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当前位置: 首页 » AI开源项目

FastClaw 开源框架评测:从 OpenClaw 到云原生多 Agent 架构的演进

1小时前 AI开源项目 14 0

做了一年 Agent 基础设施,踩了无数坑,我终于想明白了一件事:好的 Agent 架构不是把所有功能塞进一个进程,而是让每一层都能独立演化。

2026 年初,OpenClaw 爆火——一个自托管的 AI 助理。它本质是一个跑在你自己机器上的 Agent 网关(Gateway),通过 Telegram、Discord、Slack、飞书等聊天软件接入,能替你干活:收发邮件、管日程、浏览器自动化、执行命令。

OpenClaw 支持多端接入、记忆系统、技能市场(ClawHub)、多 Agent 协作,甚至 A2A(Agent-to-Agent)。为了让 500 多个用户用上 OpenClaw,我做了个托管服务,跑在云端 K8S 集群上。

在自用和做托管服务的过程中,我对 OpenClaw 的架构越来越了解,也发现了很多问题。为了解决这些问题,必须从底层架构全新设计,而不是在 OpenClaw 上魔改。

我决定做一个更好的 Agent 框架:FastClaw,面向云原生多租户场景设计,更快、更轻量、更好用。

图片 1

这篇文章记录了我对 OpenClaw 架构的理解,以及我对 FastClaw 架构设计的经验总结。

一、OpenClaw 做对了什么

OpenClaw 虽然有不少问题,但它在产品方向上的探索是超前的。有几个创新点是真正有价值的。

1. 多端接入:随时随地和 Agent 交互

OpenClaw 支持极广的 IM 接入——Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、飞书、Matrix、Teams 等,外加 Web Chat 和 CLI。核心洞察是:Agent 不应该被困在一个 App 里。你写代码的时候用终端,开会的时候用飞书,摸鱼的时候用 Telegram——Agent 应该无处不在。

2. SOUL 机制:让 Agent 有「人味」

OpenClaw 引入了 SOUL.md 的概念——一个定义 Agent 人格、语气、价值观的配置文件。这带来了两个好处:

  • 用户粘性暴涨:当 Agent 有了固定人设,用户会产生情感连接,留存率比纯工具型 Agent 高几倍
  • Agent 可复制:同一套 SOUL 文件可以给不同模型用,换模型不换人设

3. 记忆检索:越用越懂你

记忆系统分两层:

  • 长期摘要:MEMORY.md,精简的长期记忆摘要,作为 project context 注入
  • 每日明细:memory/*.md,平时不进上下文,靠工具按需检索,不占 token

配合 SOUL.md、USER.md,Agent 可以记住你的偏好、习惯,真正做到「越用越懂你」。

4. 主动通知:从被动响应到主动服务

加了 Cron Job 和心跳机制后,Agent 可以每天发天气和日程提醒、监控 GitHub PR 状态、定期检查博客评论。这是 Agent 从工具进化为助理的关键一步。

5. 对话式安装:养成式体验

Skill 安装不是「去应用商店下载」,而是在对话中直接说「帮我装一个翻译技能」,Agent 自己去搜索、安装、配置。

6. 多 Agent 协作:团队模式

支持同时运行多个 Agent,每个有独立的 workspace、状态目录和会话历史,通过 multi-agent routing 把消息分发给对应的 Agent。

二、OpenClaw 的架构

OpenClaw 采用的是 Node.js 单体架构:

图片 2

配置方式:一个 openclaw.json 文件管所有——LLM Provider、Channel Token、Plugin 配置、Skill 列表。

存储方式:文件系统为主,Session 存 JSON 文件,Memory 存 Markdown。

运行方式:openclaw start 启动一个 Node.js 进程,Gateway 挂载所有 Channel 和 Plugin,一荣俱荣一损俱损。

三、OpenClaw 的不足

作为个人助理工具,OpenClaw 是够用的。但作为生产级 Agent 平台,它有致命缺陷。

1. 缺少平台级多租户:隔离粒度太粗

OpenClaw 的隔离是围绕「Agent」设计的,但没有「用户(account)」这层抽象。做托管只能给每人单开一套,成本高、浪费大。

2. Gateway 是单点故障

所有 Channel、所有 Plugin、所有 Agent 的运行时都挂在同一个 Node.js 进程里。一个 Plugin 内存泄漏,整个 Gateway 崩溃。

3. 默认上下文偏重,Token 容易失控

每轮都会把 SOUL.md、MEMORY.md、AGENTS.md、工具说明注入提示词。文件一多、对话一长,system prompt 越堆越大。

4. 资源占用大

Node.js + npm 依赖 + 文件系统 I/O,idle 状态就吃 500MB+ 内存。加上 Docker 沙盒,一台 4GB 的小机器跑得喘不过气。

5. 云原生不友好

  • 配置和状态落在本地文件系统,多 Pod 之间没法共享
  • 存储是文件系统,没法水平扩展
  • 部署形态是「一个有状态进程」,缩容、迁移都得小心翼翼地保住本地数据

6. 安全模型只为「单机单操作者」设计

默认 exec 全开、沙盒关闭,Agent 能直接在宿主机跑任意命令。要做成多人平台,exec 沙盒、密钥加密、租户级 RBAC、注入防护,每一层都得从头补。

四、如何设计更好的 Agent 框架

FastClaw 的设计原则很明确:轻量、快速、云原生。

1. 云原生优先

  • 没有本地配置文件:Bootstrap 参数走环境变量,运行时配置写入数据库
  • SQLite → Postgres:一个环境变量切换存储后端,本地用 SQLite,生产切 Postgres
  • S3 对象存储:多 Pod 共享 Skills 和文件

2. 多租户与 RBAC

OpenClaw 是「一个人的工具」,FastClaw 是「一群人的 Agent 平台」。

图片 3

四层配置继承:system → user → agent → (user, agent)。内层覆盖外层,互不干扰,天然多租户。

3. 会话隔离

每个 Session 的 key 是 (user_id, agent_id, channel_type, chat_id) 四元组。同一个 Agent 被 100 个用户使用,每人看到的都是自己的记忆和历史。

图片 4

4. 高并发

Go 的 goroutine 天然适合高并发场景。Session 是无状态的,状态在数据库里。每次请求从 DB 加载上下文,处理完写回。这意味着任意 Pod 可以处理任意请求,水平扩展只需加 Pod。

5. 单二进制分发

编译产物就是一个约 30MB 的二进制文件。没有 node_modules,没有运行时依赖。下载、chmod、运行,三步搞定。

6. 内存占用低

场景 OpenClaw FastClaw
Idle(空载) ~500MB ~30MB
1 个活跃会话 ~600MB ~50MB
100 个并发会话 OOM ~200MB

Go 编译为原生机器码,没有 GC 停顿,没有 JIT 预热。同样的硬件,能扛 10 倍流量。

7. 插件隔离

FastClaw 的 Plugin 通过 JSON-RPC 子进程隔离运行。Plugin 崩溃不影响 Gateway,自动重启子进程。还提供了 openclaw-plugin-bridge 兼容 OpenClaw 的 TypeScript Plugin 生态。

8. 工具 Provider 的 Fallback 机制

Web Search 配置了 Tavily 为主、SerpAPI 为备,Tavily 限流了自动切 SerpAPI,用户无感知。

图片 5

五、FastClaw 的架构设计

1. 存算分离

计算层(Gateway):无状态,可以水平扩展,处理 LLM 调用、工具执行、Session 管理。

存储层(Database + Object Store):SQLite(单机)或 Postgres(集群),S3 存储 Skills 和文件。

这意味着数据持久化不依赖进程生命周期,多 Pod 共享同一个数据库,天然支持水平扩展。

2. 基于 Scope 的配置继承

管理员设置全局默认模型,用户偏好覆盖一层,Agent 需要特定模型再覆盖一层。不需要代码变更,不需要重启。

3. Fallback 容错

LLM Provider Fallback:主模型 → 备用模型 → 最后防线(本地 ollama)

Tool Provider Fallback:Web Search: Tavily → SerpAPI,Image Gen: Replicate → 本地 SD

Sandbox Fallback:Docker(本地)→ E2B(云端)→ 无沙盒模式(受限)

六、FastClaw 的定位与使用场景

1. Assistant:更好的个人助理

一行命令安装,可视化配置,替代 OpenClaw 日常使用。

图片 6

可接入常用的 IM 软件:

图片 7

2. Factory:Agent 制造工厂

在云平台创建自己的 Agent,自定义 SOUL、技能、模型。

图片 8

图片 9

3. Runtime:Agent 运行时

把 FastClaw 作为 Agent Runtime,导出 API 给其他 Agent 产品使用。

图片 10

比如 weclaw.im 就是把 FastClaw 作为 Backend 的一个 Agent 应用,只做前端交互,一小时上线。

图片 11

4. Platform:Agent 协作平台

作为团队版的 OpenClaw,搭建 Agent 协作平台。团队共享知识库、Skills。

图片 12

七、多 Agent 框架设计经验总结

1. 先做单租户,但架构要预留多租户

OpenClaw 一开始只做单租户,后来想加多租户发现要改的东西太多,几乎等于重写。多租户不是功能,是架构决策。越早做越省事。

2. 存储决定一切

永远用数据库存状态。文件系统只存「内容」(代码、文档、配置文件),不存「状态」(Session、用户、权限)。

3. 隔离是可靠性的前提

OpenClaw 所有功能跑在一个进程里,一个组件出问题全盘崩溃。如果两个组件的故障域不同,就不要让它们共享进程。

4. Fallback 不是可选项,是必需品

生产级 Agent 必须对所有外部依赖做 Fallback。没有例外。

5. Token 是钱,上下文是金

  • SOUL 文件要精简:500 token 以内
  • Memory 按需检索:不要全量注入
  • Session 要摘要:长对话定期压缩
  • Tools 说明要分层:常用工具详细说明,不常用的只放名字

上下文管理是 Agent 的核心竞争力。会省 token 的 Agent 才能活下去。

结语

从 OpenClaw 到 FastClaw,本质上是从「做一个很酷的开源项目」到「做一个能跑在生产环境的平台」的思维转变。

OpenClaw 验证了方向——多端接入、SOUL 机制、记忆系统、多 Agent 协作,这些都是对的。FastClaw 解决了工程问题——单租户、单点故障、资源浪费、不可扩展,这些都是要修的。

好的架构不是设计出来的,是迭代出来的。在迭代之前想清楚存算分离、多租户隔离、Fallback 容错这三件事,你会省下很多时间。

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未经允许不得转载:FastClaw 开源框架评测:从 OpenClaw 到云原生多 Agent 架构的演进
#FastClaw #OpenClaw #多Agent #Agent架构 #开源项目 
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