告别内存焦虑！7 款 OpenClaw 神级平替：从 5MB 到微信生态全覆盖

大家好，我是小智，专注 AI 工具，AI 智能体和编程提效

OpenClaw 在 GitHub 上快 20 万 Stars了，功能确实强。但跑起来之后你会发现一个问题：它吃资源。43 万行 TypeScript 代码，启动就占 1.5GB 内存，冷启动要等好几秒。如果你有一台正经的云服务器，这点开销不算什么。但现实是很多人手头只有一台 1 核 1G 的最低配 VPS，或者想在树莓派上搭个私人助手玩玩——OpenClaw 在这些机器上根本起不来。GitHub 社区显然也意识到了这个问题。最近半年冒出来一堆轻量平替项目，开发者背景从香港大学 AI 实验室到哈佛 MIT 学生社区，技术路线从 Python 到 Rust 到 Go 到纯 C，有的把内存砍到了 5MB，有的能跑在 $5 的单片机上。我把主流的都过了一遍，挑出 7 个真正值得关注的。先看全景：7 个项目怎么选

01 nanobot：如果只选一个，选这个

nanobot 是香港大学数据智能实验室（HKUDS）的开源项目，定位是”研究友好型 OpenClaw”。核心代码只有 3966 行 Python，但该有的全有——多通道、多模型、MCP 支持、有状态记忆、任务调度。跟 OpenClaw 放一起看看：

功能上它覆盖了 OpenClaw 的绝大部分能力：Telegram、Discord、WhatsApp、飞书、Slack、QQ、钉钉、Email 全支持。模型接了 OpenRouter、Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Gemini、Groq、智谱、Moonshot 等 16 家。MCP 协议也支持，OpenClaw 的 Skills 概念在这里同样能用。说白了就是，你在 OpenClaw 上能干的事，nanobot 基本都能干。区别在于 OpenClaw 的 Skills 生态更成熟（5700+ 个插件），nanobot 的代码更透明——4000 行代码一下午就能读完，想改哪改哪。安装和配置# pip 安装 pip install nanobot-ai

# 或者用 uv（更快） uv tool install nanobot-ai

配置文件在~/.nanobot/config.json：{ "providers":{ "openrouter":{ "apiKey":"sk-or-v1-你的Key" } }, "agents":{ "defaults":{ "model":"anthropic/claude-sonnet-4-5" } }, "channels":{ "telegram":{ "enabled":true, "token":"你的Bot Token", "allowFrom":["你的用户ID"] }, "feishu":{ "enabled":true, "appId":"你的飞书App ID", "appSecret":"你的飞书App Secret" } } }

nanobot gateway # 后台常驻

适合谁：想从 OpenClaw 迁移但嫌它太重的人、Python 用户、服务器配置不高的人。

开源地址：https://github.com/HKUDS/nanobot

02 ZeroClaw：5MB 内存的 Rust 怪兽

ZeroClaw 是哈佛、MIT 学生和 Sundai.Club 社区一起搞的项目，口号是”零开销、零妥协、100% Rust”。几组数字感受一下：编译出来 3.4MB 的二进制文件，跑起来不到 5MB 内存，冷启动 0.38 秒。这是什么概念？OpenClaw 跑一下status命令就要吃掉 1.52GB 内存，ZeroClaw 整个网关服务才 5MB。你买一台最便宜的 VPS（512MB 内存），跑 ZeroClaw 连零头都用不完。它的记忆系统做得很有意思：不依赖任何外部数据库，用 SQLite 做混合搜索——向量存储用 BLOB + 余弦相似度，关键词搜索用 FTS5 + BM25 评分，自定义权重函数做混合排序。整个记忆就一个 SQLite 文件，迁移的时候直接拷贝走就行。通道方面也不含糊：Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、飞书、Matrix、IRC、Signal、Email，12+ 个平台。安全方面有严格的沙箱、显式白名单和工作区隔离。安装# macOS/Linux brew install zeroclaw


# 一键脚本
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zeroclaw-labs/zeroclaw/main/scripts/bootstrap.sh | bash
# 初始化
zeroclaw onboard --interactive

# 启动 zeroclaw daemon # 后台守护 zeroclaw service install# 装成系统服务

适合谁：资源极度敏感的场景、Rust 技术栈、追求极致性能和安全性。

开源地址：https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw

03 PicoClaw：$10 开发板上的 AI 助手

PicoClaw 是矽速科技（Sipeed）的作品，Go 语言写的。它的诞生挺有意思——团队受 nanobot 启发，觉得既然代码量能从 43 万行降到 4000 行，那资源占用是不是也能做到极致？于是 PicoClaw 来了。多极致呢？官方测试过的最低配置是一块 $9.99 的 LicheeRV-Nano RISC-V 开发板，256MB 内存。PicoClaw 在上面稳定运行，内存占用不到 10MB，0.8GHz 单核冷启动不到 1 秒。更离谱的是，95% 的核心代码是 AI 生成的，人类负责把关和优化。编译出来是一个单二进制文件，支持 RISC-V、ARM、x86 全架构。你手头的树莓派、旧安卓手机（Termux）、NAS 都能跑。安装# 源码编译（需要 Go 1.21+） gitclonehttps://github.com/sipeed/picoclaw.git cdpicoclaw make deps && make build && make install

# 或者 Docker cpconfig/config.example.json config/config.json docker compose --profile gateway up -d

配置文件~/.picoclaw/config.json：{ "agents":{ "defaults":{ "model_name":"deepseek", "max_tokens":8192 } }, "model_list":[ { "model_name":"deepseek", "model":"deepseek/deepseek-chat", "api_key":"你的Key" } ] }

适合谁：手头有闲置硬件（树莓派、旧手机、NAS）、想在边缘设备上搭 AI 助手、预算极度紧张的人。

注意：目前还是 v0.1.x，官方不建议生产环境使用。个人玩没问题。开源地址：https://github.com/sipeed/picoclaw

04 IronClaw：安全第一，数据不出本地

IronClaw 的背景很有意思：开发团队是 NEAR AI，联合创始人 Illia Polosukhin 正是”Attention Is All You Need”那篇论文（Transformer 架构的奠基之作）的共同作者。这个项目主打”本地优先”——所有数据默认在本地处理，不往云端发。数据存储用 PostgreSQL + pgvector，支持全文检索和向量检索的混合搜索。记忆系统能维护一致的个性和偏好，用得越久越懂你。跟前面几个命令行为主的项目不同，IronClaw 内置了一个 Web 界面，非技术用户也能在浏览器里直接操作。它还支持 Docker 沙盒执行，AI 生成的代码会在隔离环境里跑，不会搞乱你的主机。安装方式很多：Windows 安装包、PowerShell 脚本、Shell 脚本、Cargo 编译都行。配置向导会帮你搞定数据库连接、认证、密钥加密等所有设置。适合谁：对数据隐私有高要求的人、不想用命令行更喜欢 Web 界面的人、需要持久化记忆和个性化的场景。

开源地址：https://github.com/nearai/ironclaw

05 MimiClaw：$5 单片机上跑 AI，不需要操作系统

这可能是 7 个项目里最疯狂的一个。MimiClaw 的开发者王子伯炎是奇绩创坛 F25 的创业者，辍学于曼彻斯特大学，研究方向是 AI 编译器。他深入研究 OpenClaw 底层之后发现，真正在运转的核心其实很简单：用户发一条消息 → 模型收到 → 返回结果。就这么一个循环。于是他做了一个极端的实验：把这个核心循环用纯 C 实现，不要操作系统，直接跑在 $5 的 ESP32 单片机上。结果是什么？MimiClaw 5 天拿了 2.7K Stars。它重新定义了”AI 助手的最小可行实现”——不是几千行代码，不是几百行代码，而是一个足够精简的消息循环。虽然功能上只能完成基础的对话和工具调用，但它提出了一个很值得想的问题：在 AI 时代，我们真的需要那么复杂的软件栈吗？适合谁：硬件极客、嵌入式开发者、想从底层理解 AI 助手工作原理的人。这个项目的实际使用价值有限，但思路值得借鉴。

开源地址：https://github.com/memovai/mimiclaw

06 CowAgent：微信生态王者，41K Stars

CowAgent（原名 chatgpt-on-wechat）有 41000+ Stars，是整个赛道里 Star 数最高的项目。核心优势：微信支持做得最好。个人微信、微信公众号、企微全部原生支持，飞书和钉钉也能接。如果你主要在微信生态里活动，这是目前最成熟的方案，没有之一。2026 年 2 月的 v2.0 版本加了不少 Agent 能力：自主任务规划（理解复杂任务，自己拆解执行步骤）、长期记忆（对话自动存到本地，支持关键词和向量搜索）、Skills 系统（自然语言创建和执行自定义技能）、系统集成（能访问文件、终端、浏览器、定时任务）。安装gitclonehttps://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat cdchatgpt-on-wechat/ pip3 install -r requirements.txt cpconfig-template.json config.json

配置文件里几个关键参数：{ "channel_type":"feishu", "model":"claude-sonnet-4-5", "agent":true, "agent_workspace":"~/cow", "agent_max_steps":15 }

channel_type改成你要用的平台：web、feishu、dingtalk、wechatcom_app。# 本地运行 python3 app.py


# 服务器
nohuppython3 app.py &tail-f nohup.out

# Docker wget https://cdn.link-ai.tech/code/cow/docker-compose.yml sudodocker compose up -d

适合谁：微信生态用户、国内用户（中文社区最大）、需要 Agent 能力的人。

开源地址：https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat

07 LangBot：11 个聊天平台一个 Bot 搞定

前面的项目大多在”更轻”和”更安全”上做文章，LangBot 走的是另一条路——通道最全。Discord、Telegram、Slack、LINE、QQ、微信公众号、企微、飞书、钉钉、KOOK，加上 Satori 通用协议。11 个平台，一套代码全搞定。更实用的是它有一个 WebUI 管理面板。模型切换、通道管理、插件安装、用户权限——全在浏览器里点点搞定，不用碰 JSON 文件。它还深度集成了 Dify、n8n、Coze 这些 LLMOps 平台，如果你已经在用这些工具，LangBot 是很好的前端入口。不过要注意一点：LangBot 更像一个”Bot 平台”，重点在消息收发和对话管理。OpenClaw 和 nanobot 更像”Agent 平台”，重点在自主执行任务。打个比方，LangBot 适合做客服机器人，OpenClaw 适合做私人助理。定位不同，按需选。安装# 最快方式 uvx langbot

# Docker Compose（推荐） gitclonehttps://github.com/langbot-app/LangBot cdLangBot/docker docker compose up -d

适合谁：需要同时接入多个聊天平台、做客服或知识问答 Bot、喜欢 WebUI 操作的人。

开源地址：https://github.com/langbot-app/LangBot

如何选？一张表说清楚

说句实在话：OpenClaw 依然是功能最完整、生态最成熟的方案。43 万行代码不是白写的。如果你的服务器配置够用，没有特殊的轻量化需求，OpenClaw 仍然是首选。这些平替解决的是特定场景下的痛点——服务器资源不够、只想接微信、需要更多平台覆盖、对安全有更高要求、或者就是想要一个代码足够简单能自己改的方案。这些开发语言Go、Rust、Python、C中，总有一款适合你。往期推荐阅读