OpenClaw.NET

近我在 GitHub 上看到一个很有意思的项目：clawdotnet/openclaw.net。

可别小看这只“龙虾”，它并不是一个简单的聊天机器人 Demo，而是一套面向 .NET 生态的自托管 AI Agent 运行时与网关。

AI Agent

过去一段时间，AI Agent 相关的框架大多以 Python、Node.js 为主。对于 .NET 开发者来说，虽然也能接 OpenAI、Claude、Gemini 这些模型，但要真正搭建一个可落地的 Agent 系统，往往还得自己补很多环节：会话管理、工具调用、多通道接入、权限控制、插件机制、监控、安全加固……这些东西零散拼起来并不轻松。

项目本身使用 C# 编写，MIT 开源，支持 NativeAOT 友好运行，这意味着它不仅适合开发环境折腾，也很适合发布成轻量、自包含的生产服务。

让一个 AI Agent 干活

项目内置了 48 个原生工具，覆盖文件读写、Shell 执行、Git 操作、代码执行、浏览器访问、Web 搜索、数据库访问、邮件、日历、待办事项、消息发送、图片生成、语音合成，甚至还能接入 Home Assistant 和 MQTT。

除了工具层，OpenClaw.NET 还提供了 9 个通道适配器，包括 Telegram、WhatsApp、Slack、Discord、Teams、SMS、Signal、Email 和 Webhook。

也就是说，同一个 Agent 可以同时跑在多个入口上：一边在 Slack 里接收团队消息，一边在 Telegram 上响应指令，还能通过邮件触发自动化流程。

不只是接模型，而是“调度模型” OpenClaw.NET 原生支持 OpenAI、Claude、Gemini、Azure OpenAI、Ollama 以及 OpenAI 兼容接口。更重要的是，它不是简单切换模型，而是引入了 Model Profile 机制。

Review-First Learning

很多 Agent 项目喜欢强调“自我进化”，听起来很酷，但一不小心就会变成不可控。

OpenClaw.NET 采取的是一种更务实的方式：Review-First Learning，也就是“审查优先学习”。

它会根据历史成功会话，自动提出一些学习建议，比如用户画像更新、自动化建议、技能草稿，但不会直接改系统行为，而是生成待审核提案，交给运营者审批。

这个思路特别好：既保留了 Agent 持续优化的可能性，又把最终控制权留给人，而不是让模型偷偷“长歪”。

不是玩具

从仓库结构就能看出这个项目的野心。它不仅有 Gateway，还有 CLI、TUI、桌面 Companion、Client SDK、Channels、PluginKit、Semantic Kernel Adapter、Microsoft Agent Framework Adapter，甚至还有专门的 Sandbox 项目。整套架构非常像一个真正准备走向生产的中间件平台。

如果说现在很多 AI 项目还停留在“让模型看起来很聪明”，那 OpenClaw.NET 更像是在认真回答另一个问题：如何让 Agent 在真实世界里稳定地工作起来。

如果你正在关注 .NET + AI Agent，这个项目非常值得加入收藏夹。

项目地址： clawdotnet/openclaw.net