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最近硅谷被一个神奇的 Agent(OpenClaw/ClawdBot)刷爆了!
写代码、上网冲浪、操作电脑、定时提醒... 就像拥有了一个永不下班的 AI 助理。
但现实很骨感:当你兴致勃勃 clone 下来,准备一探究竟时 —40 万 + 行代码直接给你整蒙了。
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面对 40 万行的复杂代码,很多开发者都有同样的困扰:"我只是想学习它的原理,或者快速部署体验一下,为什么这么复杂?"
港大黄超老师课题组正是为了解决这个痛点,将庞大系统重构为仅 4000 行的 nanobot—— 保留完整功能,大幅降低使用门槛,而且是纯Python实现。
从 40 万行到 4000 行,不只是代码的精简,更是使用体验的提升:2 分钟部署上线、架构清晰易于定制、核心逻辑便于学习。让每个开发者都能轻松搭建自己的贾维斯助手。
项目上线后反响不错,三天内在 GitHub 上获得了 5000+ 星标,700+ fork,也受到了海外开源社区的关注和讨论,不少开发者分享了使用体验。
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项目链接:https://github.com/HKUDS/nanobot
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OpenClaw 的本质:一个经典的消息处理循环
别被 40 万行代码吓到。剥开复杂的外衣,OpenClaw 的核心其实是一个我们在系统设计中经常见到的模式 —— 工具调用循环:
while True:
1. 接收输入(用户消息 + 上下文)
2. 处理判断(LLM 分析:回复 or 调用工具)
3. 执行动作(工具调用 → 获取结果 → 反馈)
4. 输出响应(直接回复 or 继续循环)
这其实就是经典的事件驱动架构在对话系统中的应用。港大团队的洞察是:既然核心逻辑如此简单,为什么不能用更加简洁直观的方式实现?
nanobot 的设计哲学很朴素:一个 Python 文件搞定主循环,几个模块处理工具调用,清晰的函数调用关系。你不需要在复杂的类继承和接口抽象中迷失,也不用为了找一个函数在几十个文件间跳转。代码结构就像搭积木一样直观 —— 每个模块职责单一,组合起来就是完整功能。
这种简化不是功能的简化,而是架构复杂度的重新思考。
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Nanobot 的核心架构
基于这个简单循环,他们构建了一套麻雀虽小、五脏俱全的基础设施:
- 连接能力:支持主流聊天平台,Agent 可以在微信、Telegram 等熟悉环境中使用;
- 操作能力:文件管理、系统命令、网络搜索... 覆盖了日常工作的核心需求;
- 智能特性:定时提醒、上下文记忆,让交互体验更自然。
整个架构遵循轻量化原则,代码量控制在 OpenClaw 的 1%。成功瘦身 99%。结果就是一个真正轻便可控的智能助手框架:理解成本低、修改门槛低、部署要求低。
一键安装 nanobot,你的专属贾维斯
极简架构带来的最直观收益就是部署复杂度的大幅降低。相比 OpenClaw 需要配置各种环境依赖,nanobot 实现了真正的一键安装 —— 一条命令,完成部署。
团队在官网提供的快速上手指南验证了这种简便性:从下载到工具正常运行,整个过程压缩在 2 分钟以内。
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装好之后你会发现,这个轻量级工具的功能覆盖面相当实用。它能够编写代码并直接在本地执行,联网检索资料后整理成结果,处理文件的读写操作,还能执行系统命令完成各种任务。
更方便的是可以接入聊天软件 —— 简单配置后就能在手机上通过消息调用这些功能,让你随时随地处理工作需求。
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