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388K Star 的 OpenClaw ,这次升级有点猛

发布时间：2026-09-16 01:15:19 最近访问：2026-09-16 01:15:18
388K Star 的 OpenClaw ,这次升级有点猛

〇、导语

2026 年 8 月 30 日，OpenClaw 发布了 2.0 版本（tag: v2026.8.1）。这个版本由 933 位贡献者共同完成，包含 569 名首次贡献者、超过 16,000 个合并 PR，是整个 OpenClaw 历史上最大的一次更新。官方博客称之为"意外的升级"——原本只是想简化安装和重写浏览器 UI，结果一改就改成了 2.0。

OpenClaw 是什么？一句话：一个开源的 AI 助手平台，你可以把它装在自己的设备上，然后在 WhatsApp、Telegram、iMessage、Slack 或者浏览器里和它聊天。目前 GitHub 上 388K 星，由 OpenClaw Foundation（非营利组织）运营，核心开发者是 Peter Steinberger（前 PSPDFKit 创始人）。官方赞助商包括 OpenAI、GitHub、NVIDIA、Vercel。

本文从 OpenClaw 2.0 的更新入手，介绍这个项目是什么、2.0 改了什么、怎么装、以及值不值得用。

一、OpenClaw 是什么

做一个简单定义：OpenClaw 是一个开源的 AI 助理网关，它把大语言模型、工具、消息通道和配套应用串联起来，跑在你的设备上，接在你用的聊天软件里。

它的核心架构是"Gateway"——一个本地控制平面，统一管理会话、工具、事件和通道连接。你通过 Gateway 配置模型、接入消息通道、安装技能和插件，所有交互都在 Gateway 的控制下执行。

官方原文：OpenClaw connects models, tools, messaging channels, and optional companion apps through one Gateway, for a single operator or for a team whose members trust each other.

关键概念速览：

概念
说明
Gateway
本地控制平面，管理会话、模型、通道、工具
Control UI
浏览器管理界面，2.0 完全重写
通道（Channels）
接入 WhatsApp、Telegram、Slack、iMessage 等
技能（Skills）
可复用的指令模板，ClawHub 上有 5400+ 个
插件（Plugins）
扩展能力，通过 Plugin SDK 开发
伴侣应用（Companions）
在桌面/手机上提供语音、摄像头、屏幕等能力

OpenClaw 支持托管模型和本地模型（Ollama、LM Studio、llama.cpp），支持几乎所有的模型提供商：OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Cerebras、Together、OpenRouter 等。

二、2.0 改了什么

先看一组数字：106 个版本在 230 天里发布，然后接近 7 周没有新版本。2.0 包含了此前所有 OpenClaw 合并 PR 的约 50%。以下按模块梳理最重要的变化。

安装与上手指南

2.0 最大的改进在安装环节。新安装流程会自动检测你机器上已有的 AI 资源——已有的 ChatGPT 订阅、Claude 订阅、Codex CLI 登录、API Key、本地运行中的 Ollama 和 LM Studio 模型——然后引导你选一个可用的模型，验证通过后才能进入聊天界面。

一句话：从装到用，以前要折腾配置，现在向导帮你扫一遍已有的东西，选一个就能聊。

官方安装命令：

# macOS / Linux / WSL2curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
# Windows PowerShelliwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

如果你已经装了 Node.js（22.22.3+/24.15+/25.9+），也可以用 npm：

npm install -g openclaw@latestopenclaw onboard --install-daemon

装完后，openclaw gateway status 查看网关状态，openclaw dashboard 打开浏览器控制面板。

全新的 Web UI

2.0 重写了浏览器控制面板。这是大多数人第一次接触 OpenClaw 的地方，新界面直接打开就是会话窗口，不需要先配一堆东西再聊。Conversation 界面支持 / 命令面板、附件上传、多模型切换、权限控制。

真实对话效果

本机实测使用与 Hermes Agent 相同的 DeepSeek V4 Flash 模型（通过 scnet.cn OpenAI 兼容代理），配置完成后即可正常对话。下图为实际对话截图，Assistant 正确识别了自己的身份和底层模型，并成功执行了 2 个工具调用（获取主机名、系统版本、文件列表并以表格展示），底部显示会话上下文用量 34.2k/200k tokens。

多人协作（Shared Cloud Sessions）

这是 2.0 的一个新能力：允许多人共享一个会话，团队成员可以同时参与同一个 Agent 工作流，或者把任务转交给其他人。这个功能在 OpenClaw 团队内部已经用于开发 OpenClaw 本身。

它解决的难题很具体：Agent 的"记忆"都装在一个会话里，以前任务干到一半想换人接手，接手的人看不到之前聊了什么、Agent 干到哪了，等于从零开始。共享会话把"正在跑的任务"变成团队共用的工作台——同一个会话谁都能打开接着干，上下文不丢，干活的人也能看到谁在看、谁在参与；任务成型后，还能像派 GitHub issue 一样把会话指给下一个人。

不过要注意，这个功能默认的个人安装是看不到的：它面向团队部署，Gateway 要跑在常开的主机上，成员各自通过身份认证（如 Tailscale、Cloudflare Access）登录，因为同一个 Gateway 的人会共享 Agent 的工具权限，官方明确它只适合互相信任的团队。

技能系统

技能（Skills）是 OpenClaw 的可复用指令模板，社区的 awesome-openclaw-skills 仓库已收录 5400+ 个，ClawHub 是官方市场。2.0 把它做成了完整闭环：创建、校验、安装、会话里直接调用、审查变更都在界面里完成；新增的 Skill Workshop 把提案、检查、决策和应用历史放进同一个工作流，还支持自我学习——干活中积累的可靠经验会自动沉淀成技能改进提案，不需要人手动去整理。

消息通道

支持的通道覆盖主流即时通讯：WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、iMessage。2.0 主要改进在可靠性：已接收的消息跨重启不丢，连接状态（可用/恢复中/被阻塞）一眼可见，发送不确定时不会盲目重发；具体到各平台，Telegram 支持更丰富的消息和媒体，Slack 能把实时进度和最终答案放在一起，Discord 加了可选的 Activities 和语音房间。陌生人默认仍需配对授权。

插件系统

插件通过 Plugin SDK 开发，扩展 OpenClaw 的能力边界。2.0 对插件系统做了安全加固，包括与 VirusTotal 合作进行技能安全扫描。

记忆系统

2.0 把会话和记录存储迁移到 SQLite，升级前建议备份，降级需手动迁移。更重要的是它新增了内置记忆引擎：Agent 能跨会话回忆起自己其他对话里的相关内容，连重置前记住了什么都能找回，不再"重开即失忆"。

至于记忆能不能"自我进化"——能，但机制很朴素。OpenClaw 的记忆就是工作区里几个普通 Markdown 文件：USER.md 存个人偏好，MEMORY.md 存长期记忆，memory/日期.md 存每日笔记。干活时 Agent 随手把值得记的写进每日笔记，后台的Dreaming（做梦）机制定期把这些笔记里有用的内容"蒸馏"进长期记忆，相当于自动整理归档；技能层的自我学习同理，把经验沉淀成改进提案。模型只记得落盘的东西，没有隐藏状态，所有记忆都可查看、可删除。但要分清：这是"自动整理"，不是"自动变聪明"——记忆只是文本，不执行任何安全策略。

其他

  • 本地模型推理：内置 llama.cpp 支持，自动选择 Gemma 4 作为默认本地模型，上下文窗口默认 64K
  • 自动化和定时任务：支持 cron 式的任务调度
  • 更严格的安全策略：未经认证的网络安装会被阻止，Gateway 默认只监听 loopback 地址

三、设计决策：为什么这么设计

可信任的网关，不可信任的执行

OpenClaw 的架构核心假设是：Gateway 是你的可信控制平面，但来自消息通道的输入不可信。陌生人的消息需要配对授权，工具执行在本地宿主机上除非配置了沙箱。

配置即唯一区别

同一个 Gateway 既可以在个人笔记本上运行，也可以作为团队部署。配置不同，但代码相同。官方文档有一句话很关键："信任的网关，不信任的执行，确定的策略"——这是 OpenClaw 安全模型的三根支柱。

为什么选择 npm 包分发

OpenClaw 用 Node.js 作为运行时，通过 npm 分发。官方的安装脚本会检测系统中的 Node.js 版本，如果不符合要求（< 22.22.3）会自动安装一个受支持的版本。这种选择降低了跨平台分发的复杂度，但也意味着需要 Node.js 运行环境。

从"单机"到"多人"的演进

2.0 的多人协作功能听起来有点像"Agent 版 Google Docs"。但官方博客说得很克制：这个功能是从团队内部需求长出来的——开发团队用 OpenClaw 做越来越多的工作，需要把任务共享、协作和交接。它不是一个"我们要做多人"的战略决定，而是一个"我们需要这个功能"的工程决定。

四、安装与上手实践

本机实测环境：Ubuntu 26.04 x86_64，Node 22.23.1，npm 10.9.8。

步骤一：安装

npm install -g openclaw@latest

安装过程约 30 秒，新增 331 个包，最终版本为 2026.8.1。

步骤二：安装 Gateway

openclaw gateway installopenclaw gateway start

话务安装会自动生成 auth token，创建 systemd 用户服务。

步骤三：验证

openclaw gateway status

如果显示 Runtime: running 且 Connectivity probe: ok，说明 Gateway 正常运行。

步骤四：打开仪表盘

openclaw dashboard

浏览器访问 http://127.0.0.1:18789/，输入 token 即可进入控制面板。

步骤五：配置模型（以国内 OpenAI 兼容代理为例）

OpenClaw 2.0 支持任意 OpenAI 兼容端点。本机实测把与 Hermes Agent 共用的 scnet.cn 代理（DeepSeek V4 Flash）配给 OpenClaw，编辑 ~/.openclaw/openclaw.json 的 models 段：

{  ”models”: {    ”providers”: {      ”scnet”: {        ”baseUrl”: ”https://api.scnet.cn/api/llm/v1”,        ”apiKey”: ”sk-tp-xxx”,        ”api”: ”openai-completions”,        ”models”: [          { ”id”: ”DeepSeek-V4-Flash”, ”name”: ”DeepSeek V4 Flash” }        ]      }    }  }}

保存后重启 Gateway 生效：

systemctl --user restart openclaw-gateway.serviceopenclaw models status

models status 会显示默认模型为 scnet/DeepSeek-V4-Flash，说明配置成功。之后在 Control UI 底部模型选择器中就能看到并切换这个模型。

国内网络环境

npm 安装本身没问题，但如果需要从 GitHub 下载依赖，建议配置 npm 镜像：

npm config set registry https://registry.npmmirror.com

OpenClaw 的安装脚本默认从 GitHub 和 npm 官方源下载，国内用户如果遇到超时，用 npm 方式安装是最稳妥的。模型侧则推荐直接配国内 OpenAI 兼容代理（如 scnet、SiliconFlow、DeepSeek 官方），走 openai-completions 适配器，不需要科学上网。

五、评价

亮点

  • 安装体验大幅改善：自动检测已有 AI 资源，降低上手门槛
  • Web UI 重写：开箱即用，设计简洁，响应迅速
  • 多人协作：在 Agent 平台中非常少见，适合团队使用
  • 技能生态：5400+ 社区技能，覆盖面广
  • 通道覆盖全：iMessage、WhatsApp、Telegram 等主流平台都支持
  • 开源基金会治理：非营利组织运营，社区驱动
  • 安全模型完善：配对授权、默认 loopback 绑定、沙箱支持

需要留意的问题

  • Node.js 依赖：运行时需要 Node.js，对"轻量"有要求的场景可能比较重（Gateway 内存占用约 256MB）
  • 模型配置：虽然有自动检测，但首次配置仍需选择模型和提供 API Key/订阅
  • 国内网络：部分依赖和模型下载需要科学上网，虽然 npm 安装可用镜像
  • 学习曲线：概念较多（Gateway、Channel、Skill、Plugin、Companion），需要花时间理解架构
  • 降级不友好：2.0 变更了会话存储方式，从文件迁移到 SQLite，降级需手动操作

竞品对比

维度
OpenClaw 2.0
Hermes Agent
Claude Code / Codex CLI
定位
全平台 AI 助理平台
终端 AI Agent
代码助手
界面
浏览器 + CLI + 消息通道
CLI/TUI/Desktop
终端
多人协作
支持（Shared Sessions）
支持（Delegation）
不支持
技能系统
5400+ 社区技能
内置技能系统
无
通道
7+ 消息平台
有限
无
本地模型
内置 llama.cpp
支持
不支持
安装复杂度
低（自动检测已有资源）
中
低
内存占用
~256MB（Gateway）
较低
取决于模型

适合谁

  • 希望在多个平台（桌面、手机、消息 App）上使用同一个 AI 助理的人
  • 想用开源方案替代 ChatGPT/Claude 订阅（但需要自己配模型）
  • 需要与家人/团队共享 AI 助理的家庭或团队
  • 喜欢折腾插件和技能的高级用户

不适合谁

  • 只需要一个聊天机器人的轻度用户（直接用 ChatGPT 更简单）
  • 对隐私极度敏感、不想跑任何 Node.js 服务的人
  • 只想用来写代码的开发者（Claude Code / Codex CLI 更直接）
  • 网络受限、无法访问主要依赖源的环境

六、参考资料

  1. OpenClaw 官方仓库：https://github.com/openclaw/openclaw
  2. 官方博客 "OpenClaw 2.0, Accidentally"：https://openclaw.ai/blog/openclaw-2-accidentally
  3. Release Notes v2026.8.1：https://docs.openclaw.ai/releases/2026.8.1
  4. 官方文档：https://docs.openclaw.ai
  5. 安装指南：https://docs.openclaw.ai/install
  6. 快速上手：https://docs.openclaw.ai/start/getting-started
  7. OpenClaw Foundation：https://openclaw.org
  8. ClawHub 技能市场：https://clawhub.ai
  9. Awesome OpenClaw Skills：https://github.com/VoltAgent/awesome-openclaw-skills
  10. 官方 Discord：https://discord.gg/clawd

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