的 Agentic 系统。

6. 小米 V2 模型表现良好

小米发布了 AI 模型（MiMo 系列）。用户通过 OpenRouter 对其进行了测试，发现表现不错。OpenClaw 的 Model-agnostic 设计使其可以轻松地在不同 Provider 之间切换并测试不同的 LLMs，而无需重新配置整个 Agent。

7. 配置 Nextcloud Talk (Chat)

OpenClaw 支持将 Nextcloud Talk 作为其消息通道集成之一。用户将 OpenClaw 接入了 Nextcloud Talk（Nextcloud 的自托管聊天组件），并使用 Claude 作为底层模型。这意味着他们可以直接在自托管的 Nextcloud 环境中与 AI Agent 聊天。

8. Memory 与 Plugins —— 尚未尝试

OpenClaw 将对话及 Long-term memory 以纯 Markdown 和 YAML 文件形式存储在 Workspace 和 ~/.openclaw 目录下。Memory 系统和 Skill/Plugin 生态系统是该用户计划下一步探索的高级功能。用户可以使用超过 100 个预配置的 AgentSkills 来扩展工具的能力，这些 Skill 允许 AI 执行 Shell 命令、管理文件系统并进行 Web 自动化。

9. 通过 SSH 控制其他 LAN 机器

这是 OpenClaw 最强大的实际用途之一。OpenClaw 专为开发者和 Power users 设计，他们希望拥有一个可以随时发消息、且无需牺牲数据控制权或依赖第三方托管服务的个人 AI 助手。只要局域网内的各主机之间配置了 SSH，用户就可以向 OpenClaw 发送聊天消息，让它 SSH 登录到另一台机器并运行命令 —— 从而将 OpenClaw 变成一个贯穿整个本地网络的自然语言远程管理工具。

总结表

体验项目 使用的 OpenClaw 功能
7 个软件安装 Shell commands + Skill automation
Router 尝试 Shell/Networking 命令（复杂，失败）
两个 Instances Multi-agent / Multi-workspace 支持
Ubuntu 升级 在宿主机上执行 Shell 命令
每周 70M + 50M tokens 多 Provider 模型 Backend 支持
小米 V2 模型 Model-agnostic，支持通过 OpenRouter 使用
Nextcloud Talk 集成 原生 Nextcloud Talk Channel 支持
Memory/Plugins 尚未探索（计划中）
SSH LAN 控制 Shell + 对远程主机的 SSH 访问

参考资料：

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