它的本质是连接大语言模型与本地设备、外部工具的 “中间桥梁”，自身不具备独立推理能力，却能无缝对接 GPT、Claude、智谱 GLM、Kimi 等主流大模型，甚至兼容本地运行的开源模型，让 AI 的 “智能大脑” 拥有可落地的 “行动手脚”。作为本地优先的自托管工具，OpenClaw 将数据存储与任务执行权限完全交予用户，所有对话记录、文件操作数据均留存本地，无需上传云端，从根源上保障数据隐私安

它的核心定位是连接大语言模型与真实世界的执行网关，官方标语 “The AI that actually does things”，精准打破传统 AI “只说不做” 的痛点，让人工智能具备自主执行复杂任务的能力。接到复杂指令后，能自动拆解为多步骤任务，排队执行并自主判断完成状态，全程无需盯守。：支持接入 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等 75 + 主流大模型，也可通过 Olla

在团队协作中，OpenClaw 能自动生成会议纪要、同步日程、分发周报，还可充当智能客服，在群聊中自动应答常见问题，提升沟通效率。项目最初于 2025 年 11 月以 “Clawdbot” 之名发布，后因商标纠纷更名为 “Moltbot”，最终定名为 “OpenClaw”，既凸显开源属性，又延续 “龙虾” 的产品意象。部署方式极为灵活，既支持 Windows、macOS、Linux 等本地设备一键

其一，自主性突出，区别于传统 AI 的被动响应，它具备主动执行能力，可通过定时机制自动完成信息推送、数据监控、报告生成，支持多任务队列并行处理，无需人工干预即可推进复杂流程。其二，隐私优先，采用本地优先架构，数据默认存储在用户设备，无需上传云端，支持本地模型私有化部署，全程无第三方访问，彻底消除隐私泄露顾虑。其五，开源免费，采用 MIT 协议，永久免费使用，支持自定义修改代码、开发专属技能，社区生

它的核心定位是连接大语言模型与真实世界的执行网关，官方标语 “The AI that actually does things”，精准打破传统 AI “只说不做” 的痛点，让人工智能具备自主执行复杂任务的能力。接到复杂指令后，能自动拆解为多步骤任务，排队执行并自主判断完成状态，全程无需盯守。：支持接入 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等 75 + 主流大模型，也可通过 Olla

这款由奥地利开发者 Peter Steinberger（PSPDFKit 创始人）打造的工具，以 MIT 协议开源，核心定位是 “连接 AI 思考与现实操作的通用桥梁”，官方 slogan “The AI that actually does things”（真正能做事的 AI），精准戳中传统对话式 AI“只能回答、无法落地” 的痛点。它可存储历史指令、执行结果、文件内容摘要，后续对话中自动关联上

训练过程采用多阶段精细化策略，通过三级过滤筛选高质量代码样本，结合自监督学习与强化学习，让模型既能掌握编程语言的语法规则、变量作用域、函数上下文等基础结构，又能理解自然语言的模糊需求，学习人类开发者的编码风格与工程化思维，最终实现 “文本到代码” 的端到端生成。Codex 的发展历程清晰，从模型迭代到产品形态持续进化。它依托 GPT 系列大模型的技术底座，经过代码数据专项优化与强化学习训练，实现了

对企业用户而言，它降低合规风险，适配安全敏感场景。同时，OpenClaw 不绑定任何大模型厂商，兼容 GPT、Claude、Gemini 等主流云端模型，也支持各类本地开源模型，用户可根据需求自由切换，平衡性能、成本与隐私，彻底摆脱单一厂商锁定。更重要的是，全球社区持续贡献海量 “技能”（Skills），覆盖办公自动化、开发运维、生活助手、数据处理等多个场景，从文档生成、会议纪要整理，到网页爬虫、

训练过程采用多阶段精细化策略，通过三级过滤筛选高质量代码样本，结合自监督学习与强化学习，让模型既能掌握编程语言的语法规则、变量作用域、函数上下文等基础结构，又能理解自然语言的模糊需求，学习人类开发者的编码风格与工程化思维，最终实现 “文本到代码” 的端到端生成。Codex 的发展历程清晰，从模型迭代到产品形态持续进化。它依托 GPT 系列大模型的技术底座，经过代码数据专项优化与强化学习训练，实现了

全适配方面，它兼容 Windows、macOS、Linux 全系统，可在本地电脑、轻量服务器、嵌入式设备等多环境运行，同时无缝适配国内外主流大模型与办公、通讯工具，解决海外框架 “水土不服” 问题。在 AI 技术从 “对话交互” 向 “自主执行” 跨越的浪潮中，OpenClaw（社区昵称 “小龙虾 AI”，曾用名 Clawdbot、Moltbot）凭借开源、本地优先、全场景落地的核心特质，成为 2