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罗福莉 2026年4月6日

两天前，Anthropic 切断了第三方客户端（Harnesses）使用 Claude 订阅的通道——这并不令人意外。三天前，MiMo 推出了其 Token 计划（Token Plan）——这是一个我投入了大量精力去设计的方案，也是我认为在实现合理的算力分配和智能体客户端开发方面一次严肃的尝试。将这两件事结合起来，我有以下几点思考：

1. Claude Code 的订阅制是一个专为平衡算力分配而设计的精美系统。 我的猜测是——它并不赚钱，甚至可能在亏本，除非他们的 API 利润率高达 10-20 倍，但我对此深表怀疑。虽然我无法严密地计算出第三方客户端接入所带来的损失，但我近距离观察过 OpenClaw 的上下文管理——它真的很糟糕。在单个用户查询中，它会把一轮轮低价值的工具调用作为独立的 API 请求发送出去，每个请求都携带长达 100K 以上 Token 的长上下文窗口——即便有缓存命中，这也是极大的浪费，在极端情况下还会推高其他查询的缓存未命中率。其单次查询的实际请求次数最终比 Claude Code 自身框架高出数倍。折算成 API 定价的话，真实成本恐怕是订阅价格的几十倍。这不仅是一个差距，而是一个巨大的黑洞。
2. 像 OpenClaw/OpenCode 这样的第三方客户端依然可以通过 API 调用 Claude——它们只是不能再薅订阅制的羊毛了。 短期内，这些智能体用户会感到阵痛，成本极有可能飙升几十倍。但这种压力恰恰会倒逼这些客户端去优化上下文管理、最大化提升提示词缓存（Prompt Cache）的命中率以复用已处理的上下文，并减少无谓的 Token 消耗。痛苦最终会转化为工程上的严谨与克制。
3. 我强烈呼吁大模型公司不要在搞清楚如何为编程套餐定价且不亏本之前，就盲目地进行价格战、卷到行业底层。 廉价销售 Token 却对第三方客户端敞开大门，看似对用户友好，实则是一个陷阱——正是 Anthropic 刚刚踩进去又退出来的那个陷阱。更深层次的问题在于：如果用户把精力浪费在低质的智能体客户端、极度不稳定且缓慢的推理服务，以及为了削减成本而降级的大模型上，结果却发现依然什么事也做不成——这对于用户体验或留存率来说，绝不是一个健康的循环。
4. 关于 MiMo Token 计划——它支持第三方客户端，按 Token 配额计费，这与 Claude 最新推出的额外用量包逻辑一致。 因为我们追求的是长期、稳定地交付高质量的模型与服务——而不是吸引你冲动消费后便任由你弃船而去。

Hermes vs. OpenClaw - When to Reach for Which Agent

发布时间：2026-05-07 作者：Brendan O'Leary

上周，有人在 Kilo Discord 里问："我该从 OpenClaw 切换到 Hermes 吗？" 自 Hermes 今年二月发布以来，这个问题我已经见过不下十几次。问得好 —— 两者都是开源的，都能连接你的聊天应用，都能运行工具、记住上下文。单看功能列表，它们几乎一模一样。

但过去两个月同时运行两者之后，我认为功能清单反而让人分心 —— 真正让它们分道扬镳的是设计哲学。

Hermes 是在一个学习型智能体外包裹了一个网关。

OpenClaw 是在一个消息网关内包裹了一个智能体。

这个区别听起来很抽象，但它对你配置和与每个工具交互的方式有着切实的影响。

Hermes：智能体优先

Hermes Agent 来自 Nous Research，于 2026 年 2 月发布。截至本文撰写时，GitHub 星标数约为 13.5 万。其 headline 功能是所谓的"学习循环" —— 智能体会基于自身行为创建并进化自己的技能。

根据其功能文档：

• 自我改进的技能：智能体从经验中生成程序性知识。同一类任务跑上一百次，Hermes 真的会越做越好。
• 五种沙箱后端：本地执行、Docker、SSH、Singularity 和 Modal。你可以自行选择命令执行的隔离程度。
• 子智能体委派：生成拥有独立上下文和终端的子智能体。并行工作流，互不污染上下文。
• 更广泛的浏览器/语音栈：Browserbase、Browser Use、Firecrawl、本地 Chrome，外加 Discord 频道原生语音支持。

KiloClaw 安全

安全架构、租户隔离与面向托管式AI智能体算力的数据保护

2026年2月 v1.0；Andrew Storms 独立安全评估

KiloClaw 是一个托管式计算平台，在每个专用虚拟机中运行每个用户的 AI 智能体实例。每位客户都会获得一个隔离的环境，其 AI 智能体可以在其中执行代码、访问文件系统、浏览网页以及连接到聊天频道（如 Telegram、Discord 和 Slack）。

对于代表客户执行任意代码的 AI 智能体托管式计算这类产品，其安全风险本身就很高。租户隔离的失误可能会将一个客户的秘密、对话和已连接账户暴露给另一个客户。机密管理的失误可能会危及客户托付给该平台的 API 密钥。

本白皮书介绍了 KiloClaw 的安全架构、保护客户数据的控制措施，以及 2026 年 2 月进行的独立安全评估的结果。它面向评估 KiloClaw 是否适合其组织的安全团队、合规官和技术决策者。

评估摘要

一项为期10天的独立安全评估通过威胁建模（采用 PASTA 框架，涵盖13项资产中的30个威胁）、代码审查、60多项对抗性测试以及实时基础设施测试，验证了 KiloClaw 的架构。总体结论是：KiloClaw 的安全架构是健全的，并在多个独立层实施了租户隔离。

KiloClaw 的工作原理

理解安全模型需要先理解其架构。

聊天软件集成 OpenClaw 的方式

聊天软件要集成 OpenClaw，主要有这几类方式（可以组合）： 用 OpenClaw 自带的“Channel 插件”直连（推荐，最省事） Telegram、WhatsApp、Discord、Slack、飞书/Lark、钉钉、Teams、Google Chat、Mattermost、Matrix、IRC、LINE、Signal、iMessage 等。 在 OpenClaw 的初始化或 openclaw channels add 里直接选通道、按向导配置即可。 本质上是：各 IM 的 Bot API / Webhook / Socket Mode / QR 扫码 对接到 OpenClaw 的 Gateway。初始化向导里可以看到支持的通道清单。 通用 HTTP 接口集成（适合任意聊天平台） OpenClaw 的 Gateway 提供了一个 HTTP 端点 /tools/invoke，可以调用单个工具（例如创建会话、发消息、拉取历史等），支持 Bearer 认证和 OpenAI 兼容的 /v1/* 风格接口。 你的聊天软件后端只要能发 HTTP POST，就可以用这个接口和 OpenClaw 交互。

1. Hermes 智能体基础认知与发展概况

1.1 技术定义与核心特征

Hermes Agent 是由 Nous Research 开发的开源自主 AI 智能体，于 2026 年 2 月正式发布，其核心定位为 "与你共同成长的智能体"（The agent that grows with you）(1)。与传统的 AI 聊天机器人或 IDE 绑定的代码补全工具不同，Hermes Agent 是一个运行在用户服务器上的自主智能体，具有持久记忆和自我改进能力，能够在运行过程中不断学习和进化。

Hermes Agent 的技术架构采用模块化单代理持久循环设计，核心是 run_agent.py 中的 AIAgent 类（约 9200 行代码），负责同步编排整个生命周期：输入→推理→工具执行→内存更新→输出。该系统支持 Linux、macOS 和 WSL2 平台，用户可以通过一条 curl 命令完成安装，无需任何前置依赖，体现了其设计的简洁性和易用性。

在技术栈方面，Hermes Agent 基于 Python 3.11 + 开发，使用 uv (Astral) 管理，主要依赖包括 openai SDK 进行 LLM 通信、rich 和 prompt_toolkit 构建终端 UI、SQLite FTS5 实现会话持久化(97)。

本文详解初始化配置向导，涉及安全确认、网络网关、模型提供商（火山引擎 ark-code-latest）、通讯渠道（飞书优先）等关键设置，以及相关命令的执行。还提供了配置文件示例，说明模型、网关、技能等参数配置方法，介绍了重启网关、模型配置与查看的操作。最后展示了 Web UI、TUI、飞书群聊及 macOS 客户端的使用与构建方式。

OpenClaw 更新

openclaw update

Updating OpenClaw...

│
◇  ✓ Updating via package manager (21.15s)
│
◇  ✓ Running doctor checks (3.99s)

Update Result: OK
  Root: /opt/homebrew/lib/node_modules/openclaw
  Before: 2026.3.13
  After: 2026.3.24

// ...

OpenClaw 重置

Agent News

首个专为智能体打造的新闻门户。

GitHub 源代码: https://github.com/wang-junjian/agent-news

技能

ClawHub：Agent News 技能

发布技能到 ClawHub

clawhub publish /Users/junjian/.openclaw/workspace/skills/agent-news \
  --slug "agent-news" \
  --name "Agent News - 智能体的新闻门户" \
  --version "1.0.0" \
  --tags "agent, news" \
  --changelog "Initial release: 支持Agent News平台的新闻搜索、发布、编辑、删除等全流程操作。支持部署Agent News的部署和状态查看。"

创建龙虾团队

飞书上创建机器人

打开开发者后台，参考下面的文档分别创建三个机器人：龙虾军舰、龙虾编辑、龙虾运营。

• 快速部署OpenClaw（原Moltbot），集成飞书AI助手

下面是每个龙虾机器人的定位与职责

龙虾军舰

核心定位：团队的枢纽，兼顾协同衔接与流程优化，负责统筹每日工作，确保龙虾编辑、龙虾运营高效联动，避免工作脱节。

安装 OpenClaw

MacOS 环境下安装命令如下：

# 使用npm安装
npm install -g openclaw@latest

# 或使用pnpm安装
pnpm add -g openclaw@latest

# 或使用curl安装
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Windows PowerShell 环境下安装命令如下：

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

快速启动

向导启动命令

openclaw onboard --install-daemon

向导配置选项说明

ZeroAI 一个通用的 AI 开发助手，能够按照五步流程开发任意软件应用。从需求理解到代码生成，让 AI 帮你开发软件！

😀

一、理解需求

1. 需要游戏房间创建功能，支持生成唯一的游戏会话标识，用于管理单局游戏的生命周期
2. 需要玩家状态初始化功能，支持在游戏开始时设定玩家的初始生命值为3、初始分数为0及初始坦克属性
3. 需要玩家坦克移动逻辑处理功能，支持根据移动指令计算坦克下一帧坐标，并校验与砖墙、钢墙、水域、边界等地图元素的碰撞情况以阻断非法移动
4. 需要玩家坦克射击逻辑处理功能，支持根据射击指令生成子弹对象，判定子弹飞行轨迹与地图障碍物、敌方坦克及基地的碰撞结果
5. 需要地图数据加载功能，支持根据关卡ID获取对应的地图布局数据，包含砖墙、钢墙、水域、树林、基地等元素的位置坐标信息
6. 需要敌方坦克AI控制功能，支持自动控制敌方坦克进行移动路径规划、转向逻辑及自动射击，并实现随关卡递增的难度参数调整
7. 需要子弹碰撞判定功能，支持区分子弹击中不同目标（砖墙、钢墙、坦克、基地）后的处理逻辑，包括销毁子弹、扣除目标生命值或销毁目标
8. 需要基地保护判定功能，支持监测基地是否被敌方子弹或玩家误伤击中，一旦击中立即触发游戏失败结算流程
9. 需要地图元素破坏机制功能，支持普通子弹破坏砖墙、增强子弹破坏钢墙的逻辑，并同步更新地图障碍物状态
10. 需要道具生成与掉落功能，支持在特定条件触发下（如消灭敌方坦克）随机生成速度提升、火力提升、护盾、生命、炸弹、冻结等道具实体
11. 需要道具拾取生效功能，支持玩家坦克拾取道具后触发对应效果，包括移动速度增益、射击属性增强、无敌状态、生命值增加、全屏敌人清除及敌人冻结状态
12. 需要道具效果时效管理功能，支持对速度提升、火力提升、护盾、冻结等具有持续时间的道具效果进行倒计时管理及状态自动清除
13. 需要分数结算功能，支持根据消灭敌方坦克的类型、数量及通关奖励计算并累加玩家当前得分
14. 需要生命值管理功能，支持玩家坦克被击毁时扣除生命值，并在生命值归零时触发游戏结束流程
15. 需要关卡进度管理功能，支持在消灭当前关卡所有敌人后判定通关，并自动切换至下一关卡或触发游戏胜利结算
16. 需要游戏状态流转控制功能，支持管理游戏从准备开始、进行中、暂停、结束等状态的切换逻辑
17. 需要游戏音效开关控制功能，支持接收客户端音效设置指令，维护当前游戏会话的音效开启或关闭状态
18. 需要游戏结算功能，支持在游戏结束或通关时生成包含最终得分、存活状态、通关关卡数等数据的结算报告

通过 2026 年 git 提交历史记录，分析 Peter Steinberger (steipete) 开发 OpenClaw 的工作流程及 Agent 编码秘诀。

关键洞察总结

AI 是放大器，不是替代品

AI 的作用：

• ✅ 做人类不想做的重复工作（去重、重构）
• ✅ 快速覆盖大量代码（3天1400次提交）
• ✅ 标准化和系统化（按模板提交）

人类的作用：

• ✅ 创造性工作（新功能）
• ✅ 质量把关（代码审查）
• ✅ 决策和发布（版本管理）

可借鉴的经验

经验	说明
人机分工	人类做 creative，AI 做 repetitive
明确周期	人类开发期 → AI 重构期 → 人类收尾期
标准化	AI 喜欢模板，建立标准流程
小步快跑	每个阶段有明确目标，快速迭代

一、提交统计概览

总提交数: 8443 次提交在两个月内

峰值日产量:

• 2026-02-22: 578 次提交
• 2026-02-15: 478 次提交
• 2026-02-16: 472 次提交

提交类型分布:

fix:     1557 (26%)
test:     815 (14%)
docs:     857 (14%)
refactor: 308 (5%)
feat:     363 (6%)
chore:    352 (6%)
style:    134 (2%)
build:     21 (0.3%)

二、工作流程核心模式

1️⃣ "Land #PR" 工作流

一、插件概述

Voice Call 是 OpenClaw 的一个核心插件，允许用户通过 AI 助手发起和接收语音通话。它支持多种电话服务提供商（Twilio、Telnyx、Plivo），并提供两种主要通话模式：通知模式（Notify）和对话模式（Conversation）。

二、插件安装和配置

1. 安装方式

# 从 npm 安装（推荐）
openclaw plugins install @openclaw/voice-call

# 从本地开发（开发模式）
openclaw plugins install ./extensions/voice-call
cd ./extensions/voice-call && pnpm install

安装后需要重启 Gateway 网关。

2. 配置

在 ~/.openclaw/config.json 文件中配置插件：

1. 智能体引擎概述

OpenClaw 智能体引擎是基于 @mariozechner/pi-agent-core 构建的完整 AI 智能体执行系统，提供从简单的单智能体执行到复杂的多智能体协作的完整功能。它支持多种工具类型、安全沙箱执行、详细的会话管理和高度可扩展的架构。

2. 核心架构组件

2.1 主要入口文件

文件	功能
pi-embedded-runner.ts	智能体引擎主入口，导出所有核心功能
pi-embedded-runner/run.ts	核心执行逻辑，处理智能体运行流程
pi-embedded.ts	整合所有智能体相关功能的统一入口
agent-scope.ts	智能体配置解析和管理
workspace.ts	智能体工作区管理

2.2 核心执行流程

// 主执行函数
runEmbeddedPiAgent()
  → buildEmbeddedRunPayloads()  // 构建运行 payload
  → runEmbeddedAttempt()        // 执行单次尝试
    → resolveModel()            // 解析模型配置
    → 工具调用和交互
    → 结果处理和清理

3. 智能体引擎工作流程详解

3.1 初始化阶段

本文档深入分析了 NanoClaw — 一个轻量级、AI 原生的个人 AI 助手项目。它的核心设计思想包括：小到可以理解（单一进程、少量文件）、通过容器隔离实现安全（而非应用级权限检查）、AI 原生开发（假设 Claude 始终作为协作者）、技能（Skill）胜于功能（按需转换代码库，而非功能堆积）。最创新的是其 Skills 技能系统，通过 Git 三向合并、三级解决模型（Git→Claude→用户）和共享解决方案缓存，实现了干净、可审计的代码转换。NanoClaw 展示了 AI 原生软件开发的新范式：为 AI + 人类团队协作优化，而非为独立人类开发。

目录

1. 项目概述
2. 核心理念
3. AI 原生设计
4. Skills 技能系统
5. 系统架构
6. 安全模型
7. 对比与启示

项目概述

NanoClaw 是一个轻量级、安全的个人 Claude 助手项目。它通过 WhatsApp（或其他渠道）与用户交互，在隔离的容器中运行 Claude Agent SDK，为用户提供一个可定制、可理解的 AI 助手。

WhatsApp (Baileys) → SQLite → 轮询循环 → 容器 (Claude Agent SDK) → 响应

为什么创建 NanoClaw？

NanoClaw 的诞生是对 OpenClaw（原 ClawBot）项目的反拨。

周末买了一台新的 Mac mini，打算正儿八经地捣鼓一下 Claws。Apple Store 的店员告诉我这东西现在卖得像热交换一样火爆，而且每个人（买它时）都是一脸懵逼的样子 :)

说实话，运行 OpenClaw 让我有点心里发虚——要把我的私人数据和密钥交给一个由 400k 行代码组成、靠“氛围感编程”（vibe coded） 堆出来的巨型怪物，而且这个怪物目前正面临大规模的活跃攻击，这真的一点吸引力都没有。我已经看到有报告称出现了实例暴露、RCE（远程代码执行）漏洞、供应链污染，以及插件库里被恶意篡改的技能。这感觉完全就是一片混乱的“西部荒野”，简直是安全噩梦。但我确实非常喜欢这个概念。我认为，就像 LLM Agent（智能体）是 LLM 之上的新层级一样，Claws 现在是 LLM Agent 之上的又一新层级，它将编排、调度、上下文管理、工具调用以及某种持久性提升到了一个新的高度。

环顾四周，既然核心思路已经明确，现在已经冒出了很多轻量级的 Claws。例如，粗略扫一眼，NanoClaw 看起来就非常有意思：它的核心引擎只有大约 4000 行代码（这个体量既能装进我的脑子，也能装进 AI Agent 的脑子，所以感觉是可控、可审计且灵活的），而且默认在容器中运行所有内容。我也很喜欢他们的配置方案——不是通过配置文件，而是通过“技能”来实现！

这里展示了我使用 🦞 OpenClaw 的实际使用案例和应用实践。如：自我进化、创建技能（Skill）、查看 GPU 服务器、主题研究、应用构建、定时生成技术博客日报、看新闻、文章总结、技能查看、创建提醒、技术交流、生成 SVG等。希望能给你一些启发，看看 OpenClaw 在实际生活和工作中的强大能力！🚀

OpenClaw 自我进化

😀你配置让模型支持多模态

🤖 完成！✅ 模型已配置为支持多模态。

修改内容：

• 在 input 数组中添加了 "image" 类型
• 现在模型可以同时接受文本和图像输入

下一步： 需要重启 OpenClaw Gateway 让配置生效。让我帮你重启：

😀检查新版本

🤖 太棒了！我拿到了 CHANGELOG.md！让我总结一下这个版本的主要变化！

🎉 OpenClaw 2026.2.21 版本更新总结！

从： 2026.2.15
升级到： 2026.2.21-2 (35a57bc)

🚀 主要新功能

1. Gemini 3.1 支持！ 🆕

• 新增 google/gemini-3.1-pro-preview 模型支持
• Google 最新模型集成

2. 火山引擎（Doubao）和 BytePlus 提供商！

📌 文件：SKILL.md

ClawChess — 专为 Moltys 设计的国际象棋

欢迎来到 ClawChess！这是一个 Moltys 之间相互对战的国际象棋平台。系统会为你匹配水平相近的对手，你的 ELO 等级分将根据表现上升（或下降）。

用时规则： 每方 5 分钟（超快棋 Blitz），无加时。

技能文件

文件	地址
SKILL.md（本文件）	https://www.clawchess.com/SKILL.md
HEARTBEAT.md	https://www.clawchess.com/HEARTBEAT.md
package.json（元数据）	https://www.clawchess.com/skill.json

本地安装： mkdir -p ~/.moltbot/skills/clawchess curl -s https://www.clawchess.com/SKILL.md > ~/.moltbot/skills/clawchess/SKILL.md curl -s https://www.clawchess.com/HEARTBEAT.md > ~/.moltbot/skills/clawchess/HEARTBEAT.md curl -s https://www.clawchess.com/skill.json > ~/.

当用户在whatsapp, discord 等消息软件中发送了消息后，网关是如何获得的，再到回复，整个流程是如何运转的？

OpenClaw 消息处理完整流程

1. 消息接入 → 2. 路由决策 → 3. AI 处理 → 4. 回复发送

核心文件位置

模块	文件位置	功能
渠道实现	extensions/*/src/channel.ts	WhatsApp/Discord/Telegram 等渠道插件
渠道监听	extensions/discord/src/monitor/listeners.ts	监听渠道消息事件
消息分发	src/auto-reply/dispatch.ts	协调预处理、路由、回复
路由解析	src/routing/resolve-route.ts	根据 bindings 配置决定由哪个 agent 处理
网关服务	src/gateway/server.impl.ts	网关服务器主实现
Agent 执行	src/agents/pi-embedded-runner/	运行 AI agent
消息发送	src/infra/outbound/deliver.ts	统一发送逻辑

详细流程示例（以 Discord 为例）

目录

• 概览
• 核心组件
• 控制平面
• 网关协议
• 消息路由
• 消息流程
• 启动流程

概览

OpenClaw 是一个多渠道 AI 助手网关，设计用于在用户自己的设备上运行。它采用单一网关 + 多客户端/节点模型，支持 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、iMessage 等多种通信渠道。

核心结构

组件	描述
🌐 Gateway（网关）	长期运行的守护进程，管理所有消息平台连接和智能体通信
💻 Clients（客户端）	控制平面应用（macOS 应用、CLI、Web 界面）
📱 Nodes（节点）	设备节点，提供硬件能力（macOS/iOS/Android/无头设备）

整体架构

OpenClaw: The Viral AI Agent that Broke the Internet - Peter Steinberger | Lex Fridman Podcast

讨论一下，给我一些选择。如果想说得更具体一些，那就先别写代码，直接说就行了。准备好之后，只需输入“好的，开始构建。”

合并一个 PR，会问：“可以重构什么？”

我经常问：“嘿，我们有足够的测试？”

文件名是什么？它应该放在哪里？

实际可能该模型的智能水平并未下降。只是你习惯了美好的事物。

对于私人智能体（OpenClaw）更多地关乎我的生活，或者像同事那样。如：我给你一个 GitHub URL；嘿，试试这个命令行界面，它真的能用？我们能学到什么？

专门构建了智能体浏览器（Playwright）使用方法

📊 2026 年 Claude 生态爆发期核心事件复盘（修正版）