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标题: OpenClaw相关项目：Awesome系列、Nanobot、PicoClaw [打印本页]
作者: 米落枫    时间: 昨天 22:57
标题: OpenClaw相关项目：Awesome系列、Nanobot、PicoClaw
作者：johnny233
概述

亲眼见证OpenClaw：
围绕着OpenClaw，有一大堆开源项目，本文汇总介绍几个。
awesome-openclaw-skills

GitHub，16.5K Star，1.7K Fork。列表中技能来源于ClawHub（OpenClaw的公共技能注册库），并进行分类，以便于查找。
亮点：
实战
  1. git clone https://github.com/VoltAgent/awesome-openclaw-skills.git
  2. # 直接安装某个skill
  3. npx clawhub@latest install<skill-slug>
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Nanobot

HKUDS开源（GitHub，21.2K Star，3.2K Fork）纳米级Clawdbot（OpenClaw），复刻Clawdbot几乎所有的核心智能体功能，但代码量只有4000行。
去掉一切学术装饰和工程冗余后，剩下最小可用Agent内核，保留一个成熟智能体必须具备的能力闭环：
(, 下载次数: 0)


特点：
核心价值在于可掌控性，与极低的学习成本。
内置四个模版：
安装：
  1. git clone https://github.com/HKUDS/nanobot.git
  2. cd nanobot
  3. pip install -e .
  4. nanobot onboard
  5. nanobot gateway
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配置模型：
  1. {"providers":{"openrouter":{"apiKey":"sk-or-v1-xxx"}},"agents":{"defaults":{"model":"anthropic/claude-opus-4-5"}},"webSearch":{"apiKey":"BSA-xxx"}}
复制代码
示例：
  1. nanobot agent -m "What is 2+2?"
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PicoClaw

超级轻量OpenClaw瘦身版开源（GitHub，15.4K Star，1.7K Fork）项目，使用Go重构，通过自引导过程实现，其中AI代理本身驱动整个架构迁移和代码优化。
特点
保留Agent核心三要素：感知、思考、行动。
真正牛的点是边缘计算趋势，是嵌入式运行：
部署方式：
  1. git clone https://github.com/sipeed/picoclaw.git
  2. cd picoclaw
  3. make deps
  4. # Build, no need to installmake build
  5. # Build for multiple platformsmake build-all
  6. # Build And Installmakeinstallcp config/config.example.json config/config.json
  7. vim config/config.json # Set DISCORD_BOT_TOKEN, API keys, etc.docker compose --profile gateway up -d
  8. docker compose --profile gateway build --no-cache
  9. docker compose logs -f picoclaw-gateway
  10. docker compose --profile gateway down
  11. # 特工模式（一次性）docker compose run --rm picoclaw-agent -m "What is 2+2?"# 交互式docker compose run --rm picoclaw-agent
复制代码
初始化命令：picoclaw onboard
配置文件：
  1. {"agents":{"defaults":{"workspace":"~/.picoclaw/workspace","model":"glm-4.7","max_tokens":8192,"temperature":0.7,"max_tool_iterations":20}},"providers":{"openrouter":{"api_key":"xxx","api_base":"https://openrouter.ai/api/v1"}},"tools":{"web":{"search":{"api_key":"YOUR_BRAVE_API_KEY","max_results":5}}},"channels":{"qq":{"enabled":true,"app_id":"YOUR_APP_ID","app_secret":"YOUR_APP_SECRET","allow_from":[]}}}
复制代码
示例
  1. picoclaw gateway
  2. picoclaw agent -m "What is 2+2?"
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Clawra

官网，开源（GitHub，1.5K Star，267 Fork）项目，OpenClaw的Skill插件，设定好固定参考图后，确保生成的自拍在长相、风格上保持一致，不会每次变样；利用xAI的Grok Imagine模型，可根据对话语境生成自拍。
SOUL.md文件可定义性格、记忆方式和行为逻辑，使其表现得更像一个真实的、有情感的伙伴，而不仅仅是冷冰冰的指令接收器。
OpenClawInstaller

开源（GitHub，1.8K Star，268 Fork）项目，极大简化OpenClaw的安装和配置流程，尤其针对大陆用户优化网络环境和常用渠道的配置。
一条curl命令即可自动检测系统环境，安装Node.js 22+依赖并部署OpenClaw：
  1. curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/miaoxworld/OpenClawInstaller/main/install.sh |bash
复制代码
内置config-menu.sh脚本，可通过可视化的数字菜单轻松配置AI模型、消息渠道和系统设置，无需手动编辑复杂的JSON配置文件。
支持模型：Anthropic Claude、OpenAI 、Gemini、Ollama本地模型。
ClawWork

项目首页，港大开源（GitHub，2.1K Star，265 Fork）的有意思项目，可实时观看AI同事打工。
核心玩法：
按照工作质量 + 成本效率 + 经济可持续性三个维度评价。
实战体验：
  1. git clone https://github.com/HKUDS/ClawWork.git
  2. cd ClawWork
  3. conda create -n clawwork python=3.10
  4. conda activate clawwork
  5. pip install -r requirements.txt
  6. cd frontend &&npminstall&&cd..cp .env.example .env
  7. vim .env
  8. # 启动仪表盘
  9. ./start_dashboard.sh
  10. # 启动AI同事开始打工
  11. ./run_test_agent.sh
复制代码
然后浏览器打开http://localhost:3000开始体验。
ClawX

官网，ValueCell团队开发维护开源（GitHub，815 Star，92 Fork）项目，将原本需要命令行操作的AI Agent编排，变成简单直观的GUI体验。
核心功能
痛点ClawX方案
复杂的CLI配置一键安装，引导式设置向导
手动编辑配置文件可视化设置，实时验证
进程管理麻烦自动管理Gateway生命周期
多个AI提供商配置统一配置面板管理
技能/插件安装复杂内置技能市场，一键安装
双进程架构，将UI与AI运行时分离，确保界面流畅响应：
MicroClaw

官网，开源（GitHub，190 Star，40 Fork）基于Rust，官方文档。
运行一个统一的Agent Loop：
核心能力：
安装：
  1. curl -fsSL https://microclaw.ai/install.sh |bash
  2. brew tap everettjf/tap
  3. brew install microclaw
复制代码
OneClaw

封装OpenClaw的强大功能，提供即装即用的开源（GitHub，76 Star，10 Fork）桌面引用，即一键安装版OpenClaw，让没有编程背景的普通用户也能轻松使用Agent。
支持macOS和Windows，针对国内网络环境进行优化，使用体验更流畅。支持Anthropic、Kimi、OpenAI、Gemini以及任何兼容OpenAI格式的自定义API。

原文地址：https://blog.csdn.net/lonelymanontheway/article/details/158182765



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