OpenClaw 中文教程

外观

ZeroClaw - Rust 性能怪兽

约 1254 字大约 4 分钟

2026-03-07

基于 Tokio 异步运行时的无锁 Actor 模型，编译后单文件二进制，零外部依赖。

✨ 核心特点

🚀 极致性能

  • 基于 Tokio 异步运行时
  • 无锁 Actor 模型设计
  • 零 GC（垃圾回收），消除 Stop-the-world 卡顿
  • 内存占用 < 50MB

📦 零依赖部署

  • 编译后单文件二进制
  • 静态链接，无需外部依赖
  • 跨平台支持（Linux/Mac/Windows）
  • 容器镜像 < 10MB

💾 嵌入式数据库

  • 使用 Sled 嵌入式 KV 数据库
  • 无需外部数据库服务
  • ACID 事务支持
  • 自动持久化

🚀 快速开始

安装

# 从 GitHub Releases 下载预编译二进制
curl -L https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw/releases/latest/download/zeroclaw-linux-amd64 -o zeroclaw
chmod +x zeroclaw

# 或使用 Cargo 安装
cargo install zeroclaw

# 或从源码编译
git clone https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw.git
cd zeroclaw
cargo build --release

配置

创建配置文件 zeroclaw.toml:

[server]
host = "0.0.0.0"
port = 8080
workers = 4  # 工作线程数

[llm]
provider = "openai"
model = "gpt-4"
api_key = "your-api-key"
timeout = 30
max_retries = 3

[database]
path = "./data"
cache_size = 100  # MB
sync_interval = 5  # 秒

[actor]
mailbox_size = 1000
max_concurrent_tasks = 100

运行

# 启动服务
./zeroclaw start

# 指定配置文件
./zeroclaw start --config zeroclaw.toml

# 后台运行
./zeroclaw start --daemon

# 查看状态
./zeroclaw status

💻 技术架构

Actor 模型

// 无锁 Actor 实现
pub struct Agent {
    id: AgentId,
    mailbox: mpsc::Receiver<Message>,
    state: AgentState,
    tools: Vec<Box<dyn Tool>>,
}

impl Agent {
    pub async fn run(mut self) {
        while let Some(msg) = self.mailbox.recv().await {
            match msg {
                Message::Task(task) => {
                    self.handle_task(task).await;
                }
                Message::Stop => break,
            }
        }
    }
    
    async fn handle_task(&mut self, task: Task) {
        // ReAct 循环
        loop {
            let thought = self.think(&task).await;
            let action = self.decide_action(thought).await;
            
            if action.is_final() {
                break;
            }
            
            let result = self.execute_action(action).await;
            task.update_context(result);
        }
    }
}

嵌入式数据库

use sled::Db;

pub struct Memory {
    db: Db,
}

impl Memory {
    pub fn new(path: &str) -> Result<Self> {
        let db = sled::open(path)?;
        Ok(Self { db })
    }
    
    pub async fn save(&self, key: &str, value: &[u8]) -> Result<()> {
        self.db.insert(key, value)?;
        Ok(())
    }
    
    pub async fn load(&self, key: &str) -> Result<Option<Vec<u8>>> {
        Ok(self.db.get(key)?.map(|v| v.to_vec()))
    }
}

并发处理

// 使用 Tokio 处理并发任务
pub async fn handle_multiple_agents(tasks: Vec<Task>) {
    let handles: Vec<_> = tasks
        .into_iter()
        .map(|task| {
            tokio::spawn(async move {
                let agent = Agent::new();
                agent.process(task).await
            })
        })
        .collect();
    
    // 等待所有任务完成
    let results = futures::future::join_all(handles).await;
}

🎯 适用场景

✅ 推荐使用

  • 高并发生产环境: 支持数千并发连接
  • 低延迟要求: 无 GC 停顿，响应稳定
  • 多 Agent 托管: 单机可运行数百个 Agent
  • 企业自动化流水线: 稳定可靠的后台服务

❌ 不推荐使用

  • 快速原型开发（编译时间较长）
  • 需要频繁修改代码的场景
  • 团队不熟悉 Rust 语言

📊 性能指标

指标数值
内存占用< 50MB
启动时间< 100ms
响应延迟P99 < 10ms（不含 LLM）
并发支持10000+ 连接
吞吐量50000+ req/s
二进制大小~15MB

🛠️ 高级功能

自定义工具

use zeroclaw::Tool;

#[async_trait]
impl Tool for CustomTool {
    fn name(&self) -> &str {
        "custom_tool"
    }
    
    fn description(&self) -> &str {
        "自定义工具描述"
    }
    
    async fn execute(&self, params: Value) -> Result<Value> {
        // 你的逻辑
        Ok(json!({"result": "success"}))
    }
}

// 注册工具
let mut agent = Agent::new();
agent.register_tool(Box::new(CustomTool::new()));

分布式部署

// 主节点配置
[cluster]
mode = "master"
bind = "0.0.0.0:9000"
nodes = ["worker1:9000", "worker2:9000"]

// 工作节点配置
[cluster]
mode = "worker"
master = "master:9000"

监控指标

// Prometheus 指标导出
use prometheus::{Counter, Histogram};

lazy_static! {
    static ref TASK_COUNTER: Counter = 
        Counter::new("zeroclaw_tasks_total", "Total tasks").unwrap();
    
    static ref TASK_DURATION: Histogram = 
        Histogram::new("zeroclaw_task_duration_seconds", "Task duration").unwrap();
}

// 在代码中记录指标
TASK_COUNTER.inc();
let timer = TASK_DURATION.start_timer();
// ... 执行任务
timer.observe_duration();

📸 使用示例

HTTP API

# 创建 Agent
curl -X POST http://localhost:8080/agents \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "my-agent",
    "model": "gpt-4",
    "tools": ["web_search", "code_execution"]
  }'

# 发送任务
curl -X POST http://localhost:8080/agents/my-agent/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "帮我搜索 Rust 最佳实践"
  }'

# 查询状态
curl http://localhost:8080/agents/my-agent/status

Rust SDK

use zeroclaw::Client;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<()> {
    // 创建客户端
    let client = Client::new("http://localhost:8080")?;
    
    // 创建 Agent
    let agent = client.create_agent("my-agent").await?;
    
    // 发送任务
    let response = agent.chat("帮我分析这段代码").await?;
    println!("Response: {}", response);
    
    Ok(())
}

Docker 部署

# 拉取镜像
docker pull zeroclaw/zeroclaw:latest

# 运行容器
docker run -d \
  --name zeroclaw \
  -p 8080:8080 \
  -v $(pwd)/data:/data \
  -e ZEROCLAW_API_KEY=your-key \
  zeroclaw/zeroclaw:latest

# 查看日志
docker logs -f zeroclaw

🔗 相关链接

🤝 贡献

欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！

# 克隆仓库
git clone https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw.git

# 安装开发依赖
cd zeroclaw
cargo build

# 运行测试
cargo test

# 代码格式化
cargo fmt

# 代码检查
cargo clippy

📄 许可证

Apache License 2.0 - 详见 LICENSE

🌟 为什么选择 ZeroClaw？

适合你，如果你...

  • ✅ 需要高性能生产环境
  • ✅ 对响应延迟有严格要求
  • ✅ 需要托管多个 Agent
  • ✅ 喜欢 Rust 的安全性和性能
  • ✅ 需要零依赖部署

不适合你，如果你...

  • ❌ 需要快速原型开发
  • ❌ 团队不熟悉 Rust
  • ❌ 需要频繁修改代码