GitHub 星标破 36 万,OpenClaw 凭什么成为史上最快增长的开源项目?

36 万。

这是 OpenClaw 在 GitHub 上的当前星标数，也是整个 GitHub 历史上单个仓库的最高纪录。而这个数字，是在不到 6 个月内达成的。

对比一下： React 用了 3 年才突破 10 万星， Stable Diffusion 火爆全球也用了将近 1 年才攀上 6 万。 OpenClaw 的增速，不在同一个数量级。

今天来拆解一下这个项目——它是什么，为什么能爆，以及值不值得你现在就上手。

它到底是什么？

一句话版本：OpenClaw 是一个跑在你本地机器上的个人 AI Agent ，接入你已经在用的消息频道，帮你真正做事。

关键词拆开来看：

本地运行。 不是 SaaS ，不是云端订阅。你把它装在自己的 Mac / Windows / Linux 上，数据留在本地，记忆存在本地。隐私可控是它相比 ChatGPT / Claude.ai 这些产品最核心的差异点。说难听点，那些云端 AI 助手，本质上是用你的数据在帮他们训练模型。

接入你在用的频道。 支持列表非常长： WhatsApp 、 Telegram 、 Discord 、 Slack 、 Signal 、 iMessage 、 WeChat 、 QQ……目前支持超过 20 个平台。不是要你再装一个 App ，而是让 AI 出现在你已经打开着的那些窗口里。

真正做事。 这是 Agent 和 Chatbot 的本质区别。 OpenClaw 可以写代码、执行脚本、管理日历、处理邮件，甚至自主创建新技能——它能给自己写扩展。这个能力让部分开发者把它类比为”能自我进化的工具”，虽然这个说法夸张了一点，但方向是对的。

6 个月，从 0 到 36 万星：怎么做到的？

OpenClaw 的起点并不光鲜。

2025 年 11 月，奥地利独立开发者 Peter Steinberger 把项目发布到 GitHub ，彼时叫 Clawdbot，一个从他自己的 AI 助手工具 Clawd 衍生出来的小玩意。没有融资，没有媒体背书，就是一个开发者解决自己问题的项目。

两个月内，它经历了两次改名：先因 Anthropic 的商标投诉改成了 Moltbot ，三天后又因为”这名字实在不顺口”改成了现在的 OpenClaw 。改名风波本身带来了一波媒体关注，但更关键的是，项目本身踩中了一个时机——

2025 年底到 2026 年初， AI Agent 的概念从实验室走向开发者社区，但市面上的方案要么太复杂（ Langchain 生态），要么锁死在云端（各家 Agent 产品）。 OpenClaw 提供了一个低门槛的本地方案：npm install -g openclaw@latest，运行 openclaw onboard，按向导配置完， 15 分钟后你的 Telegram 里就多了一个会做事的 AI 。

这种安装体验，在 AI 工具里相当少见。

社区裂变随之发生。 Discord 成员从几千增长到 18 万， Reddit 子版块 r/openclaw 达到 45 万成员。中国开发者社区尤其活跃——有开发者把 OpenClaw 适配了 DeepSeek 模型，并接通了微信和 QQ ，腾讯和智谱等公司也相继宣布了基于 OpenClaw 的商业化服务。

今日单日新增 600 位代码贡献者，是这个项目生命力的直接体现。

技术架构：为什么跨平台能做得这么干净？

OpenClaw 的架构设计有几个值得关注的选择：

消息频道抽象层。 它把不同平台的消息协议统一抽象成一套内部接口，新增一个平台（比如 LINE 、 Matrix ）只需要实现对应的适配器，不影响核心逻辑。这是它能支持 20+ 频道而不显得臃肿的原因。

本地 LLM 优先，云端备选。 OpenClaw 支持接入 Claude 、 GPT 、 DeepSeek ，也支持本地跑 Ollama 模型。用户可以根据任务类型自行路由——敏感数据走本地模型，复杂推理走云端。

技能系统（ Skills ）。 这是架构里最有意思的部分。 Skills 是 OpenClaw 的功能扩展单元，用户可以从社区安装已有的 Skill ，也可以让 OpenClaw 自己根据需求写新的 Skill 。这套机制让它的能力边界是动态扩展的。

运行时要求 Node 24 （推荐）或 Node 22.14+，安装命令：

npminstall-gopenclaw@latest openclawonboard 

有没有问题？有，而且不小

OpenClaw 获得广泛关注的同时，也收到了相当密集的安全质疑。

核心问题在于：它需要访问你的邮件、日历、消息平台、本地文件……权限范围非常大。一旦配置暴露或被恶意 Skill 注入，攻击面相当可观。Prompt Injection 是已被研究者记录的具体漏洞类型——攻击者可以通过构造特定消息，操控 Agent 执行非预期的操作。说白了，就是你以为在指挥 AI ，结果 AI 被别人指挥了。

2026 年 3 月，中国主管部门要求国有企业和政府机构禁止在办公设备上运行 OpenClaw 相关应用，理由是潜在的数据安全风险。这个限制是真实发生的，不是空穴来风。

对普通用户和开发者来说，安全的使用姿势是：明确它的权限边界，只授权必要的频道，定期审查已安装的 Skill 来源。 不要因为它是开源的就默认安全——这个坑，开源社区踩了太多次了。

值得关注的信号

两件事值得单独标注：

一， Peter Steinberger 在 2026 年 2 月加入了 OpenAI 。 他本人离开后，项目交给了一个非营利基金会继续维护。这个转变意味着 OpenClaw 的发展不再依赖单个创始人，但也意味着原始方向的不确定性上升了。

二，生态已经成型。 DigitalOcean 提供了一键部署方案， KiloClaw 等托管平台开始商业化，第三方 Skill 市场正在形成。一个开源项目从”有人用”到”有生态”，是质变的节点。 OpenClaw 现在站在这个节点上。这个节点，很多项目等了五六年也没等到。

36 万星的背后，是一个开发者解决自己问题的项目，恰好在正确的时间点满足了市场上一个没被好好回答的需求：一个真正属于你自己的、运行在你设备上的 AI Agent 。

它现在还不完美。安全问题是真实的，生态还在早期。但如果你在跟踪 AI Agent 这个方向， OpenClaw 是目前最值得亲手跑一遍的参考实现。

🦞 GitHub ：github.com/openclaw/openclaw^[1] 安装：npm install -g openclaw@latest

参考链接

[1] github.com/openclaw/openclaw: https://github.com/openclaw/openclaw