OpenClaw「Clawdbot/Moltbot」 深入解析：核心架构深度剖析

OpenClaw 深入解析：核心架构深度剖析

开源自主AI Agent标杆｜本地自托管的「数字员工」与核心安全警示

OpenClaw 是2026年全球最火爆的开源自主式AI Agent项目，由PSPDFKit创始人Peter Steinberger主导开发，历经Clawdbot、Moltbot两次更名后，于2026年1月30日正式定名OpenClaw并完成全生态统一。它的核心定位是本地运行、可自托管的AI执行引擎，打破了传统AI工具仅“提供建议”的局限，让普通用户通过WhatsApp、Telegram、Discord等熟悉的聊天工具，直接指挥AI完成真实可落地的现实任务，是目前开源领域将“Agent智能规划”与“本地执行能力”结合最成熟的项目。

一句话直击核心：

OpenClaw = 大模型推理内核（Claude/GPT/Ollama等） + Lobster智能执行循环 + 多渠道聊天网关 + 可插拔技能生态，目标是成为个人/小团队的24/7轻量「数字员工」。

一、名称三次演变：从商标争议到开源定调

项目更名核心源于商标合规与品牌定位升级，最终名称既保留了初代设计的“龙虾（Claw）”吉祥物，又突出开源（Open）核心属性，目前官网、GitHub、文档、社区生态已完成全维度名称统一。

二、核心架构：高度模块化的执行闭环

OpenClaw采用解耦式模块化设计，各组件独立部署、可灵活替换，核心架构围绕“用户交互-任务规划-工具执行-结果反馈”形成极简闭环，无冗余中间件，本地部署门槛极低。

核心架构（高度模块化）

关键组件深度解析

1. Gateway 多渠道网关：OpenClaw的“统一入口”，负责适配不同聊天工具的通信协议，将用户自然语言消息转发至核心执行层，同时将执行结果格式化后推送给用户，支持多端消息同步，可独立部署在云端实现远程指挥。

2. Lobster Agentic Loop：项目核心竞争力，基于ReActprompt框架打造的智能执行循环，实现“理解需求→拆解任务→选择工具→执行操作→验证结果→迭代规划”的全自动化，内置任务超时、失败重试、权限校验机制，支持自定义执行流程。

3. Skills 可插拔技能库：OpenClaw的“执行手脚”，所有能力均以Skill形式实现，支持单文件脚本、MCP协议开发，社区技能市场ClawdHub已有超千款现成技能，可一键安装，也可自定义开发专属技能。

4. MCP（Moltbot Control Protocol）：OpenClaw的技能标准协议，为技能开发提供统一的接口规范，让不同开发者开发的技能可无缝集成到OpenClaw生态，支持JS/TS/Python等主流开发语言。

5. Memory & State 记忆模块：分为「短期上下文记忆」和「长期持久化记忆」，前者支撑单任务的多轮规划，后者可存储用户习惯、历史任务记录，让AI具备“记忆能力”，避免重复提问，同时支持任务状态断点续跑。

三、核心能力：真正“做事”的AI，而非“提建议”的AI

OpenClaw的核心价值在于**「执行能力」——它不会仅给出完成任务的步骤，而是在权限范围内自动调用工具、执行操作、反馈结果**，社区已有大量真实落地案例，覆盖办公、开发、生活等多场景，且所有操作均可本地执行，数据无需上云。

以下为已验证可稳定完成的核心任务（附简易调用指令，直接发送至聊天工具即可）：

1. 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

2. 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

3. 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

4. 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

四、与主流AI Agent的本质区别（2026年2月最新对比）

OpenClaw能快速出圈，核心在于**「低门槛+强执行+多渠道」，与Auto-GPT、LangGraph、Claude Computer Use等同类产品相比，更贴合普通用户/小团队**的使用需求，而非仅面向开发者。

五、核心安全风险：开源Agent的「双刃剑」，必须高度重视

OpenClaw是目前开源AI Agent中执行权限最高、安全风险最大的项目之一，其“全系统读写+Shell执行”的核心能力，在带来极致执行体验的同时，也埋下了巨大的安全隐患，社区已出现多起Prompt Injection攻击、恶意技能执行、数据泄露等安全事件，裸跑使用极有可能造成设备被控制、文件丢失、隐私泄露。

三大核心安全风险

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

安全最佳实践（强烈推荐，缺一不可）

针对OpenClaw的安全风险，社区已形成一套成熟的防护方案，新手务必严格遵循，优先保证安全，再体验功能：

1. 绝对不要在主力电脑上裸跑

推荐部署环境（按优先级排序）：

• 轻量云服务器（DigitalOcean/Vultr/阿里云/腾讯云，1核2G即可）；

• Docker容器隔离（以非root用户运行，限制容器文件系统访问权限）；

• 专用闲置设备（老旧电脑/平板，无敏感数据，仅用于运行OpenClaw）。

1. 严格控制运行权限

   • 无论哪种部署方式，均以普通低权限用户启动OpenClaw，禁止使用管理员/root身份；

   • 手动禁用无需求的高危技能（如Shell执行、系统文件读写、远程命令调用）。

2. 强化入口与数据安全

   • 聊天渠道开启设备绑定/二次验证，避免账号被盗导致远程指挥；

   • 关闭不必要的持久化记忆，或对记忆模块数据进行加密存储；

   • 定期清理OpenClaw的执行日志，避免敏感信息留存。

3. 谨慎选择技能与模型

   • 仅从ClawdHub下载高星、高下载量的社区技能，手动审核技能代码后再安装；

   • 优先使用Claude 3.5/4 Sonnet等强推理模型，其对恶意提示词的识别和抵御能力更强；

   • 本地模型仅用于无敏感操作的轻量任务，避免结合高危技能使用。

4. 定期监控与更新

   • 开启OpenClaw的执行日志监控，及时发现异常操作；

   • 紧跟项目官方更新，及时修复安全漏洞，避免使用老旧版本；

   • 云服务器部署时，配置防火墙，仅开放必要端口。

六、项目当前状态（2026年2月最新）

核心数据

• GitHub Stars：超18.6万，2026年开源项目增长速度第一，Fork数超3.2万；

• 社区生态：Discord官方社区成员超50万，日均新增技能超50款，ClawdHub技能市场累计下载量超千万；

• 部署规模：据官方统计，全球已有超100万独立部署实例，涵盖个人用户、小团队、初创企业。

最新功能更新（2026年2月上旬）

1. 新增技能权限精细化控制，可对单个技能设置文件系统、网络、命令行的访问权限，限制高危操作；

2. 支持多模型并行推理，可将不同任务分配给不同模型执行（如Claude做规划、DeepSeek写代码、Ollama做本地总结）；

3. 优化Lobster Agentic Loop，提升任务拆解和工具选择的准确率，执行失败率降低30%；

4. 新增网页端管理后台，支持可视化配置、技能管理、日志监控、权限设置，无需命令行操作。

官方核心资源（全生态统一，建议收藏）

• 官方官网：https://openclaw.ai

• GitHub主仓库：https://github.com/openclaw/openclaw

• 官方文档：https://docs.openclaw.ai（含安装、开发、安全最佳实践）

• 社区技能市场：ClawdHub（集成在OpenClaw网页端，可一键访问）

• 官方Discord：https://discord.gg/openclaw（问题解答、技能分享、最新动态）

官方后续规划

1. 开发官方安全沙盒，限制OpenClaw的执行范围，降低安全风险；

2. 上线ClawdHub技能代码审核机制，打击恶意技能，保障社区安全；

3. 强化多端同步能力，支持微信/企业微信渠道接入；

4. 推出企业版，增加团队协作、权限分级、数据隔离等功能。

七、总结：OpenClaw——开源AI Agent的「标杆」与「警示」

OpenClaw的爆火，本质是击中了普通用户对AI**「从建议到执行」的核心需求——它打破了“AI工具仅能辅助思考”的边界，让非技术用户也能零门槛享受AI的执行能力，是2026年迄今为止最成功的开源Agentic AI项目**，也为后续开源AI Agent的开发树立了“低门槛、高可用、模块化”的标杆。

但同时，OpenClaw也暴露了当前自主式AI Agent技术的核心痛点——能力与安全之间的巨大张力：AI的执行能力越强，权限越高，安全风险就越大，而目前无论是技术层面的沙盒隔离，还是生态层面的内容审核，都尚未能跟上AI执行能力的发展速度。

对于普通用户的最终使用建议：

1. 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；

2. 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；

3. 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；

4. 紧跟官方更新，及时修复安全漏洞，避免使用老旧版本。

OpenClaw的出现，让“个人AI数字员工”从概念变成了现实，而未来AI Agent的发展，必然是**「能力提升」与「安全防护」的双向奔赴**——只有解决了安全问题，AI Agent才能真正走进普通用户的日常，实现规模化落地。