什么是Clawdbot？如何将聊天转化为真正的自动化操作？

Clawdbot 是一个开源的个人AI助理，您可以在自己的硬件上运行它。它将Anthropic和OpenAI等提供商的大型语言模型连接到真正的工具，如通讯应用、文件、shell、浏览器和智能家居设备，同时将协奏层控制在您的掌控之下。

有趣的部分不在于Clawdbot 会聊天。而是在于该项目为本地优先代理提供了具体的架构，以及一个名为Lobster的打字工作流引擎，它将模型调用转换为确定性的管道。

架构：网关、节点和技能

Clawdbot的中心是网关进程。网关在 ws://127.0.0.1:18789 上公开一个WebSocket控制平面，以及一个本地的HTTP接口，用于控制UI和网页聊天。

来自WhatsApp、Telegram、Signal、Slack、Discord、iMessage和其他渠道的消息都会发送到网关。网关决定哪个代理应该处理这条消息，它可以调用哪些工具，以及使用哪个模型提供商。然后，它将通过相同的通道发送回复回去。

运行时分为几个核心概念：

网关：路由、模型调用、工具调用、会话、存在和调度。
节点：进程，使Clawdbot能够访问本地资源，如文件系统、浏览器自动化、麦克风、摄像头或macOS、Windows、Linux、iOS和Android上的平台特定API。
通道：用于WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal、Microsoft Teams、Matrix、Zalo等聊天系统的集成。这些配置为通道后端，并附加到网关。
技能和插件：代理可以调用的工具，以标准的 SKILL.md 格式描述，并通过ClawdHub进行分发。

这种分离使得您可以在五美元的虚拟服务器或家里的备用机器上运行网关，当需要时，在远程API或本地模型后端上执行繁重的模型计算。

技能和 `SKILL.md` 标准

Clawdbot使用在 SKILL.md 中描述的开放技能格式。技能在Markdown中以一个小标题和有序的过程定义。例如，一个部署技能可能指定检查git状态、运行测试并在通过测试后进行部署的步骤。

---
name: deploy-production
description: 将当前分支部署到生产环境。只有在测试通过后才能使用。
disable-model-invocation: true
---
1. 检查git状态，确保工作目录干净。
2. 运行 `npm test`
3. 如果测试通过，运行 `npm run deploy`

网关读取这些定义，并将它们作为具有显式能力和安全限制的工具暴露给代理。技能发布在ClawdHub上，可以被安装或组合成更复杂的工作流。

这意味着操作手册可以从临时的维基页面上移至机器可执行的技能，同时仍然可以作为文本进行审计。

Lobster：代理的打字工作流运行时

Lobster是Local Lobster和许多高级Clawdbot自动化所使用的流程运行时。它被描述为一个打字工作流外壳，允许Clawdbot作为单个确定性操作运行多步骤工具序列，具有显式批准门。

Lobster不再是通过循环调用许多工具的模型，而是将协调移至一个小的特定领域运行时：

管道由JSON或YAML定义，或由紧凑的shell像管道字符串定义。
步骤以类型化的JSON数据交换，而不是无结构的文本。
运行时强制执行超时、输出限制和沙盒策略。
工作流可以暂停在副作用上，然后在稍后使用 resumeToken 继续进行。

一个简单的收件箱分类工作流看起来像这样：

name: inbox-triage
steps:
  - id: collect
    command: inbox list --json
  - id: categorize
    command: inbox categorize --json
    stdin: $collect.stdout
  - id: approve
    command: inbox apply --approve
    stdin: $categorize.stdout
    approval: required
  - id: execute
    command: inbox apply --execute
    stdin: $categorize.stdout
    condition: $approve.approved

Clawdbot将此文件视为一个技能。当您要求它清理收件箱时，它调用一个Lobster管道，而不是即兴创作许多工具调用。模型决定了何时以及用何参数运行管道，但管道本身保持确定性和可审计性。

Local Lobster是使用Lobster驱动本地工作流的参考代理，它被描述为使用本地优先工作流与主动行为结合来重新定义个人AI的开源代理。

主动的本地优先行为

Clawdbot流行的关键原因之一，以及它在X和开发者社区中的可见性，是因为它表现得像操作员，而不仅仅是聊天窗口。

因为网关可以运行计划中的作业并跨会话跟踪状态，常见的模式包括：

每日的简报，总结日历、任务和重要的邮件。
定期的总结，如每周发布的工总结。
监视器会监视条件，然后在您首选的渠道上首先通知您。
文件和仓库自动化，在本地运行但由自然语言触发。

所有这些都将在您的机器或服务器上进行路由和工具策略。模型调用仍然发送到Anthropic、OpenAI、Google、xAI或本地后端，但助理大脑、记忆和集成都在您的掌控之下。

安装和开发者工作流程

该项目提供了一个单行安装程序，它从 clawd.bot 获取脚本，并初始化Node、网关和核心组件。为了获得更多的控制权，您可以通过npm安装或克隆TypeScript存储库并使用 pnpm 构建。

典型步骤：

curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash

# 或

npm i -g clawdbot
clawdbot onboard

加入后，您可以将通道（如Telegram或WhatsApp）连接起来，选择模型提供商，并启用技能。从那里，您可以编写自己的 SKILL.md 文件，构建Lobster工作流，并通过聊天、网页聊天或macOS伴侣应用程序公开它们。

一些例子

只需用聊天消息请求@clawdbot构建和部署一个网站 https://t.co/I5bQDCK2Ne pic.twitter.com/EOa1GlPxJe

— Peter Yang (@petergyang) 2026年1月25日

刚刚配置了Clawdbot，通过本地模型设置了Ollama。现在它可以在本地处理网站摘要和简单任务，而不是烧毁API积分。

对AI能自动安装另一个AI来为我省钱感到震惊。 pic.twitter.com/RRvXQAgBfX

— Max (@talkaboutdesign) 2026年1月25日

Clawdbot现在从telegram远程控制LMStudio，下载Qwen，然后用它来用Clawdbot驱动一些任务。 pic.twitter.com/ll2adg19Za

— Matthew Berman (@MatthewBerman) 2026年1月25日

Clawdbot现在能接受一个想法，管理codex和claude，在审查中自主辩论它们，并在完成后通知我。

太棒了。在散步时部署了一个完整的特性。pic.twitter.com/ws3UDQG2S0

— Aaron Ng (@localghost) 2026年1月25日