什麼是 OpenClaw？2026 年爆紅的開源 AI Agent 框架與自動化智慧體生態系統解析

OpenClaw 專案背景與發展歷程

圖：https://openclaw.ai/

OpenClaw 是近年來 AI Agent 領域備受矚目的開源專案之一。該專案由軟體工程師 Peter Steinberger 創立，最早於 2025 年以 Clawdbot 名稱發布，並於 2026 年多次更名後最終定名為 OpenClaw。

OpenClaw 的設計宗旨在於打造一個能「真正執行任務」的 AI 助手，而非僅僅作為對話型聊天機器人。與傳統 AI 助手不同，它可在本地設備運行，並調用作業系統工具、應用程式介面（API）及網路服務，完成複雜任務。

專案發布後迅速在開發者社群引發熱潮。開源社群的快速傳播、AI Agent 概念的興起，以及「可自主行動的 AI」敘事，使 OpenClaw 於 2026 年初獲得廣泛關注。

同時，該專案逐步形成完整生態，包括插件市場、任務自動化系統，以及圍繞智能體協作的實驗性研究。

OpenClaw 的核心概念：從聊天機器人到 AI Agent

要理解 OpenClaw，首先需認識 AI Agent（智能體） 的概念。

傳統 AI 工具通常屬於「被動系統」：使用者提出問題 → AI 回答。

而 AI Agent 屬於「主動系統」：使用者設定目標 → AI 自動規劃 → 調用工具 → 執行任務 → 回傳結果。

OpenClaw 的設計理念正是讓 AI 從「回答問題」轉變為「完成任務」。

例如，使用者可讓 OpenClaw：

• 自動整理信箱
• 查詢市場數據
• 撰寫程式碼
• 發送訊息或郵件
• 產生分析報告

這些任務並非一次性回答，而需多步驟執行。

OpenClaw 的 AI Agent 可：

• 接收任務
• 拆解步驟
• 調用工具
• 執行腳本
• 回傳結果

這種模式讓 AI 從單純聊天升級為自動化執行系統。

OpenClaw 的技術架構與運作機制

OpenClaw 的核心架構主要包含四大部分：

1.AI 模型層

OpenClaw 本身並非大型語言模型，而是一個 AI Agent 框架，負責串接不同大型模型，例如：

• GPT 系列
• Claude
• Gemini
• 本地 LLM

因此，使用者可自由選擇 AI 模型。

2.工具調用系統

OpenClaw 的關鍵能力源自工具調用（Tool Use）。它能串接眾多系統工具，例如：

• 瀏覽器
• 檔案系統
• Shell 指令
• 資料庫
• API 服務

這意味著 AI 不再只是輸出文字，而能直接操作系統。

3.心跳機制（Heartbeat）

OpenClaw 採用稱為 Heartbeat（心跳機制） 的循環系統。AI Agent 會定期被喚醒並檢查任務隊列，例如：

• 是否有新訊息
• 是否需要執行定時任務
• 是否有新資料

此機制讓 AI Agent 能持續運作並自動執行任務。

4.訊息介面

OpenClaw 的使用者介面多為聊天平台，例如：

• WhatsApp
• Telegram
• Discord
• Signal

使用者只需發送訊息即可控制 AI Agent。例如：「幫我整理今天的郵件並產生摘要。」

AI Agent 即會自動執行。

OpenClaw 的技能系統（Skills）與生態擴展

OpenClaw 另一項核心創新是 Skills（技能系統）。技能如同插件，可擴展 AI Agent 能力，例如：

• 自動交易
• 資料抓取
• 社群媒體管理
• 檔案處理
• 自動化開發

開發者可編寫自有技能並分享給社群。這些技能通常由以下部分組成：

• 設定檔
• 工具腳本
• 使用說明

OpenClaw 還建立了類插件市場的 ClawHub，使用者可直接安裝這些技能。此模式讓 OpenClaw 能力迅速擴展，並形成類似 App Store 的 AI Agent 生態。但同時，開放生態也帶來新的風險。

OpenClaw 的應用場景與商業潛力

隨 AI Agent 概念興起，OpenClaw 的應用場景亦快速擴展。

1.自動化工作助手

OpenClaw 可自動執行大量重複性任務，例如：

• 郵件整理
• 資料分析
• 自動撰寫報告
• 行程管理

對開發者或企業而言，這意味著數位化助理。

2.AI 自動化開發

開發者可利用 OpenClaw 自動完成：

• 撰寫程式碼
• 調試程式
• 自動部署

此模式被視為未來 AI 自動化開發流程的一部分。

3.AI Agent 協作

部分研究者亦嘗試讓多個 OpenClaw Agent 協作完成複雜任務，例如科研或資料分析。

這類實驗正探索 多智能體系統（Multi-Agent Systems） 的可能性。

4.AI 自動化經濟

在部分社群中，開發者甚至嘗試建構 AI Agent 之間的交易系統，讓智能體彼此完成任務並結算價值。

雖然這些實驗仍處於早期階段，但展現 AI Agent 經濟的潛在方向。

OpenClaw 的安全問題與最新爭議

隨 OpenClaw 快速流行，其安全問題亦逐漸浮現。2026 年，多家安全研究機構指出 OpenClaw 存在潛在漏洞。例如，一項名為 ClawJacked 的漏洞曾讓攻擊者透過本地 WebSocket 服務控制 AI Agent 並存取設備資料。

此外，插件生態亦成為攻擊入口。研究人員發現，ClawHub 曾出現多款惡意技能，這些插件偽裝成加密交易工具或自動化腳本，一旦安裝便可能竊取使用者資料或加密資產。

由於 OpenClaw Agent 可存取：

• 檔案系統
• 瀏覽器資料
• API 金鑰

一旦被惡意程式碼利用，風險可能遠高於一般軟體。因此，安全研究人員普遍建議：

• 在隔離環境運行 OpenClaw
• 仔細審查插件程式碼
• 不要授予過多系統權限

OpenClaw 與 AI Agent 賽道的未來

OpenClaw 的走紅不僅是開源專案的成功，更象徵 AI Agent 時代的到來。

過去幾年，AI 主要以聊天機器人形式出現。未來 AI 可能將轉變為：

• 自動執行任務的助手
• 24 小時運作的軟體代理
• 可協作的智能系統

OpenClaw 正是這一趨勢的先行代表。

雖目前仍有安全、穩定性與治理問題，但其開源生態已證明：AI 不再只是聊天工具，而正逐漸成為真正的數位勞動力。

隨 AI Agent 技術持續成熟，類似 OpenClaw 的框架有望成為下一代軟體基礎設施的一環。

未來數年，圍繞 AI Agent、自動化經濟與多智能體協作 的創新，很可能推動人工智慧產業新一波成長。

Gate for AI：交易所正在建構 AI Agent 的基礎設施

圖：Gate for AI

在 AI Agent 與 Web3 融合趨勢日益增強下，部分加密平台也開始嘗試為智能體建構基礎設施。Gate 於 2026 年推出的 Gate for AI 即為典型案例。

Gate for AI 的定位並非單一 AI 產品，而是面向 AI Agent 的 Web3 介面層。該系統透過統一 API 與 Agent 介面，將中心化交易（CEX）、鏈上交易（DEX）、錢包簽名、行情數據及即時資訊等多項能力整合至同一平台，使 AI 應用能於一個框架內完成數據分析、策略生成與交易執行。

在傳統模式下，AI 工具多用於市場分析或生成交易策略，實際交易仍需使用者手動完成。而透過 Gate for AI，AI Agent 可在授權後直接調用交易介面，實現自動化下單、資產管理或鏈上互動等操作。此模式被視為 AI Agent 在加密金融領域的重要應用方向。

從產業角度觀察，Gate for AI 的出現反映明顯趨勢：隨 AI Agent 技術發展，交易所、錢包與鏈上協議正逐步開放介面，使 AI 不僅能分析 Web3 數據，也能參與實際鏈上操作與金融活動。這種基礎設施化發展路徑，可能成為未來 AI 與加密生態融合的重要階段。