2026年2月18日星期三

ZeroClaw:Rust 重写的极致工程化 OpenClaw

ZeroClaw 是对火爆的 OpenClaw 的 Rust 重构,强调高性能、低资源与安全性。它用 Rust 重写,二进制仅 3.4MB,启动快 400 倍,内存占用减少 99%,可在低功耗硬件运行。提供灵活插件系统、支持超 22 种 AI 模型、内置安全机制及零依赖的记忆搜索引擎。适合追求稳定和低资源使用的场景。

26 年开年最火的开源项目 OpenClaw,现在已经 20 万多的 Star 了。
它 Star 的增长的诉求远超所有人的认知,估计也包括 OpenClaw 的作者。。。。

在你自己电脑上运行 AI,并通过 Telegram、Discord、WhatsApp 等聊天软件直接指挥 AI 完成任务。

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最近几天,有一个叫 ZeroClaw 的项目开源了。

它是对 OpenClaw 的极致工程化实现。它在 GitHub 上的描述是 Claw done right:正确实现的 Claw

通过使用 Rust 语言重写,解决了原生项目在性能、资源占用和安全性上的痛点。

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开源项目简介

ZeroClaw 本质上是对爆火的 OpenClaw 架构的 Rust 重构。

100% Rust 编写,完美发挥了 Rust 的内存安全和高性能特性。ZeroClaw 的二进制文件极小,仅约 3.4MB,且启动时间小于 10ms。 

极低资源占用,相比于基于 Node.js 或 Python 的同类 Agent,ZeroClaw 可以在树莓派甚至更低功耗的 VPS 上流畅运行。

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它的内存占用比 OpenClaw 要小 99%,能够高效的运行在 10 美元的硬件上,比如 Mac mini 便宜 98%。

而且启动速度快了 400 倍。

就这点,我感觉就催生很多创业机会了。

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开源地址:https://github.com/theonlyhennygod/zeroclaw

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其它亮点

灵活扩展

ZeroClaw 所有能力基本都抽象成 Trait 接口,然后通过配置绑定具体实现,可以概括为一个大号插件系统,但都编译在一个二进制里运行。

它的每一个组件都是可插拔、可替换的。

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AI Provider 灵活切换,支持超过 22 种模型提供商,只需修改配置即可切换,无需改动代码。 

工具箱扩展内置了 Shell 命令执行、文件读写、浏览器交互、内存存储等工具。

安全支持

由于 AI Agent 拥有执行 Shell 命令和访问文件的权限,安全至关重要。

这也是很多人对 OpenClaw 诟病的。

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ZeroClaw 本地绑定,默认仅绑定 127.0.0.1,拒绝公网直接访问。

启动时生成 6 位一次性代码,必须通过配对才能获得 Bearer Token。 默认开启 workspace_only 模式,禁止 AI 访问根目录或系统敏感文件夹。 

内置防止数据泄露的协议,在数据发出前进行拦截。

记忆系统

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ZeroClaw 记忆系统设计成一个 零外部依赖的完整搜索引擎。

它具备混合搜索记忆,结合了向量搜索和全文搜索,让 AI 能从海量对话历史或本地文档中精准提取信息。 

通过 /compact 命令或自动触发,将冗长的上下文压缩为精华笔记,防止 AI 忘记重要细节。

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两者的区别

我让 AI 总结了一下 OpenClaw 和 ZeroClaw 的区别。

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简单总结就是:OpenClaw 是主打灵活与 Python 生态的初版实现,而 ZeroClaw 则是追求极致性能、低资源占用与安全性的 Rust 工业级重写版。 

要二次开发选 OpenClaw,要稳定自用或在低配服务器运行选 ZeroClaw。

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如何使用

很简单,将下面这些命令跑一遍就行了。
git clone https://github.com/theonlyhennygod/zeroclaw.gitcd zeroclawcargo build --releasecargo install --path . --force# 快速设置(无提示/静默模式)zeroclaw onboard --api-key sk-... --provider openrouter# 或交互式向导zeroclaw onboard --interactive# 或仅快速修复频道/白名单zeroclaw onboard --channels-only# 聊天zeroclaw agent -m "Hello, ZeroClaw!"# 交互模式zeroclaw agent# 启动网关(Webhook 服务器)zeroclaw gateway                # 默认值:127.0.0.1:8080zeroclaw gateway --port 0       # 随机端口(安全性增强)# 启动完整的自动运行环境(守护进程)zeroclaw daemon# 检查状态zeroclaw status# 运行系统诊断zeroclaw doctor# 检查频道健康状况zeroclaw channel doctor# 获取集成设置详情zeroclaw integrations info Telegram# 管理后台服务zeroclaw service installzeroclaw service status# 从 OpenClaw 迁移记忆(先进行安全预览)zeroclaw migrate openclaw --dry-runzeroclaw migrate openclaw

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点击下方卡片,关注逛逛 GitHub

这个公众号历史发布过很多有趣的开源项目,如果你懒得翻文章一个个找,你直接关注微信公众号:逛逛 GitHub ,后台对话聊天就行了:

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Agent-EDA:AI驱动的一站式数据分析平台

该平台是一个多智能体协作系统,能通过自然语言指令,自动化完成SQL查询、可视化图表生成及机器学习建模等全流程数据分析任务。它大幅降低技术门槛,支持私有化部署,帮助企业提升数据决策效率与控制成本。

数据分析平台开源:面向数据分析的多智能体系统

源代码

https://www.gitcc.com/agent-eda/agent-eda

快来给企业部署一套

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数据分析平台是一个面向数据分析的多智能体系统,能够理解数据开发和数据分析需求,生成面向数据查询、数据可视化、机器学习等任务的 SQL 和 Python 代码。


数据分析平台开源项目:面向数据分析的多智能体系统解析


一、系统核心功能


  1. 多智能体协作架构
    系统通过多个智能体(Agent)分工协作,覆盖数据分析全流程:

    • 数据查询Agent
      :解析用户需求,自动生成SQL代码,支持复杂查询逻辑(如多表关联、子查询)。
    • 可视化Agent
      :根据数据特征推荐图表类型(如折线图、热力图),生成交互式可视化代码(基于Plotly/ECharts)。
    • 机器学习Agent
      :针对预测、分类任务,自动选择算法(如XGBoost、LSTM),完成数据预处理、模型训练与评估。
  2. 自然语言交互
    用户可通过自然语言(如中文)描述需求,例如:

    • "分析过去一年销售额趋势,并按地区对比"
       → 系统生成SQL查询及可视化代码。
    • "预测下季度产品销量,考虑季节性因素"
       → 系统调用机器学习Agent构建时间序列模型。
  3. 代码生成与执行
    系统直接输出可执行的SQL/Python代码,支持一键运行或导出至Jupyter Notebook,降低技术门槛。

  4. 扩展性与定制化

    • 插件机制
      :支持接入自定义数据源(如MongoDB、Kafka)或算法库。
    • API接口
      :提供RESTful API,可与其他业务系统(如CRM、ERP)集成。


二、典型应用场景


  1. 企业数据探索与分析
    • "展示本月各产品线毛利率"
       → 生成柱状图+SQL查询。
    • "找出客户流失率高的区域"
       → 生成地理热力图+关联分析代码。
    • 场景
      :业务人员需快速分析销售数据,但缺乏SQL技能。
    • 方案
      :通过自然语言提问,系统自动生成查询及可视化,例如:
  2. 自动化报表生成
    • 场景
      :运营团队需定期生成日报/周报,手动操作耗时。
    • 方案
      :配置定时任务,系统自动执行查询、生成报表并邮件发送,支持参数化模板(如日期范围动态替换)。
  3. 机器学习模型快速迭代
    • "用随机森林预测用户购买概率,评估特征重要性"
       → 系统输出模型代码、评估报告及可视化。
    • 场景
      :数据科学家需测试多种算法预测用户行为。
    • 方案
      :通过指令调用机器学习Agent,例如:
  4. 数据治理与合规审计
    • 场景
      :需监控数据访问权限及操作日志。
    • 方案
      :集成审计Agent,记录所有查询与代码生成行为,生成合规报告。


三、对企业客户的价值


  1. 降本增效
    • 减少人力成本
      :业务人员可自主完成数据分析,无需依赖数据团队。
    • 提升决策效率
      :实时生成洞察,缩短从数据到决策的周期(例如从天级到分钟级)。
  2. 技术普惠化
    • 低代码/无代码
      :非技术人员通过自然语言交互即可完成复杂分析。
    • 知识沉淀
      :系统生成的代码可复用,避免重复开发。
  3. 风险控制
    • 数据安全
      :支持私有化部署,数据不出域,符合金融、医疗等行业合规要求。
    • 审计追踪
      :完整记录操作日志,满足监管需求。
  4. 创新赋能
    • 快速验证假设
      :通过机器学习Agent快速测试业务假设(如价格敏感度分析)。
    • 探索新场景
      :例如结合外部数据(如天气、经济指标)进行归因分析。


四、面向企业的服务方案


  1. 部署模式
    • 私有化部署
      :支持本地服务器、私有云(如阿里云ECS、AWS EC2),提供容器化方案(Docker/Kubernetes)。
    • 轻量化版本
      :针对中小企业,提供预配置的一键部署包,降低技术门槛。
  2. 定制化开发
    • 行业适配
      :根据企业业务场景调整智能体行为(如金融行业增加风控规则)。
    • 数据源集成
      :对接企业特有数据源(如SAP、Salesforce),开发专属连接器。
  3. 培训与支持
    • 操作培训
      :提供在线课程,教授自然语言交互技巧及代码解读。
    • 技术保障
      :7×24小时支持,快速响应部署与运行问题。
  4. 生态合作
    • 与BI工具集成
      :支持导出结果至Tableau、Power BI进行进一步分析。
    • 与低代码平台对接
      :例如通过钉钉、飞书等协作工具直接调用系统能力。


五、企业部署案例参考



  • 某零售集团
    :通过系统自动生成区域销售对比报表,替代原有3人团队的手工工作,节省每年约60万元人力成本。
  • 某银行
    :部署机器学习Agent预测信用卡违约风险,模型AUC提升15%,坏账率下降8%。
  • 某制造业企业
    :集成IoT数据源,实时监控生产线故障,故障响应时间从2小时缩短至10分钟。


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数据分析平台开源:面向数据分析的多智能体系统

源代码

https://www.gitcc.com/agent-eda/agent-eda

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春晚机器人亮点

蔡明"大孙子"萌翻全场,小布米万元级人形机器人引爆AI交互新体验。松延动力联手火山引擎,以豆包大模型为内核,实现低延迟语音交互与情感化表演,展现具身智能在教育与陪伴场景的潜力。

Jay 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

嚯!先是OpenClaw玩转互联网,这下春晚也被机器人占领了。

打开电视,到处都是机器人,简直成了一场硅基生物狂欢节。

宇树、魔法原子、银河通用……各家机器人轮番上阵,引得家里客厅惊呼连连。

确实很难想象,明明去年还在扭秧歌,今年居然已经发展成了这样子。

但要说印象最深刻的,还得是松延动力的这个小品节目,《奶奶的最爱》。

蔡明老师的大孙子们——西天取经四「人」组,闪亮登场!

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当时这四位一立正,我一看,就寻思最右边这小家伙不简单。

不仅衣服是本命红,还戴个红色小棉帽,估计是最受偏爱的「大孙子」。

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也确实不怪节目组偏心,这个小奶音,配上拽拽的走路姿势,实在太萌了。

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但可别被它的外表轻易蒙蔽,最受奶奶偏爱的「孙子」,说话可是相当不饶人。

你确实是个笑话!

对了,亦庄机器人马拉松上的「小孩哥」也在,这次还是双胞胎。

讲着讲着,咵一下给观众来了个后空翻。

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下面更是重磅,千算万算没算到,会有个和蔡明老师长得一模一样的机器人出现……

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很难想象,这要是去年的我,看到2026年春节的自己窝在沙发上——

嗑瓜子的手停滞在半空中,目瞪口呆地看着这一个比一个离谱的机器人,会是什么想法……

春晚幕后大揭秘

线上终究隔了层屏幕,为了检验这些机器人在节目下的真实表现,量子位特意近距离给大家伙瞅了瞅。

看,这就是春晚开场登台的,蔡明老师的宝贝大孙子组合!

台上表现很chill,其实训练相当刻苦,天天搁这猛猛排练节目。

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令人印象深刻的是,相比节目上,「小孩哥」在线下的冲击力明显强很多。

小身体大能量,而且有声音的加成,机器元件在空翻时碰撞的听感非常清脆。

听松延动力的工作人员说,「小孩哥」每天的日常就是随地大小翻,室内翻完马路翻,马路翻完草坪翻。

为了给观众表演一次成功的空翻,「小孩哥」承受了太多它这个年龄不该承受的东西…

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接下来,要给大家着重介绍,这次春晚松延动力大家族中,我个人最喜欢的机器人——小布米。

对,就是节目上一身本命红,脑袋上系个大棉帽的「小奶娃」。

这是全球首款万元级机器人,售价9998元起

特别迷你,身高不到一米,跟刚学会走路的小朋友差不多。

配合上这劲爆的舞姿,实在太萌了。

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最让我惊喜的,是它的语音交互。

当时工作人员让它讲了个冷笑话。

要不是现场人太多,我真有点要蚌埠住了。关键谁受得了它这样「一本正经」地调侃企鹅啊。

问了下才知道,奶声奶气的小布米背后,原来是AI界的「小品女王」——豆包

没错,它俩底层都是豆包大模型

虽然个头小小,但智商真不容小觑。

我们在现场考了它那个困扰无数顶尖AI的「洗车悖论」:

家离洗车店800米,我应该开车还是走路去?

本来没抱啥希望,结果——它居然答对了!?

平时没少和AI语音聊天,但亲眼看到这么小一个机器人,用奶声奶气的萌娃音跟你说话,真的很不一样。

EQ也很高。

当听到有人说「和朋友吵架了」,小布米没有一上来就讲大道理,而是先共情:「一定很难受吧。」

还拿「牙齿和舌头」打比方,说好朋友闹别扭很正常,建议等气消了好好聊聊。

大过年的,咱就不要搞硬核技术测试了。

量子位托小布米祝大家马年快乐,「快乐马不停,每天都马力全开」!

不错不错,咱也算是第一波收到硅基生物定制拜年的人类了。

松延动力x火山引擎,大脑与身体的强强联手

2025年底,松延动力发布了首款万元级人形机器人小布米Bumi,面向ToC启动了量产。

但光有硬件还不够。要想真正交付给消费者,小布米必须能自然地和人交互。

毕竟,目前家庭场景里,机器人的核心角色还是「陪伴」。如果不能说话、听不懂指令,体验会大打折扣。

语音是消费级机器人的关键入口。不管是陪聊、跳舞,还是日常互动,几乎都得靠对话来触发。

这也正是火山引擎和松延动力达成合作的重要契机。

没想到的是,在正式交付前,春晚成了第一个实战考场。

松延动力的节目比较特殊,它不是纯表演型,而是语言类,高度依赖实时对话和角色互动。

而在真人陪聊、角色扮演这一块,豆包应该是当之无愧的「女王」了。

于是双方一拍即合,把这套方案搬上了春晚舞台。

具体来说,火山引擎为「演员们」定制了一套端到端的豆包语音交互全家桶,核心是三个环节:ASR(语音识别)、LLM(大语言模型)、TTS(语音合成)。

先看ASR。

这个环节直接影响模型智商的下限。识别出了问题,LLM再聪明,回复也是牛头不对马嘴。

火山引擎为松延动力配的豆包语音识别模型2.0,是一双会「思考」的耳朵。

打个比方,一般来说,当你提到苏辙被贬的「筠州」,普通模型很容易听成其他同义词,比如「云州」或「郓州」。

人类通常不会犯这种错误,只要有一定的上下文,我们就能反应过来——

「噢,现在在聊苏辙,那应该是筠州。」

豆包的语音识别便参考了这种真人交互习惯。

接下来便交由LLM组织语言,采用的是豆包大模型

这点就不多做赘述了,大家日常都体验过。

一旦LLM开始输出第一个Token,TTS便开始同步生成语音,边生成边播放。

当然,让人感受最直观的,肯定还是听到声音出来的那一瞬间。

这次春晚用的是豆包语音合成模型2.0

相比传统模型,豆包在文本的情绪演绎上下了更多功夫,比如语气、语调、停顿等。

这层额外的情绪信息,是豆包的「人味秘方」。

不仅音色还原度高,更能根据当前对话内容,选择最合适的「声音表演」方式。

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可能有人会说:这套「听见-思考-说话」的闭环,火山引擎上不是早就有现成方案了吗?

理论上没错,但要达到春晚级别的效果,不是调个API就能搞定的。

最直观的差异来自输入端硬件。

机器人的摄像头分辨率不如手机,麦克风阵列布局、收音结构也不同。这些都得重新适配和优化。

更大的挑战是使用场景

平时你用手机和AI聊天,嘴离麦克风就十几厘米;但在家庭场景里,人和机器人往往隔着一到两米,甚至更远。

而春晚舞台?更是地狱级难度:演员站位不固定、环境噪音嘈杂、网络信号波动……

并且几乎零容错,全国观众盯着的。

为了保证节目效果,火山引擎直接开启「爆肝模式」,专门打造了一套春晚定制版实时音视频方案,负责语音数据的采集、处理和低延迟传输。

在此基础上,还叠加了多项黑科技:3A降噪、VAD打断、声纹识别……

可以说,为了让机器人在台上博观众一笑,火山引擎在背后都快转冒烟了。

最终效果大家也看到了。整体时延控制在1秒以内,已经接近人与人对话的自然状态。

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不过,费这么大功夫,如果只是为了和机器人聊天,有点杀鸡用牛刀。

具身形态的真正价值,在于它可以把语言和肢体动作结合起来。

举个例子。

当一个小朋友放学回家,郁闷地站在门口叹气:

「我今天考试考砸了。」

如果只是个智能音箱,或许只能说——

「没关系,我们一起看看哪里可以改进」。

但如果是小布米,它可以慢慢走到孩子身边,伸出「圆手」,轻轻拍拍他的肩膀。

这一刻,肢体接触传递的温度,是再多文本Token也换不来的。

具身智能正在走向消费级

自去年夏天的WAIC以来,关于人形机器人是不是泡沫的争论,几乎没停过。

但另一方面,这恰恰也说明,机器人在公众视野里的出现频率越来越高,迭代速度越来越快,已经到了无法被忽视的程度。

去年春晚,人形机器人还只是在台上转个手绢;

今年呢?遍地开花,连小品都安排上了。

尽管如此,开怀大笑之后,仍然无法避免那个灵魂之问:

我们真的需要讲小品的机器人吗?

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对此,松延动力创始人姜哲源的回答是:

技术存在的意义,从来都不只有帮人类干活。

在他看来,对于所有产品,价值都可以分为两种,实用价值和情绪价值。

很多消费品都不能干活,它们存在的意义,就是让人开心。

机器人也一样。

能端茶倒水当然最好,但如果它能陪伴老人、安慰小孩、甚至让你笑出声,那也是一种真实的价值。

更何况,对消费级市场而言,机器人也并不是只能提供情绪价值。

K12教育,便是松延动力正在重点探索的下一个落地方向。

以编程为例,有一个硬件载体,孩子能更直观看到代码-动作的映射,会如何影响现实世界。

这种即时、具象的反馈,是屏幕给不了的。

而人形,本身就是人类科技最前沿、也最浪漫的想象。

小布米支持图形化编程,通过拖拽式编程软件,孩子可以给机器人设定这样一个任务:

在父母结婚纪念日时,从房间里走出来,比一个心。

姜哲源表示,有一个机器人在家里,对拓宽孩子的视野有很大帮助。

如果孩子从小就接触人形机器人,他对这些领域的感知,会比同龄人早好几年。

事实也印证了松延动力的思考。

从一线反馈看,无论是家长还是学校,对教育机器人都有非常强烈的需求。而这些需求,都是现有技术已经能满足的。

过去,人形机器人的落地场景,主要还是两类:商演和科研

但这两条路,都算不上「长坡厚雪」。

商演天然有边际效应递减。

第一次看很惊艳;第二次,还不错;但第三次,就不禁想问「它啥时候能去工厂拧螺丝?」

相对而言,科研要坚固一些。但场景集中在高校,天花板很大程度上取决于学校预算。

而且,科研存在周期性波动,一旦热度下降,需求回落得也会很快。

教育,可能是破局的关键。

首先,这是一场确定性极高的大趋势:随着AI渗透进基础教育,人形机器人作为「具身教具」,角色只会越来越重。

一开始可能集中在超级城市,但很快会向其他地区渗透。最终,这会是一个规模巨大的市场。

更重要的,是渗透深度。

机器人+教育,不是把一台机器人塞进教室这么简单,必须配套完整的体系:

教师培训、课程设计、教学场景适配、评估标准……

一旦这套解决方案跑通,形成成熟的解决方案,机器人会成为教学基础设施的一部分,提供长期稳定存在的结构性需求。

虽然暂时还不能在家当保姆,但这个中间态,可以在创造价值的同时,为具身智能的发展,争取更多时间,

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跳舞、演小品,只是起点。

未来,硅基智能在生活中的比例只会越来越高。

也许五年后的除夕夜——

真会有一台机器人,翘着二郎腿坐在你家沙发上,一边帮你剥瓜子,一边吐槽春晚节目。

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