深度对比
OpenClaw vs Nanobot：深度分析与对比（2026年最新版）
2026-02-08 ClawdBook Team
OpenClaw 和 Nanobot 的详细分析与对比
OpenClaw 和 Nanobot 都是开源的个人 AI 助手项目，旨在通过聊天界面帮助用户自动化任务，如管理邮件、日历或执行命令。查询中的短语 “OpenClaw is hard, try 🐈nanobot?” 似乎暗示 OpenClaw 在设置和使用上较为复杂，而 Nanobot 被定位为更简单的替代品。
OpenClaw（原名 Clawdbot/Moltbot）是一个功能丰富的 AI 代理，强调实际行动和社区扩展，但代码庞大且资源需求高。Nanobot 则是一个超轻量级 fork/灵感来源项目，专注于核心功能，代码量仅为其 1%，更适合研究和快速实验。
下面我们从多个维度详细对比它们，包括 背景、特征、性能、安全、安装和适用场景。数据基于最新公开信息（截至 2026 年 2 月）。
背景与目的
- OpenClaw：由奥地利开发者 Peter Steinberger 于 2025 年 11 月推出，原为 Clawdbot，后因 Anthropic 商标投诉改名为 Moltbot，再于 2026 年 1 月底定为 OpenClaw。主题围绕“龙虾”（lobster，🦞），象征“爪子”（claw）的强大抓取能力。它是一个自主 AI 代理，旨在桥接聊天应用与实际任务执行，强调“实际做事”而非仅聊天。项目迅速爆火，GitHub 星标超 165k，Discord 社区 60k+，X 粉丝 230k。它与 VirusTotal 合作增强技能安全，但仍面临安全争议。
- Nanobot：由香港大学 (HKU) 的 Chao Huang 团队开发，于 2026 年初推出，作为 OpenClaw 的“超轻量级替代”。目的聚焦教育、研究和技术交流，提供干净、可读的代码，便于修改和扩展。代码量仅 ~4,000 行 Python（占 92%），相比 OpenClaw 的 430k+ 行减少 99%。它不是完整 fork，而是重新实现核心代理循环，强调简洁和速度。查询中的 🐈（猫）可能是一种幽默对比（对龙虾主题的“猫”替代？），或仅为装饰。
关键特征对比
两者都支持通过聊天应用与 AI 交互，但 OpenClaw 更全面，Nanobot 更精简。以下表格总结核心差异：
| 方面 | OpenClaw | Nanobot |
|---|---|---|
| 核心功能 | - 执行实际任务：清空邮箱、发送邮件、管理日历、浏览器控制、航班登机、代码编写。<br>- 社区技能库：700+ 技能（如购物、终端命令）。<br>- 长期记忆：跨会话记住上下文。<br>- 集成：邮件、浏览器、文件系统、API（如 Google Calendar）。 | - 核心代理循环：规划、工具使用、总结、记忆。<br>- 定时任务：Cron 调度。<br>- 集成：终端命令、文件读写、web 搜索。<br>- 支持本地 LLM（如 vLLM）和云模型。 |
| 聊天平台支持 | WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Google Chat, Signal, iMessage, Microsoft Teams 等（扩展如 Matrix）。 | Telegram, Discord, WhatsApp, Feishu（需额外安装）。 |
| 模型支持 | 主要依赖云 LLM（如 Claude, GPT），支持本地但资源需求高。 | 多提供商：OpenRouter, Anthropic, OpenAI, DeepSeek, Groq, Gemini, DashScope (Qwen), Moonshot/Kimi；本地 vLLM 或 OpenAI 兼容服务器。 |
| 代码规模与架构 | 430k+ 行，复杂框架，适合大规模扩展但难审计。 | ~4,000 行（Python 主导），模块化（agents, skills, channels, tools），易读易改。 |
| 性能与资源 | 资源密集：需强大 PC 或高 API 费用（单提示 ~0.5 美元）；启动慢。 | 轻量：启动几乎即时，低资源消耗，更快响应。 |
优势与劣势
- OpenClaw 的优势：功能强大，适合生产环境（如团队/公司使用）；社区活跃，技能扩展丰富；实际“代理”能力强，能处理复杂任务如浏览器自动化。
- 劣势：设置复杂（需 VPS 或强大硬件），代码臃肿难维护；安全风险高（prompt injection、恶意技能、凭证泄露）；资源消耗大，被批评为“bloated”。
- Nanobot 的优势：简单高效，适合初学者/研究者；代码小，便于审计和自定义；支持本地模型，降低成本；响应更快，部署只需 2 分钟。
- 劣势：功能不如 OpenClaw 全面（缺少高级技能库）；平台支持较少；更偏向 CLI 和实验，而非生产级。
安装与易用性
- OpenClaw：需 npm 安装（
npm install -g openclaw@latest），然后运行向导（openclaw onboard --install-daemon）。支持 Docker 和 Nix，但初次设置需配置 API 密钥、通道和技能。教程视频显示需 10-20 分钟，但对新手“hard”。 - Nanobot：更简单，支持三种方式：PyPI (
pip install nanobot-ai)、uv (uv tool install nanobot-ai) 或源代码克隆。运行nanobot onboard初始化配置，然后nanobot gateway启动网关。支持 Docker 持久化。依赖 Node.js（用于 WhatsApp），但整体 CLI 友好。用户反馈称 Nanobot “一键部署”，远胜 OpenClaw。
安全考虑
- OpenClaw：高风险——访问本地文件、浏览器和终端，可能导致恶意执行或数据泄露。建议非公司设备使用；已与 VirusTotal 合作，但仍报告 prompt injection 和凭证问题。
- Nanobot：内置安全，如限制工作区（
restrictToWorkspace）和用户白名单（allowFrom）。代码小，更易审计；近期更新强化安全。但仍需谨慎配置 API 密钥。
适用场景与结论
OpenClaw 适合需要 强大自动化（如日常任务管理）的用户，但如果你觉得它“hard”（复杂、资源重），Nanobot 是理想替代——更轻、更快、更易上手，尤其适合 开发者、研究者或想本地运行 AI 的人。
- 如果你是初学者，从 Nanobot 开始实验；
- 如果追求全面功能，试 OpenClaw 但注意安全。
两者都开源（MIT 许可），社区反馈显示 Nanobot 在“less is more”理念上赢得好评。