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极致压缩OpenClaw,超低成本,快速启动

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Ai学习的老章
发布2026-03-02 20:50:58
发布2026-03-02 20:50:58
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继续极限压缩 OpenClaw,PicoClaw 来了,比之前我介绍到的 nanoBot 更小巧,不需要 Macmini,10 块钱的硬件,10MB 内存,1 秒启动,就能跑一个完整的 AI Agent。

PicoClaw 内存占用演示(左)和在 LicheeRV Nano 硬件上运行(右)
PicoClaw 内存占用演示(左)和在 LicheeRV Nano 硬件上运行(右)

PicoClaw 内存占用演示(左)和在 LicheeRV Nano 硬件上运行(右)

PicoClaw 的灵感来源于 nanobot 用 Go 语言从零重写了一遍。更离谱的是,95% 的核心代码是由 AI Agent 自己生成的,人类只做了审查和优化。

用 AI 写 AI,这波套娃我给满分。

核心功能与特点:

  • 🪶 极致轻量:内存占用 <10MB,比同类项目 Clawdbot 小了 99%。省内存到什么程度?你手机后台随便一个 App 都比它吃得多
  • 闪电启动:在 0.6GHz 单核处理器上 1 秒内启动,比 OpenClaw 快了 400 倍。等它启动的时间,你连一口水都喝不完
  • 💰 成本极低:最低 10 美元的硬件就能跑,一顿外卖钱就能拥有一个私人 AI 助手
  • 🌍 真·全平台:单个二进制文件,横跨 RISC-V、ARM、x86 三大架构,下载即用
  • 🤖 AI 自举开发:95% 代码由 AI Agent 生成,Go 原生实现,这本身就是一个很酷的技术实验

下面这张对比图说明了一切:

PicoClaw 与同类产品对比
PicoClaw 与同类产品对比

PicoClaw 与同类产品对比

OpenClaw

NanoBot

PicoClaw

语言

TypeScript

Python

Go

内存

>1GB

>100MB

< 10MB

启动时间(0.8GHz 核心)

>500s

>30s

<1s

成本

Mac Mini 599$

多数 Linux SBC ~50$

任意 Linux 板 低至 10$

它能干啥?

别看 PicoClaw 体积小,功能一点不含糊。

看看官方演示:

全栈工程师模式——帮你写代码、部署、调试:

全栈工程师模式演示
全栈工程师模式演示

全栈工程师模式演示

日志与规划管理——自动记忆对话历史、管理任务计划:

日志与规划管理演示
日志与规划管理演示

日志与规划管理演示

联网搜索与学习——帮你搜信息、整理知识:

联网搜索演示
联网搜索演示

联网搜索演示

此外还支持:

  • 📅 定时任务:像 cron 一样设置定时提醒和循环任务,picoclaw cron add 一行命令搞定
  • 💓 心跳检测:每 30 分钟自动检查一次 HEARTBEAT.md 里的任务清单,自动执行
  • 🔒 安全沙箱:默认限制在工作目录内操作,还内置了危险命令拦截(rm -rfdd、fork 炸弹统统拦住)
  • 🤝 子 Agent 协作:通过 spawn 工具创建异步子 Agent,长任务不阻塞主流程

低成本硬件部署,这是真的离谱

PicoClaw 最让我兴奋的地方,是它可以部署在各种超低价 Linux 设备上:

  • $9.9 的 LicheeRV-Nano(Ethernet 或 WiFi6 版),做最低配家庭助手
  • 30~50 的 NanoKVM,或 100 的 Pro 版,自动化服务器运维
  • 50 的 MaixCAM 或 100 的 MaixCAM2,智能监控场景

一块卡片大小的开发板,装上 PicoClaw,就能拥有一个 7×24 小时在线的私人 AI 助手,帮你监控服务器、检查邮件、查天气预报……

安装

PicoClaw 提供两种安装方式,都很简单。

方式一:下载预编译二进制文件(推荐)

直接去 Release 页面 下载你平台对应的版本,开箱即用。

方式二:从源码编译

代码语言:javascript
复制
git clone https://github.com/sipeed/picoclaw.git
cd picoclaw
make deps

# 构建
make build

# 构建全平台版本
make build-all

# 构建并安装
make install

方式三:Docker Compose

如果你不想在本地安装任何东西,Docker 一把梭:

代码语言:javascript
复制
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/sipeed/picoclaw.git
cd picoclaw

# 2. 配置 API Key
cp config/config.example.json config/config.json
vim config/config.json  # 填入你的 API Key

# 3. 启动
docker compose --profile gateway up -d

# 4. 查看日志
docker compose logs -f picoclaw-gateway

# 5. 停止
docker compose --profile gateway down

使用

第一步:初始化

代码语言:javascript
复制
picoclaw onboard

第二步:配置 API Key

编辑 ~/.picoclaw/config.json

代码语言:javascript
复制
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "~/.picoclaw/workspace",
      "model": "glm-4.7",
      "max_tokens": 8192,
      "temperature": 0.7,
      "max_tool_iterations": 20
    }
  },
"providers": {
    "openrouter": {
      "api_key": "你的 API Key",
      "api_base": "https://openrouter.ai/api/v1"
    }
  },
"tools": {
    "web": {
      "brave": {
        "enabled": false,
        "api_key": "YOUR_BRAVE_API_KEY",
        "max_results": 5
      },
      "duckduckgo": {
        "enabled": true,
        "max_results": 5
      }
    }
  }
}

PicoClaw 支持的 LLM 提供商非常全面:

提供商

用途

备注

Gemini

LLM(Gemini 直连)

aistudio.google.com

Zhipu(智谱)

LLM(智谱直连)

bigmodel.cn,国内用户优选

OpenRouter

LLM(推荐,可访问所有模型)

openrouter.ai

Anthropic

LLM(Claude 直连)

待测试

OpenAI

LLM(GPT 直连)

待测试

DeepSeek

LLM(DeepSeek 直连)

待测试

Groq

LLM + 语音转录(Whisper)

免费语音转文字!

这里有个隐藏彩蛋:如果你配置了 Groq 的 API Key,Telegram 上发语音消息会自动转文字。这个细节真的很贴心。

国内用户推荐用 智谱(Zhipu) 的 glm-4.7 模型,有免费额度,速度也快。

联网搜索是可选的,内置了 DuckDuckGo 兜底(不需要 API Key),也可以配 Brave Search(每月 2000 次免费查询)。

第三步:开聊!

代码语言:javascript
复制
picoclaw agent -m "今天天气怎么样?"

搞定。2 分钟拥有一个 AI 助手,就是这么简单粗暴。

多平台聊天接入

PicoClaw 不仅能在终端用,还能接入各种聊天软件当你的私人 Bot:

平台

接入难度

说明

Telegram

简单(一个 Token)

推荐,体验最好

Discord

简单(Token + Intent)

需要开启 Message Content Intent

QQ

简单(AppID + AppSecret)

通过 QQ 开放平台

钉钉

中等(App 凭证)

通过钉钉开放平台

LINE

中等(凭证 + Webhook URL)

需要 HTTPS 反向代理

飞书

中等(App 凭证)

配置文件支持,待完善

以 Telegram 为例,接入过程非常丝滑:

  1. 在 Telegram 搜索 @BotFather,发送 /newbot 创建机器人
  2. 把 Token 填到配置文件里
  3. 运行 picoclaw gateway

群聊中只有 @机器人 才会回复,不怕打扰别人。

工作目录结构

PicoClaw 的工作目录设计很有灵魂:

代码语言:javascript
复制
~/.picoclaw/workspace/
├── sessions/        # 会话记录
├── memory/          # 长期记忆(MEMORY.md)
├── state/           # 持久化状态
├── cron/            # 定时任务数据库
├── skills/          # 自定义技能
├── AGENTS.md        # Agent 行为指南
├── HEARTBEAT.md     # 定时任务提示(每30分钟检查)
├── IDENTITY.md      # Agent 身份
├── SOUL.md          # Agent 灵魂
├── TOOLS.md         # 工具描述
└── USER.md          # 用户偏好

注意看这些文件名:IDENTITY.mdSOUL.mdUSER.md……PicoClaw 居然给 Agent 定义了"身份"和"灵魂",这个设计哲学挺有意思的。你可以通过编辑这些文件来自定义你的 AI 助手人设,让它变成一个管家、一个学习助手、甚至是一个毒舌的吐槽机器。

总结

说实话,PicoClaw 这个项目让我想起了 Unix 哲学——Do one thing and do it well。在大家都在追求"大而全"的时候,它反其道而行,把 AI Agent 压缩到了极致。

优点:

  • 资源占用极低,10 美元硬件就能跑,降低了 AI Agent 的门槛
  • Go 语言编译成单文件,部署零依赖,运维成本极低
  • 多平台聊天接入,Telegram/Discord/QQ/钉钉/LINE 一网打尽
  • 安全沙箱设计成熟,不怕 Agent 搞破坏
  • 心跳 + 定时任务 + 子 Agent,该有的能力都有

不足/需关注的:

  • 项目刚发布一周(2026-02-09),还很年轻,稳定性有待验证
  • 部分 LLM 提供商(Anthropic、OpenAI、DeepSeek)还是"To be tested"状态
  • 没有 Web UI,纯 CLI + 聊天软件交互,对不习惯命令行的用户不太友好
  • 硬件部署场景虽然酷,但需要你本身有矽速的开发板,受众偏小
  • 文档还在完善中,Roadmap 也还没出来

制作不易,如果这篇文章觉得对你有用,可否点个关注。给我个三连击:点赞、转发和在看。若可以再给我加个🌟,谢谢你看我的文章,我们下篇再见!

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原始发表:2026-02-15,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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