开发类似 OpenClaw 的工具，核心是构建一个能够调用大模型 API 并执行具体任务（如文件操作、网络搜索、代码执行）的 AI 代理（Agent）系统。以下是关键步骤与技术方案。

###一、核心架构设计

一个基础的 AI 代理系统通常包含以下模块：

二、关键技术实现

1. 大模型集成首先需要集成模型 API。鉴于 OpenClaw 因依赖 Claude 订阅被封杀，建议优先考虑开源或国产模型，或直接使用官方 API（按 Token 计费）。

# 示例：使用 OpenAI 格式的 API（兼容多种国产模型）
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="your_api_key",
    base_url="https://api.openai.com/v1"  # 可替换为国产模型地址，如 DeepSeek、智谱等
)

def chat_with_llm(messages, model="gpt-3.5-turbo"):
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        stream=True  # 支持流式输出
    )
    for chunk in response:
        if chunk.choices[0].delta.content is not None:
            yield chunk.choices[0].delta.content

2. 工具系统实现

这是 Agent 的“手”，使其能执行具体操作。

import subprocess
import json
from typing import Dict, Any, Callable

class ToolRegistry:
    def __init__(self):
        self._tools: Dict[str, Dict] = {}

    def register(self, name: str, func: Callable, description: str, parameters: Dict):
        """声明式注册工具"""
        self._tools[name] = {
            "function": func,
            "description": description,
            "parameters": parameters  # 符合 JSON Schema 格式
        }

    def execute(self, tool_name: str, **kwargs) -> str:
        """执行工具并返回结果"""
        if tool_name not in self._tools:
            return f"Error: Tool '{tool_name}' not found."
        try:
            # 可在此处加入权限验证和安全沙箱检查
            result = self._tools[tool_name]["function"](**kwargs)
            return str(result)
        except Exception as e:
            return f"Error executing {tool_name}: {e}"

# 示例：注册一个文件读取工具
tool_registry = ToolRegistry()

def read_file(file_path: str) -> str:
    """读取指定路径的文件内容"""
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        return f.read()

tool_registry.register(
    name="read_file",
    func=read_file,
    description="读取一个文本文件的内容",
    parameters={
        "type": "object",
        "properties": {
            "file_path": {"type": "string", "description": "文件的路径"}
        },
        "required": ["file_path"]
    }
)

# 示例：注册一个 Shell 命令执行工具（需谨慎，做好安全隔离）
def exec_shell_command(command: str, timeout: int = 30) -> str:
    """在安全环境下执行 Shell 命令"""
    try:
        result = subprocess.run(command, shell=True, capture_output=True, text=True, timeout=timeout)
        return f"STDOUT:
{result.stdout}
STDERR:
{result.stderr}
Exit Code: {result.returncode}"
    except subprocess.TimeoutExpired:
        return "Error: Command execution timed out."

tool_registry.register(
    name="exec_shell",
    func=exec_shell_command,
    description="在安全环境中执行一条 Shell 命令",
    parameters={
        "type": "object",
        "properties": {
            "command": {"type": "string", "description": "要执行的命令"},
            "timeout": {"type": "integer", "description": "超时时间（秒）"}
        },
        "required": ["command"]
    }
)

3. 工具调用与模型交互逻辑

模型需要理解工具并生成正确的调用参数。

import json

def generate_tool_call_prompt(user_query: str, available_tools: list) -> list:
    """构造包含工具描述的提示词"""
    system_prompt = f"""你是一个AI助手，可以调用工具来帮助用户。你可以使用的工具如下：
{json.dumps(available_tools, indent=2)}
请根据用户问题，决定是否需要调用工具。如果需要，请严格按照以下JSON格式回复：
{{"tool": "tool_name", "parameters": {{"arg1": "value1"}}}}
如果不需要调用工具，请直接回复答案。"""
    return [
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {"role": "user", "content": user_query}
    ]

def parse_model_response(response: str):
    """解析模型返回，判断是工具调用还是直接回答"""
    try:
        # 尝试解析为工具调用
        tool_call = json.loads(response)
        if "tool" in tool_call and "parameters" in tool_call:
            return {"type": "tool_call", "data": tool_call}
 except json.JSONDecodeError:
        pass
    # 否则为直接回答
    return {"type": "direct_answer", "data": response}

# 主循环示例
def agent_loop(user_input: str, tool_registry: ToolRegistry):
    # 1. 获取可用工具列表 available_tools = []
    for name, info in tool_registry._tools.items():
        available_tools.append({
            "name": name,
            "description": info["description"],
            "parameters": info["parameters"]
        })

    # 2. 生成提示词并调用模型 messages = generate_tool_call_prompt(user_input, available_tools)
    llm_response = ""  # 此处应调用上述 chat_with_llm 函数，为简化示例使用字符串
    # llm_response = chat_with_llm(messages) # 实际调用

    # 3. 解析模型响应
    action = parse_model_response(llm_response)

    if action["type"] == "tool_call":
        tool_name = action["data"]["tool"]
        parameters = action["data"]["parameters"]
        # 4. 执行工具 tool_result = tool_registry.execute(tool_name, **parameters)
        # 5. 可将工具结果再次发送给模型进行总结或下一步决策 final_answer = f"调用工具 `{tool_name}` 完成。结果：{tool_result}"
    else:
        final_answer = action["data"]

    return final_answer

三、部署与扩展

1. 部署方式：可参考 OpenClaw 的部署，使用 Node.js 或 Python 构建后端服务，并通过 Docker 容器化以便于部署。
2. 前端集成：可开发 Web 界面，或集成到 Slack、钉钉、飞书等办公平台。
3. 安全与权限：这是关键。必须为工具调用设计严格的权限验证和沙箱环境，尤其是文件操作和 Shell 命令，防止越权访问。
4. 国产化替代：考虑到生态可控性，可以基于国产大模型（如 DeepSeek、智谱 GLM、通义千问等）进行开发，或使用开源的 Llama、Qwen 等模型进行本地部署。

四、参考现有方案国内已有类似工具，其设计可提供参考：

• 腾讯 WorkBuddy、火山引擎 ArkClaw、智谱 AutoClaw 等均提供了低代码、自然语言驱动的智能体构建平台，强调企业级安全与合规。
• 它们通常支持多 Agent 协作、自定义工具扩展和本地化存储，这些是开发时需要考虑的高级特性。

开发此类工具的核心在于可靠的工具调用框架与安全的执行环境设计，模型本身的反而是相对标准化的集成部分。从零开始，建议先实现一个最小可行产品（MVP），包含1-2 个核心工具和稳定的模型交互流程，再逐步迭代增加功能。

参考来源

• 突发！OpenClaw被封杀了
• 全网开骂！Claude 封杀 OpenClaw
• 国内厂商推出的类似OpenClaw的工具清单
• 【安卓手机安装OpenClaw】
• OpenClaw 内置工具详解