AI 代理生態系相當碎片化。每個代理建構工具都有自己的工具格式、部署模型和技能定義。OpenClaw 旨在透過一個開源平台來統一這個格局，該平台支援建構、部署和分享 AI 代理，並附帶技能市集和原生 MCP 支援。
OpenClaw 提供了一個完整的代理開發環境。開發者可以使用可視化建構器或程式碼來建立代理，從社群市集中為它們配備工具，部署到各種目標，並編排多代理工作流程。該平台設計為可自託管，讓組織對其代理基礎設施擁有完全控制。
平台元件
| 元件 | 描述 |
|---|---|
| 代理建構器 | 可視化和基於程式碼的代理建構 |
| 技能市集 | 社群貢獻的工具和能力 |
| MCP 執行環境 | 原生支援模型上下文協定伺服器 |
| 多代理編排器 | 協調多個代理處理複雜任務 |
| 部署管理器 | 一鍵部署到雲端或內部部署 |
代理架構
flowchart LR
A[使用者查詢] --> B[代理編排器]
B --> C[代理 A<br/>研究]
B --> D[代理 B<br/>分析]
B --> E[代理 C<br/>生成]
C --> F[MCP 工具]
D --> F
E --> F
F --> G[外部 API]
F --> H[資料庫]
F --> I[檔案系統]
C --> J[技能：網頁搜尋]
D --> K[技能：資料視覺化]
E --> L[技能：Markdown]OpenClaw 中的代理是模組化的。每個代理都有特定的角色和一組技能。編排器將任務路由到適當的代理，代理根據需要呼叫 MCP 工具。市集中的技能無縫地插入這個架構。
平台比較
| 功能 | OpenClaw | LangChain | AutoGen | CrewAI |
|---|---|---|---|---|
| 技能市集 | 是 | 否 | 否 | 否 |
| MCP 原生支援 | 是 | 透過外掛 | 否 | 否 |
| 可視化建構器 | 是 | 否 | 否 | 否 |
| 自託管 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 多代理 | 是 | 透過工具 | 是 | 是 |
如需更多資訊，請造訪 OpenClaw GitHub 儲存庫 和 OpenClaw 文件。
常見問題
Q：我可以從其他框架匯入代理嗎？ A：可以，OpenClaw 為 LangChain、AutoGen 和自訂代理定義提供了匯入器。
Q：技能市集如何運作？ A：社群成員發布技能，其他人可以在平台內瀏覽、安裝和評分。
Q：OpenClaw 支援串流回應嗎？ A：是的，所有代理回應都支援串流以提供即時使用者體驗。
Q：支援哪些部署目標？ A：Docker、Kubernetes、AWS、GCP、Azure 和裸機伺服器。
Q：是否有雲端託管版本？ A：OpenClaw 主要是自託管的，但雲端版本正在開發中。