卡帕西看好的NanoClaw,核心代码只有4000行
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卡帕西看好的NanoClaw,核心代码只有4000行

闻乐 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

自从OpenClaw爆火后,各种Claw开始轮番登场。

NanoClaw、ZeroClaw、PicoClaw刷屏,连卡帕西都坐不住了,为了“抓虾”,他一个百米冲刺奔向苹果店抢Mac Mini,要好好拆解一番爆火的各种Claw们。

店员还奇了怪了,一脸懵地跟卡帕西嘟囔:不知道为啥,这玩意儿最近卖爆了……

大神顺利购入Mac Mini过后,心满意足一通体验,最后给出了极高的评价:

就像LLM Agent是LLM的新高度一样,Claws是LLM Agent的新高度。

所以,Claws到底是啥呢??

Claws到底是啥?

先划重点:Claws不是模型。

它指能自主组织工具、跑通完整流程、维持长期运行状态的AI执行中枢

说白了就是超级打工人。

最开始的LLM,只能陪你聊聊天、解答问题,但实际活儿啥也不干。

LLM Agent虽然能用工具,但需要你手把手去教,只能完成单点、简单、一次性的操作。

现在的Claws直接成了“全能老员工”,不用你催、不用你教,能自主规划、自动执行、长期在线,把一整件事从头到尾闭环做完。

总结下来就是五大能力的体系化升级,让它不仅“会用工具”,而且“会安排工具干活”。

还是持续高效地干活:

编排能力实现任务拆解 、步骤规划、逻辑校验的自动化,避免人工介入;

调度能力支持多工具并行、资源动态分配,解决传统Agent单线程干活的低效问题;

上下文管理能力突破会话窗口限制,实现跨场景、长周期的状态留存;

工具协同能力通过标准化协议(如 MCP)打通本地系统、云端API、IoT设备,打破工具间的壁垒;

持久化能力则让AI从单次交互转向长期运行,支持定时任务、持续监控等长效场景,只要任务没完,它就在后台死磕,断网重启也能断点续传。

总之,就像卡帕西所说,Claws就是你的专属数字精灵,只需要一句自然语言指令,它会自己拆步骤、自己决定用什么工具、自己处理执行中的中间状态、自己记住还没完成的部分。

而且它让AI不再局限于云端服务,而是能本地部署,运行在个人设备上,连接本地网络,甚至直接控制智能家居设备。

浓缩的才是精华

当然了,Claws这套执行范式最早由OpenClaw完整验证并引爆社区。

但现在卡帕西直接指出它的明显短板——

40万代码过于臃肿

这么庞大的代码库,不仅审计难度极高,还容易藏匿漏洞。

把自己的私密文件和密钥交给一个没人能看透的代码屎山,让他感到非常不安。

相反,卡帕西力挺那些更精炼的Claw变体。

比如,他就特别看好NanoClaw这款工具。

推荐原因之一是它的核心代码只有4000行

代码足够精简,不管是人还是AI,都能轻松看懂它的逻辑。

想检查有没有问题、想改点功能都很方便。

但更主要的原因还是它默认容器化运行。

这就相当于给每个任务都装了独立的保护罩,把它和电脑操作系统隔离开了,不用担心代码泄漏或者被植入恶意程序。

NanoClaw操作起来也非常傻瓜。

如果你想加个Telegram功能,直接输一句“/add-telegram”,它自己就会改代码、完成对接,不用你手动调任何复杂设置。

这种靠AI来扩展功能的方式,比传统软件那种 “一堆繁琐设置、越调越乱” 的情况强太多,卡帕西都觉得这种概念太香了。

从本质上来看,Claws是换了个思路——

先做一个最简单、最好改的基础版本,再通过AI加技能的方式,让它变成你想要的样子,既解决了之前软件臃肿的问题,又灵活又安全。

而且它们大多能跑在自己的电脑或小型设备上,不用把数据传到云端,也就不用担心隐私泄露。

大家都在“抓虾”

现在不光国外火,国内玩家同样在“抓虾”。

卡帕西大神提到的Nanobot,就是香港大学数据智能实验室推出的。

还有阿里云的CoPaw,对标OpenClaw,最大的特色是能接入钉钉、QQ等多款聊天软件,让用户在哪说话就在哪回复。

它既支持本地极简部署,也能在云端一键运行,还能通过添加自定义Skill来扩展功能,后续计划开源。

还有网易LobsterAI,一个7×24小时待命的数字员工 ,主打直接为用户交付结果,能自动完成做PPT、分析数据等复杂办公任务。

它融合了OpenClaw的自主跨应用执行能力,同时借鉴Claude Cowork的直观GUI界面,彻底摒弃了复杂命令行,已经全面开源。

作为第一个被OpenClaw官方列为主推的国产模型,Kimi也基于K2.5推出了Kimi Claw,主打OpenClaw云端托管、无需本地安装,能直接在浏览器运行。

直接对接了ClawHub社区里超过5000个实用技能,还能关联用户本地部署的OpenClaw实例,无缝同步配置与历史记忆。

总之,以后越来越多的普通用户也能低成本、低门槛地用上AI Agent了。

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