xiaohack's Blog - Moltbot
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items: 在 ClawdBot (MoltBolt / OpenClaw) 中增加记忆插件 PowerMem 的新方法
items: 0201好虫子周刊
items: Clawdbot (moltbot) 对接飞书详细教程 手把手搭建你的专属 AI 助手
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items: 被 Anthropic 强制要求改名！Clawdbot 创始人一人开发、100% AI 写代码，腾讯又跟上了热度
items: Clawdbot / Moltbot AI 个人助手蹭热度尝鲜

在 ClawdBot (MoltBolt / OpenClaw) 中增加记忆插件 PowerMem 的新方法
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date: 2026-02-05T11:29:30+08:00
description: 摘要：本文介绍如何为开源个人AI助手 Moltbot（原 ClawdBot）集成基于 OceanBase 技术栈的长期记忆插件 PowerMem。通过 HTTP API 对接，PowerMem 为 Moltbot 提供智能信息抽取、艾宾浩斯遗忘曲线调度及多智能体隔离的记忆能力，显著增强其上下文持久化与自主决策水平，实现更类人的“数字员工”体验。 Moltbot 是什么？Clawdbot（后更名为 Moltbot，又更名为 OpenClaw）是一款开源、以通讯为核心的AI智能体项目，运行在你自己的设备上，通过你已有的渠道（WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、iMessage、Teams、WebChat 等）和你对话，支持语音、Canvas、多代理路由等。 简单点说：Moltbot 最大的特点是不仅能回答问题，更能真正“动手”操作你的电脑系统，执行命令、控制浏览器、管理文件，就像一个 7 x 24 小时在线的 “数字员工”。 官网 ：https://www.molt.bot/github 地址：https://github.com/moltbot/moltbot Moltbot 部署方式一：NPM 全局安装方式二：源代码安装上面两种安装方式二选一，因为我是走的源代码安装：1. pnpm moltbot onboard --install-daemon 初始化2. 同意风险提示这里会让你确认风险。Moltbot 功能强大，能执行系统命令、读写文件、控制浏览器，但这也意味着如果配置不当或被滥用，可能会带来安全风险，请谨慎使用。3. 选择快速开始4. 配置 AI 模型授权，我手里头有qwen的5. 启动web问个小问题：“查一下我的电脑型号”，很快 moltbot 回复了我机器的具体型号，虽然任务非常简单，但是还是挺惊喜的，距离“贾维斯”又进了一步了。Moltbot 的原生记忆解读Moltbot 的持久记忆可以概括为：「Markdown 文件为单一事实来源 + 可选向量/混合检索」。 存储形态：纯 Markdown 文件 事实来源：模型「记得」的内容 = 写入磁盘的 Markdown；不依赖模型内部状态。默认布局（在 workspace 下，如 ~/clawd）：memory/YYYY-MM-DD.md：按日期的日志，仅追加；会话开始时读「今天 + 昨天」。MEMORY.md（可选）：长期、人工可维护的记忆；只在 main 私聊 session 加载，群聊不加载。 也就是说：短期、按天的记录 → memory/YYYY-MM-DD.md长期、精选事实 → MEMORY.md持久化完全靠「写进这些文件」，而不是靠对话历史本身。 写入时机与「记忆冲刷」（Memory Flush） 平时：模型通过 工具（如 write、edit）或技能，把要记住的内容写到 MEMORY.md 或 memory/YYYY-MM-DD.md。自动冲刷：当 session 快触发自动 compaction 前，Moltbot 会跑一轮 静默的 agent 回合，专门提醒模型「把该持久化的东西写进记忆文件」，并鼓励用 NO_REPLY 不回复用户，避免用户看到这次内部回合。触发条件由 agents.defaults.compaction.memoryFlush 控制，例如在「剩余 token ≈ softThresholdTokens」时触发；每轮 compaction 只做一次 flush，并在 sessions.json 里记 memoryFlushCompactionCount 等，避免重复。 相关代码在 src/auto-reply/reply/memory-flush.ts：shouldRunMemoryFlush()：根据当前 token、context 上限、reserve、softThreshold 判断是否该 flush。若 workspace 只读（如 sandbox workspaceAccess: "ro"），则不做 flush。 检索层：向量 + 可选 BM25 混合检索 数据流实现方式 插件控制：默认使用 memory-core 插件（可设 plugins.slots.memory = "none" 关掉）。工具：memory_search：对 MEMORY.md 和 memory/.md 做语义检索（按 ~400 token 分块、80 token 重叠），返回片段 + 文件路径 + 行号；可选开启 BM25 + 向量 的混合检索。memory_get：按路径（及可选 from/lines）读取 MEMORY 或 memory 下的文件片段，供在检索后精确拉取，控制上下文…

0201好虫子周刊
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date: 2026-02-01T23:57:26+08:00
description: (2026.01.18-02.01)🚀 好虫子周刊：DeepSeek V4前瞻、Agent标准确立、音频界面革命本周关键词： 混合专家 (MoE)、Agent 技能标准、物理 AI、音频首选 (Audio-first)摘要： 本周是开源界深度复盘与大厂战略转向的关键交汇期。DeepSeek R1 发布周年之际，官方以 86 页超长报告披露了 RL 训练核心机密，并预告 V4 版本将冲击 Claude 代码王座。与此同时，Anthropic 推动的 Agent Skills 规范逐渐成为行业事实标准，OpenAI 亦被传出转向“音频优先”硬件策略。整体趋势显示，AI 正在从“大参数”竞赛转向“高可靠性 Agent”和“低成本推理”的务实阶段。🚨 核心头条 (Top Stories)1. DeepSeek R1 报告更新与 V4 预告：开源界的透明化巅峰发布时间： 01.20核心亮点： DeepSeek 将 R1 技术报告扩展至 86 页，完整披露了从 Dev1 到 Dev3 的三阶段强化学习（RL）路径。同时预告 V4 版本将于 2 月中旬发布。技术突破： 详细记录了 MCTS（蒙特卡洛树搜索）在训练中的失败经验，证明了纯 RL 训练即可实现推理能力涌现。V4 将采用更优化的 MoE 架构，侧重软件工程能力。开源/行业价值： 为全球开发者节省了数亿元的验证算力，奠定了中国开源模型在 Hugging Face 社区的领导地位。2. Agent Skills 规范确立：智能体从“玩具”走向“工具”发布时间： 01.26核心亮点： Anthropic 官方开放 Agent Skills 规范。Moltbot（原 Clawdbot）在 GitHub 狂揽 10 万 Star，成为增长最快的 AI 助手项目。技术突破： 通过 MCP（Model Context Protocol）将智能体与真实系统连接摩擦降至最低。引入自验证机制，解决了复杂任务下 Agent 频繁遗忘上下文的痛点。开源/行业价值： 标志着 Agent 开发从碎片化走向标准化，开发者可复用 Vercel 或 Anthropic 提供的技能模块，加速企业级智能体部署。3. 音频界面革命：OpenAI 战略重心向“声音”偏移发布时间： 01.30核心亮点： 社区情报显示 OpenAI 计划在 Q1 发布新一代非 Transformer 架构的音频模型，并与 Jony Ive 合作开发“音频优先”个人设备。技术突破： 实现真·端到端语音交互，摆脱传统的“语音转文字”中转，延迟大幅降低，支持更细腻的情感表达。开源/行业价值： 预示着 AI 交互将从屏幕端（Screen-based）转向环境音端（Ambient Audio），为可穿戴设备和智能家居开辟新赛道。🛠️ GitHub 热门开源项目 (Trending Tools)本周 GitHub Star 增长最快、开发者关注度最高的项目精选⚡ Moltbot一句话介绍： 自托管的“最强 AI 智能助手”，GitHub 增长奇迹。核心价值： 支持集成 Slack/Discord/Telegram，具备系统级操作权限，重点在于数据完全本地化处理，解决了企业对闭环 AI 的核心焦虑。项目地址： moltbot/moltbot🤖 OpenClaw一句话介绍： 专注解决 Agent 稳定性的开源框架。核心价值： 针对长流程任务进行了“反馈闭环”优化，大幅降低了智能体在多步推理中的出错率（Hallucination Rate）。项目地址： pipecat-ai/nemotron-january-2026 (NVIDIA 驱动版)🎨 HunyuanVideo 1.5一句话介绍： 腾讯开源的“显卡救星”视频生成模型。核心价值： 仅需 13.6GB 显存即可运行 720p 视频生成，通过 SSTA 稀疏注意力技术实现了 1.87 倍的生成提速。项目地址： Tencent/HunyuanVideo📑 前沿研究与行业风向 (Insights)物理 AI (Physical AI) 与世界模型： 随着 Boston Dynamics 展示全电动 Atlas 机器人的 RL 训练成果，学术界开始转向“物理层面的智能定义”。LeCun 的 World Model 实验室获得 50 亿美元估值，标志着 AI 正在尝试理解物理世界的逻辑而非单纯的概率拟合。算力能源瓶颈： 马斯克在达沃斯论坛再次预警：电力供应将成为 2026 年 AI 扩张的最大红利障碍。Vistra 等电力巨头通过收购天然气电厂直接对接 AI 数据中心，能源溢价正在重塑 AI 供应链。✍️ 编辑结语： 本周我们看到了 AI 领域从“堆参数”到“堆逻辑”的结构性转变。开源社区不再盲目跟风，而是通过透明…

Clawdbot (moltbot) 对接飞书详细教程 手把手搭建你的专属 AI 助手
type: item
date: 2026-01-30T10:04:58+08:00
description: Clawdbot 对接飞书详细教程 手把手搭建你的专属 AI 助手注意本教程在 Linux 系统下进行Clawdbot 由于 Claude 的版权问题，已更名为 Moltbot，因此本教程基于最新版本编写。下面进入安装流程首先准备一台闲置的云服务器或 VPS（推荐使用香港或海外节点）。由于 Clawdbot 运行时权限较大，出于安全考虑，不建议在本地或工作机上安装，推荐在一台独立的空服务器上部署。准备完成后，登录到服务器。安装如果你不想安装，可以直接使用阿里云的Clawdbot 一键部署，部署之后可以直接跳到对接飞书。第一步安装 Git# 安装 Git sudo apt update sudo apt install git -y第二步安装 Node.js# 安装 NVM # 国内使用 gitee 的镜像源 curl -o- https://gitee.com/RubyMetric/nvm-cn/raw/main/install.sh | bash # 国外使用 curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.1/install.sh | bash # 重新加载环境变量 source ~/.bashrc # 安装 Node.js 22 nvm install 22 # 查看 nodejs 版本 node -v # 输出 v22 即可，版本只要 22 就行安装 Moltbot (原 Clawdbot)# 使用官方脚本安装 curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash服务器在国内，如果安装失败的话，可能需要解决网络问题其他平台安装方式请参考Moltbot (原Clawdbot) 安装文档你会看到如下图输出如果首次安装，时间会很长，需要耐心等待。如果最后输出如下内容：→ npm install failed; cleaning up and retrying...新的脚本服务器内存要求变高了，据我使用下来 2G 内存，肯定会 OOM，如果出错的话，建议使用 swap 把硬盘空间当作交互内存使用。成功之后会输出如下图片第一个选项选择 yes, 就是询问你是否知道风险的。第二步选择 QuickStart第三步选择模型服务商，这里选择 Qwen，免费额度充足，适合入门使用选择千问模型后，会提供一个链接，复制并在浏览器中打开，如下图打开浏览器后，会看到如下界面。由于我已登录过，所以显示账户信息；如果尚未登录，按照提示完成登录即可。登录完成后，会出现以下选项，提示选择对应的千问模型，如下图选择默认模型即可。接下来会提示选择 channel，这里先跳过，后续再添加继续下面选择 skills，也是选择 No，如下图继续下面选择 hooks，也是使用空格选择 No，如下图然后等待安装完成，最后会出现以下选项，这里选择 TUI如果看到 TUI 聊天界面，说明安装成功，可以尝试输入 Hello 进行测试。然后直接使用 ctrl+c 先关闭，后面我们再来设置查看服务可以使用下面的命令来查看clawdbot status会看到如下图的结果就说明服务启动了访问 Web UI 面板如何访问面板？服务监听在 http://127.0.0.1:18789/ 端口上，我们现在通过 ssh 隧道来访问，输入下面的命令ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 用户名@服务器IP # 回车之后 用户名@服务器IP's password: # 输入密码然后在浏览器打开 http://127.0.0.1:18789/, 你会看到 Dashboard 了，如下图图中显示的是未授权状态，回到服务器，输入以下命令clawdbot dashboard会看到下面的面板数据复制对应的 Dashboard URL 到浏览器打开，即可正常查看聊天记录。至此 Clawdbot 已安装完成，可以正常访问了。然后聊天框里面首次输入 Hello, Clawdbot 会询问你他应该叫什么，应该叫你什么。就是你需要给它设置个名字，还有 bot 改叫你什么。你可以在聊天框这么输入Name: Clawdbot My Name: Boss对接飞书首先安装飞书插件，输入以下命令clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu登录飞书开放平台 https://open.feishu.cn，点击「开发者后台 -> 创建企业自建应用」，如下图然后点击创建应用，如下创建完成后，首先到凭据管理中获取 App ID 和 App Secret，注意保存，后续配置需要使用。然后添加机器人，如下操作首先配置个名字飞书的其他配置先暂停，回到服务器配置 …

Clawdbot 8万Star的背后：AI 助理真的来了么（附macOS本地尝鲜教程-有手就行版）
type: item
date: 2026-01-29T17:55:19+08:00
description: 从 Chat 到 Action，AI 正在接管我们的屏幕。但在一周 8 万 Star 的狂欢背后，爆火的应用与脆弱的安全性之间，正横亘着一道待解的基础设施鸿沟。流量高地与范式转移：从“对话”到“实战”这几天 Clawdbot 的出圈速度很夸张。社区里最直观的信号是 GitHub star 曲线在短时间内冲到数万量级，很多讨论甚至直接把它当作“2026 开源增长最快的现象级项目之一”。 更戏剧化的是，它还带出了一个“周边行情”：大量开发者开始用 Mac mini 这类小主机来常驻运行，从而实现一个 7×24h 永不下班的“核动力牛马”，甚至出现“下单截图刷屏”“卖断货”的情况。Clawdbot 现在官方名字是 Moltbot，比较有意思的是，改名的原因是因为 Anthropic 认为 Clawdbot 这个名字太容易被市场误解为Claude Code的延展产品，所以提出了抗议，创始人“被迫”宣布改名。它的定位非常清晰：一个你自己运行的个人 AI 助手，驻扎在你已经在用的聊天渠道里，比如 WhatsApp、 Telegram、 Slack、 Discord、 Google Chat、 Signal、 iMessage、 Microsoft Teams、 WebChat 等，同时支持在 macOS、iOS、Android 上交互，并提供一个可控的 Canvas 界面。 这套“入口在聊天里，执行在你自己的环境里”的组合，就这样魔幻而又切切实实的爆火了。为什么这类东西会一波接一波地爆火？从最近一段时间的产品形态看，确实有个明显的风向在强化：大众的注意力正在从“对话型”迁移到“实操型”。对话给的是答案，实操给的是结果。对绝大多数人来说，后者更像他们心里对“AI 助理”的默认想象，这一点在 Clawdbot 的传播中被放大得很充分。沸腾后的冷思考：是技术奇点，还是“时势英雄”？不过这里也值得降降温。爆火当然意味着能力点戳中了人心，但它同样蕴含着几件事叠加：创作者本身的影响力与信用积累，以及社交平台的流量机制、AI时代的掉队焦虑，共同把某个叙事推到最大音量。你不需要把每一次“现象级”都理解成行业天翻地覆。更像是时势推着一个正确方向的样品突然被看见了，然后所有人的情绪一起涌上来。再说体验层面的“落差”。很多人上手后会发现，它没有想象中那么万能，这其实并不意外。因为这类个人 Agent 往往把“连接器很多”“能动手”放在第一优先级，工程细节与产品打磨会滞后，早期 UI 小问题、流程不顺手、边界场景翻车都很常见。更关键的一点在成本。只要你把它当作“经常在线的执行型助理”，模型调用和工具链路的成本就会从偶发费用变成持续开销，近几天已经陆续看到网上有人晒图仅仅使用十几个小时，就已经消耗了上百美金的token。很多用户会自然滑向一种状态：好玩大于好用，体验大于实用。真正值得认真讨论的，是它爆火后暴露出来的“安全现实”。Clawdbot 的卖点之一就是更本地化，更可控，更接近你的真实环境，它也确实会涉及对本地 shell、文件系统、浏览器等能力的调用与编排。 这让它强大，也让它变得危险。由于它拥有极高的系统权限。大部分用户担心 AI 误操作导致主力机数据受损，或是隐私信息泄露，被迫选择了“物理隔离”——用一台专门的硬件来承载这个不确定的“执行者”。这也解释了另一个看似荒诞的现象：Clawdbot 带动了 Mac mini 等小主机被抢购。很多人把它解读为“性能需求”，但更底层的心理动因往往是“把东西放在自己手里更安心”。 你会发现，这里面其实同时包含了信任与不信任。信任的是我愿意让它替我做事，不信任的是我不想把自己的数据和权限直接丢进不可控的黑盒里。数据安全是“执行权”的护城河同样，GUI Agent（具备图形界面操作能力的智能体）作为一个实操型的技术路线，也具备巨大的想象和成长空间。例如前段时间爆火出圈的豆包手机、Open-AutoGLM 等，它可以完成跨 App 的复杂长链路任务，但其权限的边界与数据安全的保障，将决定它是“神助攻”还是“定时炸弹”。这正是灵臂 Lybic 的出发点之一。GUI Agent 之所以想象空间更大，因为它天然能覆盖那些没有标准 API 的存量软件和复杂流程。可它也天然更危险，因为它同样处在高权限的边缘，出错时的破坏半径更接近真实世界。把这一类能力推向大众之前，一个更稳妥的路径是先把“执行空间”变成默认护栏。这也是 Lybic 想做的事之一。我们把“能不能做”之外的三件事放在同等重要的位置：隔离、可见、可止损。让模型或 Agent 在云端沙盒里执行 GUI 任务，你可以实时看到它在做什么，发现不对可以随时人工接管，任务结束可以销毁环境。这样一来，创新速度可以继续加快，试错成本被关在可控范围里，真实设备和真实数据少承担一些不必要…

在你的 qq 上使用 clawdbot(moltbot),随身携带的 agent!
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date: 2026-01-29T16:46:51+08:00
description: 插件地址: https://github.com/constansino/moltbot_qq

M4 Mac mini 再度热销：AI 助手的新宠
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date: 2026-01-29T14:35:54+08:00
description: 前段时间，卖了一年多的 M4 Mac mini 在海外社区迎来订单高峰。X、Reddit 上各种下单截图刷屏，各种「AI 算力中心」「私人助理服务器」梗图被疯转——这台「最值得买的 Mac」又火了。Moltbot：长期在线的 AI 助手Moltbot 是一个自部署的 AI 助手，它能：常驻运行持续接收聊天软件信息根据用户设定调用大模型和工具主动推送结果在海外社区，很多人选择在 Mac mini 上部署 Clawdbot，因为「稳妥、省心」。但官方强调：只要能跑 Node.js，PC、Linux、云服务器都能部署。统一内存：Mac mini 的小秘密Mac mini 的一大亮点是 苹果芯片的统一内存设计：CPU、GPU、NPU 共享同一块内存减少数据搬运，提高响应速度大容量可用内存池，省去显存/系统内存的纠结在 AI 助手的场景下，这意味着更短的等待时间、更稳定的长期运行。不过，这种设计在 PC 世界没普及的原因也很现实：扩展性差，难升级软件生态偏向独立显卡和显存高负载训练仍依赖传统架构统一内存更像是「省心而非极限性能」的折中方案。个人边缘计算节点：AI 时代的新趋势Mac mini 的走红，折射出个人边缘计算节点的兴起：持续承接用户状态和数据调度本地与云端资源提供稳定、低延迟的 AI 服务过去电脑只是输入终端或展示窗口，现在它可以成为 AI 中枢。短期看，Mac mini 是功耗、稳定性和成本的最佳平衡点；长期看，这也指明了个人边缘计算节点在 AI 时代的新角色。

被 Anthropic 强制要求改名！Clawdbot 创始人一人开发、100% AI 写代码，腾讯又跟上了热度
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date: 2026-01-29T10:08:36+08:00
description: 这两天，个人 AI 助手 ClawdBot 席卷硅谷，国内外社交平台上全是关于它的讨论。不过，项目创始人 Peter Steinberger 在 X 平台上发文表示，他被 Anthropic 强制要求更改名称的成 Moltbot，这并非他本人的决定。 他透露，这次改名源于商标问题，但在操作过程中不仅搞砸了 GitHub 的账号更名，连 X 平台的原账号名也被加密货币推广者抢注了。最终，他的新账号名定为 @moltbot。 在此之前，他曾向加密货币圈的用户发出呼吁，请求大家停止 @ 他和骚扰行为。他明确表示，自己永远不会发行加密货币，任何将他列为发币主体的项目都是诈骗，并且他不会收取任何相关费用。他还指出，这类行为正在对项目造成实质性的损害。 使用 Clawdbot 后，网友们纷纷给出了很高的评价。“它是迄今为止最伟大的 AI 应用，相当于你 24 小时全天候专属 AI 员工。”Creator Buddy 创始人兼 CEO Alex Finn 盛赞道，“这就是他们(Anthropic)希望 Claude Cowork 呈现的样子。” 当前，ClawdBot 项目已经开源，现在已经斩获了 70.1k stars：https://github.com/clawdbot/clawdbot Alex 展示了给他的 Clawdbot 发信息，让它帮其预订下周六在一家餐厅的座位。当 OpenTable 预订失败时，Clawdbot 利用 ElevenLabs 的技术致电餐厅并完成了预订。 但 ClawdBot 真正让技术圈兴奋的，并不只是“能干活” ，而是其协作方式极其激进：不会写代码的人，也能直接提 PR。原因很简单：它几乎是 100%用 AI 写出来的，PR 在这里更像是“我遇到了这个问题”，而不是“我写了一段多漂亮的代码”。 更有意思的是，这个看似“全开源”的项目，偏偏故意留了一点不开源。创始人 Peter Steinberger 保留了一个名为“soul”的文件只占项目的 0.00001%。他说得很直白：这既是他的"秘密资产"，也是一个刻意留下来的安全靶子。大家真的在试着 hack 它，他就等着看模型到底守不守得住。到目前为止，“soul”还没被偷出来。 作为忠实粉丝，Alex 表示这是自 Claude Code 发布以来，自己第一次连续两天没有用它。但是他的 ClawdBot Henry 已经连续 48 小时不停地 Vibe Coding。“我这辈子都没写过这么多代码。Vibe Coding 已死，Vibe Orchestration 已来。” 现在，Alex 想要退掉 Mac Mini，换一台价值 1 万美元的 Mac Studio。“我的 ClawdBot Henry 将控制一台人工智能超级计算机。Henry 将使用 Opus 作为大脑，并使用多个本地模型作为员工集群。” Clawbot 并不是传统意义上只能回答问题的聊天机器人，它本质上是一个持续运行、可以执行任务的个人 AI 智能体。 你可以把它安装在自己的设备上，如 Mac、Windows、Linux，它可以长期在线，不停地接收指令、处理任务、记住你的偏好和历史对话，随着时间积累变得更懂你、更有“记忆”。总的来说，Clawbot 最令人震撼的地方有三点： 第一，它几乎可以完全控制你的电脑。它没有传统意义上的“护栏”，不局限在某几个功能里，而是可以像一个真正坐在电脑前的人一样，操作你电脑上的一切。 第二，它拥有近乎无限的长期记忆。Clawbot 内置了一套非常复杂的记忆系统。说过的话、做过的事，都会不断被记录下来。每次对话结束后，它都会自动总结聊过的内容，并把关键信息提取出来，存进长期记忆中。 第三，它完全通过聊天应用来交互。你平时用哪些聊天工具，Clawbot 就能在哪儿跟你对话，这意味着，只要打开一个聊天软件，就可以通过一条消息把任务交给 Clawbot 去做。现在 Clawbot 支持 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、iMessage、Microsoft Teams、WebChat 等，还有 BlueBubbles、Matrix、Zalo 以及 Zalo Personal。 不过，如此放开的权限让其几乎没有护栏，这带来很大的安全隐患，现在 GitHub 上有 500 多个安全的问题，这也让部分网友望而却步。对此，很多使用过的用户几乎都表示，不建议一开始就把 Clawbot 装在主力电脑上。“在你还不熟悉它之前，把它放在一个独立环境里是最安全的选择。” 不过大家没有想到，这个 AI 员工首先带火的竟然是 Mac Mini。 很多人为了运行 Clawdbot 会专门买一台电脑，而大部分选择了 Mac M…

Clawdbot / Moltbot AI 个人助手蹭热度尝鲜
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date: 2026-01-28T11:49:39+08:00
description: 本文介绍我对 Clawdbot / Moltbot AI 个人助手的尝鲜使用。有蹭热度嫌疑，喜干货者慎入 :)最近大热的 Clawdbot(现改名为 Moltbot) 是一个人 AI 助手，主打个人 Self-Hosted 的 ai agent。可运行在您自己的设备上的 AI 助手。不管你在哪里，均可以通过国际上常用的 IM 聊天平台（WhatsApp/Telegram/Matrix 等等，但不包括 WeChat）通过聊天与 ai agent 进行互动。Just another chatbot ?如果你硬要我说点非市场炒作的人话，不要老打鸡血天天震撼和炸裂，回归朴素码农实用主义的话。那么问题的核心是：这所谓的 “新” 玩意，和之前的支持本地部署的，做点 hack 也可以互联网访问的 lobehub / librechat 甚至更久远的 open-webui 这类已经支持 MCP 工具 的 LLM chat UI 有什么区别？说实话，在我短短数小时的安装和使用时间里，我只能告诉大家一些基本概念和功能上的不同，也因了解时间有限，说得不对请纠正：任务长期化、异步化。不再是一个聊天请求触发，然后在线等待响应的工作流程。多任务并行化IM 聊天平台 作为主交换方式。 这大大简化了部署和远程使用，只需要一个 IM 聊天平台的接入即可。对大众用户比要 Port Mapping 或 Tailscale 才能使用的门槛要低很多。异步任务的通知推送问题，多模态图像声音的输入输出问题，接入的便利性问题，一个方案同时解决了。支持 Skills 等已经深入民心的 AI 定制设计模式。只要本地命令行能做的，Moltbot 也能做。看完这些，你大概会联想起 Manus 或 OpenManus 。安装网上已经非常多安装手把手教程了。所以我不打算写教程了，这里只说说我使用的一些配置：综合考虑到网络环境的难和付款的便利，我选择了 openrouter 以及 anthropic/claude-sonnet-4.5 模型 。配置文档：https://docs.molt.bot/providers/openrouter配置示例：{ env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4.5" } } } }注意，直接用 CN 的 source ip 是访问不了 openrouter 的 claude-sonnet-4.5 的，会 http status 403 : This model is not available in your region是有点贵，不过先试试再找平替吧。简单试用这里只是简单试用一下 AI 助手对工具的智能调用能力。还不错。不过 UI 设计还是有待改进的。很工程师风的界面用户体验。不过这界面叫 Dashboard ，这个风格也说得过去吧。计划计划后面试试接入适合国情的 Matrix IM ，看看效果。例如，我收到 Prometheus 报警 Homelab 问题时，可以让 Moltbot 自动分析原因和自动修复。也可以接入语音 TTS/STT ，甚至图像识别等等。有进度也会分享分享。再见。