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【开源】港大开源“纳米级OpenClaw”：超轻量AI助手，仅4000行代码复刻OpenClaw核心战力！

发布日期：2026-02-09 10:30:27 浏览次数： 1533

作者：soft张三丰

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📝 介绍

你是不是也有过这种感觉：

看别人用 AI 写代码、做总结、安排日程，心里痒痒的。

自己也想搞一个“专属 AI 小助理”，但一搜 GitHub，全是几万行起步的大项目，光看 README 就头大。

想改个功能，结果被复杂的架构劝退：“算了，我还是用现成的吧。”

如果你符合以上任何一条，那今天要聊的这个项目——Nanobot，可能会让你眼前一亮。

它来自香港大学数据智能实验室（HKUDS），核心代码只有大约 4000 行 Python，却完整实现了个人 AI 助手的核心闭环：能聊天、会查资料、能写代码、能记东西，还能通过命令行或 Telegram/WhatsApp 跟你互动。

更关键的是，它两分钟就能部署跑起来，支持 OpenRouter、vLLM 等多种模型，既能当生产力工具，也是一个绝佳的学习范本。

下面我就按自己的理解，跟你聊聊：

Nanobot 是怎么来的？

它到底好在哪？

和其他类似项目比，它适合谁、不适合谁？

🤔 Nanobot 是怎么来的？

要讲 Nanobot，就绕不开它的“老大哥”——OpenClaw / Clawdbot。

这俩项目你可以理解为“功能超全的 AI 数字员工平台”，能写代码、回邮件、查日历、跑定时任务，甚至多智能体协作。但问题是，它太“重”了：代码量超过43 万行，功能巨多，架构复杂到很多开发者光是看完文档就要吐血，更别提二次开发了。

于是，HKUDS 团队就问了一个很朴素的问题：

一个能跑起来的 AI 智能体，最核心的东西到底是什么？

他们把 OpenClaw 的功能一层层剥开，发现真正不可或缺的是这三大件：

感知：理解你在说什么（LLM 推理）。
行动：调用工具完成任务（工具执行）。
记忆：记住上下文，支持多轮对话（会话/状态管理）。

至于那些花哨的企业级功能、复杂的插件生态，统统砍掉。最后，他们用约 4000 行 Python 代码重写了这个“最小可用智能体内核”，这就是 Nanobot。

用他们自己的话说：

智能体的未来，不在代码行数，而在它能否真正融入人的生活。

所以，Nanobot 的定位很明确：

不是要做一个“大而全”的生产平台。

而是做一个“小而美”的个人 AI 助手框架，让普通人也能看懂、改懂、玩得转。

✨ Nanobot 到底好在哪？

我体验下来，觉得它最吸引人的地方有四点：轻、快、强、学。

1. 轻：代码少，结构清晰

Nanobot 的核心代码约 4000 行，是 OpenClaw 的 1% 左右。没有层层嵌套的抽象，核心逻辑一目了然，非常适合想学习 Agent 原理的人通读源码。

2. 快：两分钟部署，资源占用低

官方号称“两分钟快速部署”，实测也差不多：

从 PyPI 安装pip install nanobot-ai

或从源码安装

 源码安装git clone https://github.com/HKUDS/nanobot.gitcd nanobotpip install -e .

配置好 ~/.nanobot/config.json里的模型 API Key，就能在命令行里跟它聊天了。它启动速度极快，内存占用低，甚至可以在树莓派这类小设备上运行。

3. 强：核心功能一个不少

别看它小，该有的能力基本都有：

实时网页搜索：内置 Brave/Google 搜索，能帮你查资料、总结网页。
文件/代码操作：可以直接读写本地文件，帮你改代码、写脚本。
定时任务：支持 cron 表达式，可以设置“每天早上 9 点提醒我写日报”这类任务。
持久化记忆：会把重要信息记在本地文件里，下次聊天还能接着聊。
多场景模板：内置金融分析师、全栈开发、私人管家等多种角色模板。

4. 学：绝佳的学习范本

Nanobot 的架构非常“教科书”：

Agent Loop：一个 while 循环实现“思考→行动→观察”的核心流程。
工具注册表：通过装饰器自动把 Python 函数暴露给 LLM。
内存系统：用简单的文件存储实现短期和长期记忆。

你只要跟着代码走一遍，就能明白一个 Agent 是怎么“想事情、做事情、记事情”的。

nanobot 的原理

nanobot 也使用 IM 与大模型交流，支持记忆和 Skills。

可以实现：

7*24 实时的市场分析
开发、部署
定时、自动化

🆚 和其他类似项目比，它适合谁？

这里选几个典型的项目对比一下：

项目	代码量	定位	优点	缺点	适合谁
Nanobot	~4000 行	超轻量个人 AI 助手框架	代码少、启动快、易学习、资源占用低	功能相对基础，企业级功能少	个人开发者、学生、想学习 Agent 原理的人
OpenClaw	43万+ 行	生产级全功能 AI Agent 平台	功能极其丰富、生态成熟	代码臃肿、学习曲线陡峭、资源占用高	技术团队、企业用户
NanoClaw	较少	轻量级、高安全 AI 助手	安全隔离性强（Apple 容器）、极简配置	多平台支持有限、功能覆盖窄	隐私敏感用户、macOS 用户
Agent Studio	中等	可视化本地 Agent 工作台	提供图形化界面、多 Agent 协作、可视化配置	开源生态较弱、部分功能可能不稳定	非技术用户、个人本地工作台、小型团队协同