OpenClaw 中文教程

外观

MicroClaw - 纯聊天机器人

约 803 字大约 3 分钟

2026-03-07

轻量聊天机器人，砍掉所有企业级功能，专注 IM 消息处理的极简 AI 助手。

核心特性

极简设计

  • 砍掉所有企业级功能
  • 只保留核心聊天能力
  • 代码量极少（< 5000 行）
  • 易于理解和维护

IM 专注

  • 专为即时通讯设计
  • 支持多种 IM 平台
  • 消息处理高效
  • 低延迟响应

轻量快速

  • 依赖极少
  • 启动快速
  • 内存占用低
  • 资源消耗小

简单易用

  • 配置简洁
  • 上手即用
  • 维护成本低
  • 适合个人用户

快速开始

安装

# 从 GitHub 下载
git clone https://github.com/microclaw/microclaw.git
cd microclaw
npm install

配置

创建 config.yaml:

# IM 配置
im:
  platform: telegram  # telegram, discord, slack, etc.
  bot_token: your-bot-token

# LLM 配置
llm:
  provider: openai
  model: gpt-4
  api_key: your-api-key

运行

# 启动
npm start

# 或使用 Docker
docker run -d -p 3000:3000 \
  -e TELEGRAM_BOT_TOKEN=xxx \
  -e OPENAI_API_KEY=xxx \
  microclaw/microclaw

技术架构

核心模块

// 简化的消息处理流程
class MicroClaw {
  async handleMessage(message) {
    // 1. 接收消息
    const content = message.text;
    
    // 2. 调用 LLM
    const response = await this.llm.chat(content);
    
    // 3. 发送回复
    await this.im.sendMessage(message.chat_id, response);
  }
}

消息处理

// 消息处理器
const messageHandler = async (msg) => {
  // 过滤命令
  if (msg.text.startsWith('/')) {
    return handleCommand(msg);
  }
  
  // 处理普通消息
  return handleChat(msg);
};

IM 适配器

// IM 平台适配器接口
class IMAdapter {
  sendMessage(chatId, text) { throw new Error('Not implemented'); }
  sendPhoto(chatId, photo) { throw new Error('Not implemented'); }
  getUserInfo(userId) { throw new Error('Not implemented'); }
}

功能列表

已实现功能

未实现功能（砍掉的企业级功能）

适用场景

推荐使用

  • 个人聊天助手: 简单的问答机器人
  • IM 平台集成: Telegram、Discord 等
  • 轻量需求: 不需要复杂功能的场景
  • 学习参考: 理解 Agent 基本原理

不推荐使用

  • 需要执行复杂任务
  • 需要浏览器自动化
  • 需要文件操作能力
  • 需要长期记忆

与其他版本对比

特性MicroClaw官方版PicoClaw
代码量~5000 行~50000 行~15000 行
功能复杂度极简完整中等
内存占用~50MB~500MB~30MB
适合场景个人聊天企业级Serverless

常见问题

Q: MicroClaw 和官方版有什么区别？

A: MicroClaw 砍掉了所有企业级功能，只保留最基础的聊天能力。适合不需要复杂功能的简单场景。

Q: 支持哪些 IM 平台？

A: 目前支持 Telegram、Discord、Slack 等主流 IM 平台。

Q: 可以自定义回复逻辑吗？

A: 可以通过修改源码来实现自定义逻辑。

相关链接

许可证

MIT License - 详见 LICENSE