OpenClaw 是什么？它要解决什么问题？它的核心能力有哪些？

参考答案

OpenClaw 是一个开源的本地 AI Agent 运行平台。

它解决的问题恰好是 ChatGPT、豆包、Claude Code 这些产品各自没覆盖到的地方。

ChatGPT / 豆包这类对话产品，它们本质是”聊天机器人”，你问它答，但它不能真正”动手干活”。让它帮你改一个文件、跑一条命令、定时监控一个服务，它做不到，它只能输出文字。

Claude Code 这类 Agent 产品，它确实能动手干活（读写文件、跑终端命令），但它是一个一次性的终端工具。你在命令行里启动它，用完就退出了。它不能 7×24 小时常驻运行，不能对接多个聊天平台，不能定时执行任务，不能主动巡检。

OpenClaw 解决的就是这两个缺口：

既有 Agent 的执行能力（能调用工具、能操作系统），又有 Gateway 提供的基础设施能力：常驻运行、多平台接入、定时调度、主动巡检。而且模型随便换，数据全在本地。

核心能力从这个定位出发，分五块：

1）Gateway 常驻网关：这是 OpenClaw 区别于所有终端 Agent 工具的核心。7×24 小时运行的守护进程，崩溃自动拉起，支持心跳巡检（定期主动检查待办事项）和 Cron 定时调度（标准 cron 表达式的定时任务）。这让 AI 从一个”你问它才答”的被动工具，变成了一个”能主动干活”的基础设施。

2）多渠道统一接入：WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、iMessage 等 15+ 渠道开箱即用。每个渠道有独立的适配器，消息进来后统一归一化成标准格式，Agent 不需要关心消息来自哪个平台。新增渠道只需写一个适配器插件，核心逻辑零改动。

3）模型无关的 Agent 执行引擎：内置 ReAct 风格的推理循环（LLM 思考 → 调用工具 → 拿到结果 → 继续思考），支持 Anthropic、OpenAI、Google、Ollama 等所有主流模型，切换只改配置不改代码。还支持 fallback 机制，主模型挂了自动切备用模型。

4）插件化扩展体系：工具、渠道、Hook、Provider 都可以通过插件注册，第三方开发者可以在不动核心代码的前提下扩展能力。社区技能通过 ClawHub 分发，一行命令就能安装。

5）本地优先 + 隐私安全：Gateway 跑在你自己的机器上，API Key 自己管，对话历史存本地磁盘，数据完全不经过第三方服务器。

扩展知识

定位和部署方式

OpenClaw 的定位比较特别，它不是一个云服务，也不是一个纯 SDK 或者框架。

是一个”个人 AI 助手平台”，Gateway 跑在你自己的机器（或买的云厂商的机器）上，你自己配模型的 API Key，数据完全在本地，不经过任何第三方服务器。

部署方式有多种可选：macOS 菜单栏 App 适合个人开发者日常用，点一下就启动；CLI 方式（命令行）适合服务器部署，跑在 Linux VPS 上 24 小时在线；Docker 容器方式适合自动化部署和云服务器场景。

除此之外还有 iOS 和 Android 原生客户端。

不管哪种方式，本质都是在本地起一个 Node.js 进程跑 Gateway。

多渠道统一接入的实现思路

多渠道接入的关键在于抽象层。每个渠道实现一个统一的 Channel 接口，负责把各平台的消息格式转换成 OpenClaw 内部的标准格式。WhatsApp 来的消息和 Telegram 来的消息，到了 Gateway 内部看起来长得一模一样。

多渠道消息流转：左侧 5 个渠道入口（WhatsApp、Telegram、Discord、飞书、钉钉）分别发送消息 → 汇入中间的 Channel 适配层做统一消息格式转换 → 进入右侧 Gateway 核心依次经过 Agent 路由 → Agent Runner → 工具调用 → LLM 调用。

响应沿反方向返回：Gateway 输出统一格式 → Channel 适配层转回各平台格式 → 发回对应渠道。

反过来也一样，Agent 的回复是统一格式，各渠道的 Channel 实现负责转成自家平台的格式发出去。

新增一个渠道就是写一个 Channel 适配器，不用动核心逻辑。

面试官追问

提问：你说数据完全在本地，那多设备之间的会话同步怎么解决？手机上聊了几句，回到电脑上能接着聊吗？

回答：会话数据存在 Gateway 所在的机器上，手机和电脑连的是同一个 Gateway 实例，所以天然就是同步的。手机上通过 WhatsApp 发消息，Gateway 处理完存下来，你在电脑上打开 Web 客户端看到的就是完整的对话历史。关键是所有渠道的消息都汇聚到同一个 session，不会出现手机一份、电脑一份的情况。

提问：多 Agent 路由的时候，如果一个用户在同一个渠道里想切换 Agent 怎么办？比如他一会想写代码一会想问生活问题。

回答：路由规则是预先配好的，按渠道或群组匹配，不支持用户在对话中动态切换。如果想切换，最直接的办法是用不同的群组或频道，一个群绑代码助手，另一个群绑生活助手。当然你也可以写个插件在 before_agent_start Hook 里做动态路由，比如检测用户消息里有没有特定指令来切换 Agent，但这不是开箱自带的功能。

提问：OpenClaw 支持 Ollama，那跑本地模型的时候性能怎么样？会不会因为本地模型太慢影响用户体验？

回答：性能完全取决于你本地机器的配置和跑的模型大小。Gateway 本身的开销可以忽略不计，瓶颈在模型推理。OpenClaw 做了流式输出，所以用户不用等模型完全生成完才看到内容，首字延迟和生成速度分开感知。如果本地模型实在太慢，可以配 fallback 到云端 API，本地模型超时后自动切到 OpenAI 或 Anthropic。