Loading... # MicroClaw 多平台 AI 助手开源项目发布 # 一、新闻概述 ## 1. 标题 MicroClaw：基于 Rust 的多平台智能 AI 助手开源 ## 2. 发布时间 2026 年 2 月 16 日 ## 3. 来源 GitHub 开源项目 # 二、核心内容 ## 1. 事件摘要 ### A. 主要内容 MicroClaw 是一个基于 Rust 开发的智能 AI 助手项目，支持多平台接入，包括 Telegram、Discord、Slack、飞书和 Web 界面。项目灵感来源于 nanoclaw，并融合了其部分设计理念。 ### B. 核心亮点 - 多平台统一架构，支持五大主流聊天平台 - 完整的工具调用系统，支持命令执行、文件操作、代码搜索 - 持久化记忆机制，跨会话保持上下文 - 计划与执行模式，支持复杂任务分解 - 内置任务调度系统，支持定时和一次性任务 - MCP 协议支持，可扩展工具生态 ## 2. 关键信息 ### A. 项目技术栈 - 编程语言：Rust - 许可证：MIT 开源协议 - 架构模式：通道无关核心 + 平台适配器 ### B. 支持平台 - Telegram - Discord - Slack - 飞书/Lark - Web UI ### C. LLM 提供商 - Anthropic（Claude） - OpenAI - OpenAI 兼容接口（OpenRouter、DeepSeek、Azure 等） - Google、阿里云、DeepSeek、Moonshot、Mistral 等 20+ 提供商 ## 3. 背景介绍 ### A. 项目灵感 MicroClaw 受 nanoclaw 项目启发，采用了其部分设计思想，但使用 Rust 重新实现，提供了更好的性能和内存安全性。 ### B. 技术演进 项目采用通道无关的核心架构，通过平台适配器支持多个聊天平台，便于后续扩展更多平台。 # 三、详细报道 ## 1. 主要内容 ### A. 核心功能 工具系统： - bash 命令执行（可配置超时） - 文件读写（read_file、write_file、edit_file） - 代码搜索（glob 模式匹配、grep 正则搜索） - 网络操作（DuckDuckGo 搜索、网页获取） - 消息发送（支持中间消息和附件） - 任务调度（cron 定时、一次性任务） - 子代理（sub_agent）委托任务 - 记忆管理（read_memory、write_memory） 会话管理： - 会话恢复：完整对话状态持久化 - 上下文压缩：自动摘要旧消息保持上下文限制 - 消息分割：自动分割长响应以适应平台限制 技能系统： - 支持 Anthropic Agent Skills 标准 - 技能自动发现和按需激活 - 内置技能：pdf、docx、xlsx、pptx、skill-creator、apple-notes、apple-reminders、apple-calendar、weather、find-skills ### B. 技术架构 ```mermaid graph TB Client[用户] --> Platform[平台适配器] Platform --> Core[MicroClaw 核心] Core --> LLM[LLM 提供商] Core --> Tools[工具系统] Tools --> Bash[命令执行] Tools --> Files[文件操作] Tools --> Web[网络操作] Tools --> Memory[记忆系统] Core --> Scheduler[任务调度] Core --> Skills[技能系统] ```  ### C. 记忆架构 ```mermaid graph LR A[用户消息] --> B[会话处理] B --> C[工作记忆] B --> D[持久化记忆] D --> E[AGENTS.md 文件] D --> F[(SQLite 数据库)] F --> G[语义检索] F --> H[关键词检索] C --> I[上下文注入] E --> I G --> I H --> I ```   ### D. 技术细节 开发语言选择： - 使用 Rust 实现核心功能，提供内存安全保证 - 零成本抽象和高效并发处理 - 跨平台编译支持 数据库设计： - SQLite WAL 模式支持并发读写 - 消息、会话、任务、记忆结构化存储 - 支持 sqlite-vec 特性进行语义记忆检索 API 兼容性： - 原生 Anthropic API 支持 - OpenAI 兼容接口统一抽象 - 支持 20+ LLM 提供商 ## 2. 安装与部署 ### A. 快速安装 一键安装脚本（推荐）： ```bash curl -fsSL https://microclaw.ai/install.sh | bash ``` Windows PowerShell： ```powershell iwr https://microclaw.ai/install.ps1 -UseBasicParsing | iex ``` Homebrew（macOS）： ```bash brew tap everettjf/tap brew install microclaw ``` 从源码编译： ```bash git clone https://github.com/microclaw/microclaw.git cd microclaw cargo build --release cp target/release/microclaw /usr/local/bin/ ``` ### B. 配置流程 交互式配置向导： ```bash microclaw setup ``` 配置选项： - 选择 LLM 提供商（anthropic、openai、ollama 等） - 配置平台凭证（Telegram Bot Token、Discord Bot Token 等） - 设置工作目录和数据目录 - 可选语义记忆配置（需 sqlite-vec 特性） ### C. 运行模式 标准启动： ```bash microclaw start ``` 持久服务（可选）： ```bash microclaw gateway install microclaw gateway start ``` ## 3. 使用场景示例 ### A. 计划与执行 复杂任务分解： ```text 用户：设置一个新的 Rust 项目，包含 CI、测试和文档 机器人：[创建 todo 计划，逐步执行并更新进度] 1. [x] 创建项目结构 2. [x] 添加 CI 配置 3. [~] 编写单元测试 4. [ ] 添加文档 ``` ```mermaid graph TD A[接收复杂任务] --> B[分解为步骤] B --> C[创建 TODO 列表] C --> D[逐步执行] D --> E[更新进度] E --> F{完成?} F -->|否| D F -->|是| G[返回结果] ```   ### B. 任务调度 定时任务： ```text 用户：每天早上 9 点检查东京天气并发送摘要 机器人：任务 #1 已调度。下次运行：2025-06-15T09:00:00+00:00 ``` 一次性任务： ```text 用户：下午 5 点提醒我给 Alice 打电话 机器人：任务 #2 已调度 ``` ```mermaid graph LR A[自然语言指令] --> B[解析任务类型] B --> C{定时/一次性} C -->|定时| D[cron 表达式] C -->|一次性| E[特定时间] D --> F[调度器轮询] E --> F F --> G[执行代理循环] G --> H[发送结果] ```  ### C. 技能激活 ```mermaid graph LR A[技能元数据] --> B[系统提示] C[用户请求] --> D{需要技能?} D -->|是| E[activate_skill] E --> F[加载完整指令] F --> G[执行任务] D -->|否| H[标准处理] ```   ## 4. 安全与权限 ### A. 多聊天权限模型 - 非 control chats 只能操作自己的 chat_id - control chats（control_chat_ids）可以跨聊天操作 - write_memory 的 scope: "global" 仅限 control chats ### B. 平台行为规则 Telegram 私聊：响应所有消息 Telegram 群组：仅响应 @bot_username 提及 Discord 私信：响应所有消息 Discord 频道：响应 @提及，可限制频道 Slack/飞书：类似规则 ### C. 追赶模式 Telegram 群组特殊行为：被提及时，机器人会读取自上次回复以来的所有消息（而不仅仅是最近 N 条），使群组交互更具上下文。 # 四、影响分析 ## 1. 技术趋势 ### A. Rust 在 AI 工具生态中的应用 MicroClaw 展示了 Rust 在构建 AI 代理工具方面的优势，特别是在性能、内存安全和并发处理方面。 ### B. 多平台统一架构的价值 通道无关核心 + 平台适配器的架构模式为跨平台 AI 助手开发提供了可复用的设计参考。 ### C. 工具调用标准化 支持 Anthropic Agent Skills 标准和 MCP 协议，有助于构建可互操作的 AI 工具生态。 ## 2. 用户影响 ### A. 开发者 - 提供了完整的 Rust 实现参考 - 易于扩展新平台和工具 - 丰富的内置工具和技能 ### B. 最终用户 - 统一的多平台体验 - 持久化记忆提升交互质量 - 计划与执行模式处理复杂任务 ### C. 企业用户 - 可本地部署，数据可控 - 支持多种 LLM 提供商 - 灵活的权限控制 ## 3. 项目状态 ### A. 开发状态 项目处于活跃开发阶段，功能和 API 可能变化，欢迎社区贡献。 ### B. 许可证 采用 MIT 开源许可证，允许自由使用、修改和分发。 # 五、技术亮点总结 ## 1. 核心优势 - Rust 实现的性能和安全保证 - 多平台统一架构降低维护成本 - 完整的工具生态和可扩展性 - 持久化记忆和会话恢复 - 计划与执行的智能任务分解 ## 2. 与类似项目对比 | 特性 | MicroClaw | nanoclaw | 其他 AI 助手 | |------|-----------|----------|-------------| | 编程语言 | Rust | Python | 多样 | | 平台支持 | 5+ 平台 | 有限 | 单一平台为主 | | 工具调用 | 22+ 工具 | 有限 | 多样 | | 记忆系统 | 文件 + 数据库 | 主要文件 | 各异 | | 技能系统 | Anthropic 标准 | 自定义 | 多样 | | MCP 支持 | 是 | 否 | 部分 | ## 3. 适用场景 - 个人 AI 助手部署 - 团队协作机器人 - 开发者工具集成 - 自动化任务执行 - 知识管理和检索 # 六、相关链接 ## 1. 官方资源 - GitHub 仓库：https://github.com/microclaw/microclaw - 项目官网：https://microclaw.ai - 安装脚本：https://microclaw.ai/install.sh ## 2. 技术文档 - README.md：项目概述、设置、使用指南 - DEVELOP.md：开发者指南 - TEST.md：测试指南 - CLAUDE.md：AI 编码助手项目上下文 - AGENTS.md：代理友好项目参考 ## 3. 相关项目 - nanoclaw：灵感来源项目 - Anthropic Agent Skills：技能标准规范 - MCP（Model Context Protocol）：工具协议标准 *** ## 参考资料 1. [MicroClaw GitHub Repository](https://github.com/microclaw/microclaw) 最后修改：2026 年 02 月 16 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏