MicroClaw 是一个基于 Rust 开发的智能 AI 助手框架，专为聊天平台设计，灵感来源于 nanoclaw 项目并吸收了其设计理念。该项目以 Telegram 为主要平台，同时支持 WhatsApp Cloud API webhook，可与多个 LLM 提供商（Anthropic 和 OpenAI 兼容 API）集成，提供完整的工具执行能力。
核心特性
🤖 智能代理能力
MicroClaw 具备强大的工具执行能力，包括：
- 运行 shell 命令
- 读写编辑文件
- 搜索代码库
- 浏览网页
- 调度任务
- 跨对话持久化记忆
🔄 会话管理
- 会话恢复：完整对话状态（包括工具交互）在消息间持久化，代理在调用间保持工具调用状态
- 上下文压缩：当会话过大时，自动汇总旧消息以保持在上下文限制内
- 多轮对话：单次请求最多支持 100 次迭代循环
🛠️ 技能与工具系统
- 代理技能：可扩展的技能系统（兼容 Anthropic Skills），从 microclaw.data/skills/ 自动发现并按需激活
- 子代理：将自包含的子任务委托给具有受限工具的并行代理
- 计划执行：待办事项列表工具，用于分解复杂任务并逐步跟踪进度
📱 多平台支持
- Telegram：主要支持平台，完整的消息处理能力
- WhatsApp：可选的 Cloud API webhook 支持
- Web UI：跨渠道历史记录的本地 Web 界面（默认 http://127.0.0.1:10961）
工作原理
每条消息都会触发一个代理循环：模型可以调用工具、检查结果、调用更多工具，并在响应前通过多步骤任务进行推理。
聊天消息 (Telegram / WhatsApp)
↓
存储到 SQLite → 加载聊天历史 + 记忆
↓
选定的 LLM API（带工具）
↓
stop_reason?
/ \
end_turn tool_use
| |
↓ ↓
发送回复 执行工具
↓
将结果反馈给模型（循环）
丰富的工具生态
MicroClaw 提供了 22 个内置工具，涵盖各个方面：
文件操作
bash：执行 shell 命令，可配置超时read_file：读取文件，支持行号和可选偏移/限制write_file：创建或覆盖文件（自动创建目录）edit_file：查找替换编辑，支持唯一性验证glob：按模式查找文件（*/.rs, src/*/.ts）grep：跨文件内容正则搜索
网络功能
web_search：通过 DuckDuckGo 搜索网页（返回标题、URL、摘要）web_fetch：获取 URL 并返回纯文本（HTML 剥离，最大 20KB）
记忆与调度
read_memory/write_memory：读写持久化 CLAUDE.md 记忆（全局或每聊天）schedule_task：调度循环（cron）或一次性任务send_message：发送对话中消息，支持 Telegram/WhatsApp/Discord 附件
高级功能
sub_agent：将子任务委托给具有受限工具的并行代理activate_skill：激活代理技能以加载专门指令todo_read/todo_write：读取和创建任务/计划列表
智能记忆系统
MicroClaw 通过 CLAUDE.md 文件维护持久化记忆，灵感来源于 Claude Code 的项目记忆：
microclaw.data/runtime/groups/
├── CLAUDE.md # 全局记忆（所有聊天共享）
└── {chat_id}/
└── CLAUDE.md # 每聊天记忆
记忆在每个请求时加载到系统提示中。模型可以通过工具读取和更新记忆——告诉它”记住我更喜欢 Python”，它将在会话间持久化。
技能系统
MicroClaw 支持 Anthropic Agent Skills 标准。技能是模块化包，为特定任务提供专门能力。
内置技能
- pdf、docx、xlsx、pptx 文档处理
- skill-creator 技能创建工具
- Apple 生态集成：Notes、Reminders、Calendar
- 天气查询等实用工具
技能工作原理
- 技能元数据（名称 + 描述）始终包含在系统提示中（每个技能约 100 个令牌）
- 当模型确定技能相关时，调用 activate_skill 加载完整指令
- 模型遵循技能指令完成任务
MCP 支持
MicroClaw 支持在 microclaw.data/mcp.json 中配置的 MCP 服务器，具有协议协商和可配置传输：
- 默认协议版本：2025-11-05（可全局或每服务器覆盖）
- 支持传输：stdio, streamable_http
示例配置：
{
"defaultProtocolVersion": "2025-11-05",
"mcpServers": {
"filesystem": {
"transport": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]
}
}
}
计划与执行
对于复杂的多步骤任务，机器人可以创建计划并跟踪进度：
你：设置一个带有 CI、测试和文档的新 Rust 项目
机器人：[创建待办计划，然后执行每个步骤，更新进度]
1. [x] 创建项目结构
2. [x] 添加 CI 配置
3. [~] 编写单元测试
4. [ ] 添加文档
待办事项列表存储在 microclaw.data/runtime/groups/{chat_id}/TODO.json 中并在会话间持久化。
调度系统
机器人支持通过自然语言调度任务：
- 循环任务：”每 30 分钟提醒我检查日志” —— 创建 cron 任务
- 一次性任务：”下午 5 点提醒我打电话给 Alice” —— 创建一次性任务
底层使用 6 字段 cron 表达式（秒 分 时 日 月 周）。调度器每 60 秒轮询一次到期任务，运行代理循环处理任务提示，并将结果发送到原始聊天。
安装与配置
一键安装（推荐）
curl -fsSL https://microclaw.ai/install.sh | bash
Windows PowerShell 安装
iwr https://microclaw.ai/install.ps1 -UseBasicParsing | iex
配置步骤
- 创建 Telegram 机器人
- 与 @BotFather 对话
- 发送 /newbot 创建机器人
- 保存获得的 token
- 获取 LLM API 密钥
- Anthropic：console.anthropic.com
- OpenAI：platform.openai.com
- 或任何 OpenAI 兼容提供商
- 交互式配置
microclaw setup - 启动服务
microclaw start - 持久化服务（可选）
microclaw gateway install microclaw gateway start
使用示例
网页搜索
你：搜索最新的 Rust 发布说明
机器人：[搜索 DuckDuckGo，返回带链接的顶部结果]
网页获取
你：获取 https://example.com 并总结
机器人：[获取页面，剥离 HTML，总结内容]
调度任务
你：每天早上 9 点检查东京天气并发送摘要
机器人：任务 #1 已调度。下次运行：2025-06-15T09:00:00+00:00
编码帮助
你：查找此项目中的所有 TODO 注释并修复
机器人：[grep 搜索 TODO，读取文件，编辑，报告完成情况]
记忆功能
你：记住生产数据库在端口 5433
机器人：已保存到聊天记忆。
[三天后]
你：生产数据库在哪个端口？
机器人：端口 5433。
技术架构
MicroClaw 采用 Rust 构建，具有以下关键设计决策：
- 会话恢复：在 SQLite 中持久化完整消息历史（包括工具块）；上下文压缩汇总旧消息以保持限制
- 提供商抽象：原生 Anthropic + OpenAI 兼容端点
- SQLite 存储：使用 WAL 模式，支持异步上下文中的并发读写
- 速率限制处理：429 错误的指数退避（3 次重试）
- 消息分割：长频道响应的自动分割
- 线程安全：跨工具和调度器的 Arc 共享，实现线程安全的 DB 访问
- 持续输入指示器：通过生成的任务每 4 秒发送输入动作
项目状态
MicroClaw 目前处于积极开发阶段，功能可能会发生变化，欢迎贡献！项目采用 MIT 许可证，拥有活跃的社区支持。
- 官方网站：https://microclaw.ai
- GitHub 仓库：https://github.com/microclaw/microclaw
- Discord 社区：https://discord.gg/pvmezwkAk5
- 详细博客：Building MicroClaw: An Agentic AI Assistant in Rust That Lives in Your Chats
对于寻求强大、可扩展的聊天 AI 助手解决方案的开发者来说，MicroClaw 提供了一个功能丰富、架构优雅的 Rust 实现，值得深入探索和使用。