本文深入拆解了OpenClaw开源AI项目的火爆原因，核心在于其独特的架构设计，包括Agent Loop决策、Tools工具集和Gateway持续在线模块，实现了AI的7x24小时运行。文章强调开源带来的信任、生态和分发优势，对比Claude Code，指出OpenClaw更适合长期在线、多平台接入的AI员工系统。作者分享了对创新、场景应用和AI发展的三个判断：创新不一定是技术突破，场景是AI应用的前提，先用起来最重要。

1、.OpenClaw为什么能火

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拆完源码之后，我觉得OpenClaw能火，核心是两个要素叠加在一起。

第一个要素：它真正实现了一个可以 7×24 小时持续运行的 AI Agent 系统。

换句话说，OpenClaw不仅仅是一个聊天机器人，它更像是一个AI员工的操作系统。

AI模型负责提供智能，OpenClaw负责提供运行环境。

OpenClaw的架构由三个模块组成：Agent Loop、Tools、Gateway。

Agent Loop是龙虾的大脑，它负责决策和思考，它会根据当前任务判断下一步要做什么，并在需要的时候调用各种工具来完成行动。

Tools是龙虾的手脚，为Agent Loop提供各种能力，比如浏览网页、执行命令、调用 API、处理文件等，让龙虾真正具备干活的能力。

Gateway是龙虾的身体，它让整个系统能够持续在线，接收来自不同渠道的消息（比如 Telegram、飞书等），并把任务交给Agent Loop处理，再把结果返回给用户。

简单来说：大脑负责思考和决策，手脚负责执行任务，身体负责保持在线和对外沟通。

当这三部分咬合在一起，一个真正7×24小时不下班的AI员工才算完整出现。

OpenClaw最有价值的地方，就是这套让AI Agent能长期运行的系统架构。

第二个要素：开源。

开源带来了三样非常关键的东西：

1.信任：所有数据都运行在自己的机器上，用户不需要把任务和数据交给一个黑盒服务。

2.生态：社区不断贡献新的 Tools 和 Skills，让能力持续扩展，逐渐形成一个自增长的飞轮。

3.分发：GitHub 本身就是一个巨大的免费分发渠道，项目可以在开发者社区中快速传播。

当7×24 小时运行的 AI 员工遇上开源生态，这两个因素叠加在一起，才构成了 OpenClaw 能拿到20万+Star 的底层逻辑。

少了任何一个都很难火起来。

如果不开源，用户不会信任，也很难形成生态；如果没有这套优秀的架构设计，即使开源了，也不会有人真正用起来。

2、OpenClaw的核心架构是什么

OpenClaw的核心架构是由Agent Loop、Tools、Gateway构成的。

其中Agent Loop、Tools并不是OpenClaw独有的，Claude Code和Codex都有，Gateway是OpenClaw独有的模块。

那让我们先从Agent Loop开始说起吧。

2.1 Agent Loop：龙虾的大脑

Agent Loop，是AI接到一个任务之后，自己一步一步把事情做完的机制。

以写一个登录页面举例，AI做事情的过程大概是这样的：

1. 1. AI先思考：要做一个登录页面，我首先需要创建一个HTML文件。
2. 2. AI调用工具：调用写文件工具，把HTML代码写出来。
3. 3. AI检查结果：HTML文件已经创建成功，但现在页面还没有样式。
4. 4. AI再次思考：下一步需要补一个CSS文件。
5. 5. AI继续调用工具：把CSS代码写出来。
6. 6. AI再次检查结果：页面样式有了，但还缺少表单验证逻辑。
7. 7. AI继续判断下一步：再补一个JS文件，处理输入校验和提交逻辑。
8. 8. AI继续执行：把JS文件写出来。
9. 9. AI反复循环：不断重复思考—调用工具—检查结果—决定下一步，直到整个登录页面完成。

这整套循环，就是Agent Loop。

OpenClaw的Agent Loop是基于Pi SDK的，这是一个独立的开源项目：https://github.com/badlogic/pi-mono

Agent Loop不是OpenClaw的独家优势，Claude Code和Codex都有Agent Loop的逻辑，光从脑子的设计来看，OpenClaw跟Claude Code、Codex没什么本质区别。

2.2 Tools：龙虾的手脚

如果说Agent Loop是龙虾的大脑，那么Tools就是它的手脚。

大脑负责思考，而手脚负责把事情真正做出来。

从结构上看，OpenClaw的工具体系大致可以分成三层。

第一层是基础工具。

这是最底层的一些能力，比如：读写文件、执行命令、浏览网页、搜索和抓取信息，这些工具让 AI 能够真正操作电脑，而不是只停留在聊天里。

第二层是 Skills。

Skills本质上是在教AI怎么像人一样干活。

它会告诉AI在任务场景下应该怎么做、应该调用哪些工具、步骤是什么。

比如：写代码前先扫描项目结构、修改文件前先做备份、写完代码之后自动运行测试，这些经验都可以写成 Skills，让AI在类似任务里自动复用。

第三层是外部工具。

这一层主要是接各种第三方服务，比如：调用外部 API、接入 SaaS 服务、扩展新的工具能力。

所以从底层来看，OpenClaw 的手脚并不是简单的一堆工具，而是一整套：基础工具 + Skills + 外部扩展组成的能力体系。

但工具体系本身并不是OpenClaw的独家优势，像Claude Code和Codex，都有同样的工具体系。

所以严格来说，Agent Loop和Tools都不是OpenClaw的杀手锏。

真正让OpenClaw和其他AI工具拉开差距的，是下面这一层。

2.3 Gateway：龙虾的身体，OpenClaw真正的差异化所在

龙虾之所以能够一直在线、还能主动干活，背后其实都是Gateway在起作用。

它让AI从一个你叫它才动的工具，变成了一个一直在线、随时能干活的员工。

那Gateway具体做了什么？拆开来看，其实就是六件事。

第一，不关机。

龙虾是常驻在线的，就算系统崩了也会自动恢复，重启之后还能记住之前的对话。

比如凌晨3点服务器突然挂了，Gateway会自动把龙虾重新拉起来，并恢复之前的对话上下文，继续处理那些还没做完的任务。

等你第二天早上再来看，它就像从来没有断过一样，一直在工作。

第二，接所有平台。

Telegram、飞书、钉钉等20多个平台的消息，都可以统一接收和处理。

这意味着什么？你不需要为飞书单独写一个 bot，也不需要再为钉钉写一个 bot。

Gateway在中间做了一层消息适配，不管消息来自哪个平台到AI 这里都会被转换成同一种格式。

你在飞书上给它发消息，它就在飞书上回复；在钉钉上发，它也会在钉钉上回你。

第三，会话隔离。

每个聊天窗口都是独立的，你和它的对话不会被别人的任务干扰。

比如你让它帮你查一份数据，同时又在另一个群里让它写一段文案。这两个任务在Gateway里是完全隔离的，各自有各自的上下文，不会串。

就像两个独立的员工在分别处理两件事，各干各的。

第四，排队控制。

同一时间只处理一个任务，不会因为消息太多而搞混。

比如说在一个飞书群里，我和同事同时发消息给龙虾，Gateway的处理策略很简单：谁先来做谁的，后面的任务排队。

这个设计看起来有点笨，但其实很聪明。

因为 LLM 的推理本来就不太适合并发，同时处理多个任务反而更容易出错，最后可能两个任务都做不好。

第五，心跳巡查。

心跳巡查是龙虾可以主动做任务的核心。

OpenClaw的主动执行能力主要靠两套机制：Heartbeat负责周期性巡检，Cron负责精确定时调度。

Gateway会定时主动检查有没有待办任务，如果有它就自己去执行，不需要你催它。

举个例子，你让它每天早上8点整理一份AI资讯摘要推送给你。

到了时间，Gateway的心跳机制就会自动触发这个任务，AI会自己去搜集信息、整理内容，然后发到你的飞书上。

你什么都不用做，打开飞书就能看到结果。

不过这里也有一个需要注意的地方：有时候 AI 会口头答应你已经配置好任务了，但实际上压根没写到待办里，这也就是很多时候龙虾不主动执行任务的原因。

第六，记忆刷盘。

当对话太长需要压缩时，它会先把重要内容存到记忆文件里，再进行压缩，避免关键信息丢失。

这点做的蛮好的，当我们和AI聊了很长一段时间，讨论了项目方案，也确认了不少关键决策。

如果直接压缩旧对话，这些结论就可能丢掉，下次它又得重新问我们。

Gateway的做法是：在压缩之前先把重要的结论和决策存到记忆文件里，这样即使上下文被压缩，关键信息也能随时找回来。

这六件事，每一件单独拿出来都不算什么高科技。

但恰恰是这些不酷、不性感的事情，组合在一起，反而形成了一道真正的壁垒。

2.4 OpenClaw vs Claude Code：两种不同的AI Agent路线

如果用龙虾和Claude Code来对比，差异其实很清楚。

在编程能力和Agent 能力上，Claude Code毫无疑问是第一梯队，它就是目前最强的Agent工具之一。

但Claude Code本质上是一个本地工具：你打开它，它帮你干活；任务做完，你关掉它，它也就停在那里。

它不会一直在线，也不会主动执行任务，而且还是闭源产品。

OpenClaw走的是另一条路线。

虽然它编程能力不如Claude Code，但它的目标是做一个长期在线的AI员工系统：可以一直运行、接入多个平台消息、主动执行任务，而且完全开源可以随意定制的Agent。

这两者其实不是竞争关系，而是不同定位的产品。

Claude Code像一把最锋利的手术刀，OpenClaw 更像一把开源的瑞士军刀。

3、 我自己的3个长期判断

看完OpenClaw的技术架构后，除了搞明白了技术层面的东西，我还有3个更深的思考，接下来和大家分享一下。

3.1 创新不一定是技术突破

我把OpenClaw的所有模块都看了一遍，发现了一件很有意思的事：它没有哪个模块是算法级的技术突破。

但这并不意味着龙虾用的技术不好，从工程实现的角度看，龙虾每个模块用的其实都是已经成熟的技术。

Agent Loop直接调用的是Pi SDK，不需要自己从零造一个推理引擎。

Gateway做的是精细化的系统集成，把常驻在线、消息路由、会话管理这些已有的技术方案组合在一起。

Tools也是一样：基础工具、Skills、第三方服务接入，每一个单拿出来都不算新。

但OpenClaw把这些东西封装在一起，让它们彼此咬合、稳定运行，变成一个真正能用的产品，这件事本身就已经很厉害了。

我觉得这个OpenClaw这个事情对我是很有启发的，创新做出好的产品不只有技术突破这一条路。

把已有的东西整合好、打磨到可用、让用户真正用起来，这本身也是一种创新，而且是非常有价值的创新。

3.2 AI技术再牛，场景是前提

我刚开始用 OpenClaw 的时候，几乎什么都想让它干：写程序、爬推特、做各种自动化。

结果很快发现，它好像什么都干不明白。

当我总结复盘，并且和朋友交流后才发现：问题其实不在龙虾，而在我没有找到合适的场景。

于是我换了个思路，不再问龙虾能干什么，而是看龙虾比Cluade Code擅长做什么。

龙虾的优势在于：长期在线、多平台接入、可以主动触发任务。

围绕这些优势去找场景，它马上就变得好用了。

比如用它跑定时任务，每天自动整理AI资讯通过飞书推送给我，用它做飞书知识库助手，帮我汇总零散想法、查文档内容。

在拆解需求的时候，我们要想清楚自己到底用什么。

以飞书知识库阅读为例，如果只是查询内容，那其实飞书自己的AI功能已经做的很好了。

如果还希望AI能够记录群里的查询需求、判断查询结果的满意度，那龙虾可能会更合适一点。

AI 技术再怎么厉害，应用起来场景依然是一切的前提。

我们在用AI产品之前，要先想清楚自己的需求是什么，再去找合适的工具。

3.3 不要焦虑AI的飞速发展，先用起来最重要

最后想聊一个跟技术无关的话题，过年期间我看到的不仅是龙虾爆火，还有大家对于AI这一波的焦虑和迷茫。

作为一个AI行业的从业者，我自己也深深的感受到这种焦虑。

AI技能的更新迭代速度太快，看起来满眼都是红利，实则很难抓住。

所以我在想，上一波吃到红利的那些人，他们有什么共性值得我们参考学习吗？

我去问AI，我们俩讨论了很久。

最后我们得到一个很简单的结论：吃到红利的人，其实一直都在那个行业里。

不管PC互联网还是移动互联网，又或者抖音、投资市场，最起码吃到红利赚到钱的前提是，你要一直在。

如果电脑都不会用，那PC互联网是注定没法分一杯羹的；如果从不刷短视频，那抖音的红利期也和你我无关。

所以我想，AI的基础船票莫过于：选一个AI工具，真正用起来，把某一件事做好。

没有这张船票，讨论什么OpenClaw、什么Agent都没有意义。

先用起来，用好了，再看从哪里能获得更大的收益。

最后

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到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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