最近在折腾各种 AI 工具的时候，发现了一个有意思的现象：市面上大部分 AI 助手要么被牢牢绑定在某个特定平台上（比如只能在 Discord 里用的机器人），要么就是完全依赖某家公司的 SaaS 服务，你的对话数据都在别人的服务器上。作为一个对隐私比较在意的人，我一直在想，能不能有一个完全由自己掌控、可以在所有常用聊天软件里使用的 AI 助手呢？直到我在 GitHub 上发现了 [[Clawdbot]] 这个项目，才发现原来真的有人在认真解决这个问题。

这个项目最吸引我的地方在于它的定位：不是一个简单的聊天机器人，而是一个运行在你自己设备上的”个人 AI 助理”。它通过统一的网关连接多种服务和 AI 模型，让你真正拥有对数据和功能的完全控制权。这种设计理念和我之前用过的那些中心化服务完全不同，让我产生了深入研究的兴趣。

为什么需要 Clawdbot

在深入了解 Clawdbot 之前，我先说说自己遇到的实际问题。我平时工作中会用到 [[Slack]]、[[Discord]]，和朋友家人联系用 [[Telegram]]、微信，每个平台都有各自的 AI 机器人，但它们互相独立，上下文无法共享。比如我在 Telegram 上和 AI 讨论了一个技术问题，到了 Discord 上想继续这个话题，就得重新解释一遍，非常低效。

更重要的是数据隐私问题。大部分第三方 AI 服务都会存储你的对话记录，虽然它们声称会保护隐私，但你永远不知道这些数据会不会被用于训练模型或者其他目的。对于一些敏感的工作讨论或私人对话，我总是不太放心。而 Clawdbot 采用的”本地优先”设计，让所有数据都流经你自己的设备，从根本上解决了这个顾虑。这种掌控感是使用任何 SaaS 服务都无法获得的。

核心特性体验

Clawdbot 的设计哲学可以用两个词概括：Local-first 和 Own your data。这不是空洞的口号，而是实实在在体现在架构设计中的理念。经过几天的深度使用，我发现它确实做到了这两点，而且在易用性上也没有因为开源和自托管而打折扣。

全渠道集成的实际体验

Clawdbot 支持的平台列表让我眼前一亮：[[WhatsApp]]、[[Telegram]]、[[Slack]]、[[Discord]]、[[Signal]]、iMessage、Microsoft Teams，甚至还有 WebChat。我实际测试了 Telegram 和 Discord 两个平台，配置过程比想象中简单很多。最让我惊喜的是，在这些不同平台上的对话可以共享上下文，这意味着我可以在 Telegram 上开始一个讨论，然后在 Discord 上无缝继续，AI 依然记得之前的对话内容。这种跨平台的连续性体验，是我在其他任何 AI 助手上都没有遇到过的。

不仅如此，Clawdbot 还支持多模态交互。除了常规的文字对话，它还能处理语音输入（支持 Voice Wake 和 Talk Mode），可以识别图像内容。更酷的是它内置了一个叫做 Live Canvas 的功能，类似于 [[Claude]] 的 Artifacts，但完全由你控制。当 AI 生成代码或者创建可视化内容时，可以实时在这个 Canvas 上展示，你可以直接交互和修改。这种即时反馈的体验让 AI 助手不再只是一个”回答问题的工具”，而真正成为了协作伙伴。

模型选择的灵活性

虽然项目名字致敬了 Claude（名字中的 Clawd 就是 Claude 的变体），但 Clawdbot 实际上是模型无关的。它通过 OAuth 支持 [[Anthropic]]（Claude Pro/Max）和 [[OpenAI]]（ChatGPT/Codex）等多种模型。官方文档中强烈推荐使用 Anthropic Pro 或 Max 配合 Opus 4.5，理由是需要长上下文能力来处理跨平台的连续对话。我实际使用下来，确实感觉 Claude 的表现更稳定，特别是在处理复杂的多轮对话时，它能更好地理解上下文的细微变化。

不过这里有个小细节让我印象深刻：Clawdbot 并不强制你使用某个模型，你完全可以根据不同的任务场景切换模型。比如需要代码生成时用 GPT-4，需要深度分析时用 Claude Opus，这种灵活性是很多封闭平台做不到的。这也体现了开源项目的一个优势——你可以根据自己的需求和预算来优化配置。

Lobster 工作流的威力

Clawdbot 内置的 Lobster 工作流系统是我用过最有意思的功能之一。它本质上是一个工作流 Shell，可以将各种工具和技能组合成自动化的流水线。和传统的聊天机器人不同，Lobster 不仅能回答问题，还能真正执行任务。举个例子，我配置了一个工作流：每天早上从 RSS 源抓取科技新闻，让 AI 总结要点，然后发送到我的 Telegram。整个过程完全自动化，而且因为是本地运行，响应速度非常快。

更进一步，你还可以把多个工作流串联起来。比如我还配置了一个工作流，当在 Discord 上有人提到某个关键词时，自动触发一个研究任务，AI 会去搜索相关资料，整理成文档，然后发送到 Slack 的特定频道。这种能力已经超越了”助手”的范畴，更像是一个可以自主执行任务的 Agent。这让我想起了之前研究的 [[AutoGPT]] 和 [[LangChain]]，但 Clawdbot 的优势在于它和聊天平台的深度集成，让自动化任务的触发和结果分发都变得更自然。

架构设计的精妙之处

深入了解 Clawdbot 的架构后，我发现它的设计真的很用心。整个系统分为三个核心组件：Gateway、Nodes 和 Channels，这种模块化的设计不仅让系统更灵活，也大大降低了部署和维护的复杂度。

Gateway 是整个系统的控制平面，通常运行在你的服务器或本地电脑上。它负责处理所有的逻辑路由、会话管理和事件调度。我把它部署在一台家里的 NAS 上，24 小时运行，响应速度非常快。Gateway 使用 WebSocket 协议来管理会话，这意味着所有的数据流都经过你的设备，而不是第三方服务器。这种设计让我在使用过程中非常放心，因为我知道所有的对话内容都在我的掌控之中。

Nodes 是一个很有创意的设计。你可以在 iOS、Android 或 macOS 设备上安装 Node 应用，它们可以作为”传感器”或”执行器”来工作。比如我在手机上安装了 Node 应用后，AI 就可以调用手机的摄像头拍照、使用麦克风录音，甚至执行一些本地命令。这种设计让 AI 助手不再局限于云端，而是可以真正和你的物理设备交互。我试过让 AI 用手机摄像头识别桌上的物品，然后在 Telegram 上告诉我是什么，整个过程非常流畅。

Channels 是连接各种聊天平台的适配器层。每个 Channel 负责对接一个特定的平台，处理消息的接收和发送、格式转换等细节。这种设计的好处是你可以很容易地扩展支持新的平台，只需要实现一个新的 Channel 适配器就行。我注意到项目的 GitHub 仓库里已经有人贡献了一些额外的 Channel，比如对 Matrix 协议的支持，这就是开源社区的力量。

这种三层架构的另一个优势是部署灵活。你可以把 Gateway 部署在云端的 Docker 容器中，同时在手机上运行 Node 应用，实现云端处理逻辑、本地处理感知的混合部署模式。这对于既想要云端的稳定性，又想要本地设备的即时响应能力的用户来说，是一个完美的方案。

部署体验记录

Clawdbot 的部署过程是我体验过的开源项目中最友好的之一。项目提供了一个非常人性化的 CLI 向导工具，大大降低了技术门槛。即使你不是很熟悉 Node.js 或者系统服务配置，也能比较轻松地把它跑起来。

安装过程

整个安装过程只需要两个命令。首先确保你的系统上安装了 Node.js 22 或更高版本（官方推荐使用 pnpm 作为包管理器），然后运行：

npm install -g clawdbot@latest
clawdbot onboard --install-daemon

onboard 命令会启动一个交互式向导，引导你完成所有必要的配置。它会问你一些问题，比如想把工作区设置在哪个目录、使用哪个 AI 模型、需要连接哪些聊天平台等。整个过程非常流畅，每一步都有清晰的说明。我特别喜欢的一点是，向导会自动检测你的系统类型（macOS、Linux 等），然后帮你注册为系统服务。在 macOS 上它会创建 launchd 配置，在 Linux 上则是 systemd 服务，确保 Clawdbot 可以开机自启，常驻后台运行。

连接聊天平台

连接不同的聊天平台有不同的配置方式。以 Telegram 为例，你只需要先在 Telegram 上通过 BotFather 创建一个 bot，获取 Bot Token，然后在配置文件中添加：

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "botToken": "123456:ABCDEF......"
    }
  }
}

对于 WhatsApp、Signal 这类需要扫码登录的服务，Clawdbot 提供了专门的 CLI 命令来处理认证流程：

clawdbot channels login

运行这个命令后，终端会显示一个二维码，你用手机扫码就能完成登录。整个过程和你平时在网页版 WhatsApp 上登录是一样的，非常直观。我在配置 WhatsApp 时遇到了一个小问题：第一次扫码后没有成功，后来发现是因为我的手机和运行 Clawdbot 的服务器不在同一个网络环境下。调整网络配置后，第二次就顺利连接上了。

实际运行体验

部署完成后，Clawdbot 会在后台安静地运行。你可以通过 CLI 命令查看运行状态、查看日志、管理会话等。我发现它的资源占用非常低，即使在一台配置不高的 NAS 上运行，CPU 使用率通常都在 5% 以下，内存占用也就几百 MB。这对于需要 24 小时运行的服务来说，是非常理想的。

有一点需要注意的是，如果你选择使用 Claude API，需要自己准备 API Key。虽然 Claude Pro 的订阅包含了网页版的无限使用，但 API 是单独收费的。不过好消息是，Clawdbot 支持通过 OAuth 直接使用你的 Claude Pro 账号，这样就不需要额外付费了。我目前用的就是这种方式，体验和直接用 Claude 网页版几乎一样，只是多了跨平台的便利性。

安全性考量

作为一个可以连接真实聊天软件并且能执行本地命令的工具，安全性是我非常关心的问题。Clawdbot 在这方面做了很多细致的设计，让我在使用过程中比较放心。

首先是配对模式（Pairing Mode）。默认情况下，任何陌生人都无法直接和你的 Clawdbot 对话。只有经过你手动批准（Approve）或者通过 Pairing Code 授权的用户，才能使用这个 AI 助手。这个设计很像家用路由器的 WPS 配对，既保证了安全性，又不会让授权过程过于繁琐。我在 Telegram 上第一次尝试和 bot 对话时，它会提示我需要先完成配对，然后给我一个配对码，我在服务端确认这个配对码后，才能正常使用。

对于群组聊天或者非主会话（non-main sessions），Clawdbot 提供了一个很有意思的沙箱机制。你可以配置让这些会话运行在 Docker 容器中，限制 AI 可以执行的 Shell 命令范围。这样即使有人在群组里尝试通过提示词注入来让 AI 执行恶意命令，也会被沙箱拦截。我自己的配置是，只有我个人的私聊会话才允许执行系统命令，群组中的会话都运行在沙箱模式下。这种分层的安全策略在实际使用中非常实用。

另一个值得一提的安全特性是日志和审计。Clawdbot 会记录所有的交互日志，包括谁发送了什么消息、AI 执行了什么操作等。这些日志都存储在本地，你可以随时查看和分析。如果发现异常行为，可以很容易地追溯到源头。这种透明度是使用封闭平台的 AI 服务无法获得的，你永远知道自己的助手在做什么。

最后

使用 Clawdbot 几周下来，我觉得它真正实现了”个人 AI 助理”这个概念。它不是一个简单的聊天机器人，而是一个可以深度集成到你日常工作流中的智能系统。跨平台的连续对话体验、本地优先的数据控制、强大的自动化能力，这些特性组合在一起，让它在众多 AI 工具中显得很特别。

对我来说，Clawdbot 最大的价值在于它给了我完全的控制权。我不需要担心数据隐私问题，不需要受限于某个特定平台，可以根据自己的需求自由定制功能。这种感觉就像是从租房搬到了自己的房子——虽然需要自己维护，但那种掌控感和安全感是无可替代的。

当然，Clawdbot 也不是完美的。它的学习曲线相比于直接使用 ChatGPT 网页版还是要陡一些，需要一定的技术基础来完成部署和配置。而且作为一个相对年轻的开源项目，文档的完整性和社区规模还有提升空间。但这些都是开源项目成长过程中必经的阶段，从项目的活跃度来看，开发团队还是很用心在维护和改进的。

如果你和我一样，对现有的封闭 AI 生态不太满意，想要动手打造一个真正属于自己的智能助手，那 Clawdbot 绝对值得你花时间去研究和尝试。这不仅是一个工具，更是一种理念——在 AI 时代，我们依然可以保持对自己数据和隐私的完全掌控。

更多详情可以访问 Clawdbot 的 GitHub 仓库或查看官方文档。项目还在活跃开发中，如果你在使用过程中发现问题或者有好的想法，也欢迎参与到社区讨论中来。