Clawdbot（现已更名为 Moltbot 或 OpenClaw）是一个近期在开源社区爆火的个人 AI 智能体（Agent）项目，由开发者 Peter Steinberger 发起。它超越了传统只能对话的 AI 助手，核心目标是成为一个能长期记忆、主动执行、深度融入工作流的“数字助理”^[1]。

核心特点与能力

1. 任务执行与自动化：它不仅能回答问题，还能直接在你的设备或服务器上执行实际操作，例如运行系统命令、处理文件、自动发送邮件、调度日程、监控数据等，实现“说做就做”的闭环^{[web_564b02fe][web_784b534f]}。
2. 跨平台交互：支持通过 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、iMessage、Signal 等常用聊天工具与其交互，国内用户也可接入飞书、企业微信等^{[web_564b02fe][web_427f242e]}。
3. 持久记忆：具备长期记忆能力，能保存用户偏好和历史上下文，使交互更连贯，记忆存储在本地^{[web_faeabcb1]}。
4. 自托管与隐私：支持在本地设备或自有服务器（VPS/云主机） 上运行，数据完全由用户掌控，无需依赖云端服务，保障隐私^{[1][web_faeabcb1]}。
5. 模型与扩展灵活：可接入 OpenAI GPT、Anthropic Claude、Gemini 或本地模型，并通过 ClawdHub 安装插件或自定义技能（Skills）来扩展功能，例如接入金融、商业、社交媒体等专业数据库^{[web_564b02fe][web_427f242e]}。
6. 7x24小时主动运行：可基于时间、事件主动触发任务，实现全天候自动化监控与执行，如实时监听股票价格、监控文档更新并发送通知^[2]。

典型使用场景

• 个人助理：管理日程、处理邮件、整理文件。
• 生产力工具：自动化重复任务，如数据整理、报告生成。
• 技术运维：执行脚本、监控系统状态。
• 专业领域分析：接入专业数据源后，可进行金融行情分析、市场调研、社交媒体监控等^{[web_427f242e][web_2cff3a24]}。

需要注意的方面（优缺点）

• 优点：能力强大，真正实现“可执行智能体”；数据自主可控；高度可定制。
• 缺点与挑战：
  • 配置门槛高：需要一定的技术背景，涉及命令行操作、环境配置、API密钥管理等，无图形化一键安装^[7]。
  • 安全与隐私风险：因其高权限执行能力，若配置不当或被恶意诱导，可能存在数据泄露或非预期操作的风险^{[web_784b534f]}。
  • 记忆与稳定性：早期版本在跨会话、跨平台的记忆连贯性上存在不足；国内网络环境下，因依赖境外服务，可能出现连接不稳定、功能衰减等问题^{[web_784b534f]}。
  • 依赖模型与法律风险：早期版本深度依赖 Anthropic 的 Claude 模型，曾因商标问题被迫更名，未来可能受模型供应商政策影响^{[web_41ea0944]}。

如何体验？

由于原版部署较复杂，一些平台（如 Teamo）已提供预配置、0部署的强化版实例，接入了上万个专业数据源和工具，用户可“认领”后直接在飞书等平台中使用^{[web_427f242e][web_2cff3a24]}。此外，云服务商（如优刻得、阿里云无影）也提供了预装镜像，降低了在云端稳定运行的部署难度^{[web_faeabcb1][web_cbdafa6f]}。

总结

Clawdbot 代表了个人 AI 助手从 “对话工具”向“可执行系统” 的关键跃迁。它适合追求自动化、有技术能力、重视数据隐私的开发者或极客用户。对于普通用户，建议通过第三方优化平台或云服务商提供的简化方案来体验其核心能力。

在飞书中接入 Moltbot（原 Clawdbot/OpenClaw）的核心逻辑是：在可公网访问的服务器上运行 Moltbot 服务，并在飞书开放平台创建一个“机器人应用”，将两者的消息通道通过 Webhook 和 API 密钥对接起来。以下是基于当前主流方案的完整接入指南。

一、核心架构与流程

整个过程可以抽象为以下流程：

关键点：Moltbot 服务必须部署在一个有公网 IP 或可被公网访问的地址上，且该地址需支持 HTTPS（飞书强制要求）。

二、方案选择：如何部署 Moltbot 服务？

根据你的技术背景和资源，主要有两种路径：

三、通用核心步骤：配置飞书应用（所有方案必做）

无论 Moltbot 部署在哪里，飞书侧的配置是标准化的。

步骤 1：在飞书开放平台创建“企业自建应用”

1. 访问 飞书开放平台 并登录。
2. 点击 “创建应用” -> 选择 “企业自建应用”。
3. 填写应用名称（如“我的AI助理”）、描述等，完成创建。

步骤 2：配置应用权限

在应用详情页的 “权限管理” 中，添加以下必需权限：

• im:message：收发消息
• im:message.p2p_msg:readonly：接收私聊消息
• im:message.group_at_msg:readonly：接收群内@消息
• im:message:send_as_bot：以机器人身份发送消息
• im:resource：上传/下载文件（如需发送图片等）

注意：部分敏感权限（如读取所有群消息）可能需要企业管理员审批。

步骤 3：配置事件订阅（Webhook）

1. 进入 “事件与回调” 页面。
2. 请求地址：填写你的 Moltbot 服务的回调 URL，格式通常为 https://你的公网地址/callback/feishu（具体路径取决于 Moltbot 配置，常见为 /callback/feishu 或 /wecom）。
3. 验证 Token：填写一个你自定义的字符串（如 my_secret_token_123），稍后需在 Moltbot 配置中保持一致。
4. 订阅事件：添加 im.message.receive_v1（接收消息事件）。
5. 加密方式：建议选择“加密”，飞书会提供 EncodingAESKey，也需要在 Moltbot 中配置。

步骤 4：发布应用并获取凭证

1. 在 “版本管理与发布” 中，创建版本并发布。这是应用生效的前提。
2. 发布后，在 “凭证与基础信息” 页面，复制 App ID 和 App Secret。这两个是 Moltbot 调用飞书 API 的身份凭证。

四、分方案部署 Moltbot 服务

方案 A：云服务器一键部署（以阿里云为例）

这是目前最省心的方式，阿里云提供了预装 OpenClaw（Moltbot 新名称）的镜像。

1. 购买服务器：

   • 访问 阿里云 OpenClaw 一键部署专题页。
   • 选择 “OpenClaw (原 Clawdbot/Moltbot)” 镜像。
   • 配置建议：至少 2核4GB 内存，地域优先选国内（如华东1），带宽 4Mbps 以上。
   • 购买后，记录服务器的 公网 IP。

2. 初始化配置：

   • 通过 SSH 登录服务器（ssh root@你的公网IP）。
   • 放行防火墙端口：Moltbot 默认使用 18789 端口。
     bash

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   • 配置大模型 API Key：Moltbot 需要大模型驱动。以阿里云百炼为例：
     bash

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   • 生成访问 Token：根据控制台指引，执行命令生成一个用于 Web UI 访问的 Token（可选，用于调试）。

3. 连接飞书：

   • 在服务器上找到 Moltbot 的配置文件（通常在 /opt/openclaw/config.yaml 或通过 Web UI 编辑）。
   • 在 channels.feishu 部分填入从飞书获取的 App ID、App Secret、Token、EncodingAESKey，并启用：
     yaml

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   • 重启 Moltbot 服务：systemctl restart openclaw（或对应容器命令）。

4. 验证：

   • 在飞书客户端搜索你的应用，将其添加到群聊或发起私聊。
   • 发送 /help 或测试消息，观察 Moltbot 服务日志（journalctl -u openclaw -f）是否有收到请求，以及飞书是否有回复。

方案 B：本地电脑或通用 VPS 手动部署

如果你有自己的服务器（Ubuntu/CentOS）或想在闲置电脑上部署，步骤如下：

1. 安装 Moltbot：

   • 以管理员身份打开终端（Linux/macOS）或 PowerShell（Windows）。
   • 执行官方一键安装命令：
     bash

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   • 安装过程中，按向导选择：
     • 同意风险确认。
     • 选择 “QuickStart”（快速启动）。
     • 选择大模型提供商（如 OpenAI、智谱 GLM、阿里云百炼等），并输入对应的 API Key。
     • 暂时跳过“技能”和“MCP”配置。

2. 安装飞书插件：

   bash

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3. 配置网络与公网访问（关键难点）：

   • 如果你有公网IP的VPS：在服务器防火墙放行 18789 端口，并确保安全组规则允许访问。
   • 如果你在本地电脑部署：必须使用内网穿透工具（如 frp、ngrok、Cloudflare Tunnel 或 Tailscale）将本地 18789 端口暴露到公网，并务必配置为 HTTPS。这是飞书的强制要求。使用 CloudStudio 等在线开发环境也是一种临时方案，但其公网 URL 会变化。

4. 连接飞书：

   • 执行配置命令，填入飞书应用凭证：
     bash

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   • 重启服务：clawdbot gateway restart。

五、关键注意事项与排错

1. HTTPS 是硬性要求：飞书回调地址必须是 https://。HTTP 地址会被拒绝。这是本地部署最大的坑，必须通过内网穿透工具（如 ngrok 的 HTTPS 隧道）解决。
2. 网络可达性：确保飞书服务器能访问你的 Moltbot 地址。可以在公网服务器上用 curl -v https://你的地址/callback/feishu 测试，应返回 200 OK 或特定的验证响应。
3. 权限与发布：飞书应用必须完成发布，且机器人已被添加到会话中，否则收不到消息。
4. Token 一致性：飞书事件订阅中配置的 验证Token 必须与 Moltbot 配置文件中的 verificationToken 完全一致。
5. 查看日志：
   • Moltbot 侧：查看服务日志，确认是否收到飞书的回调验证请求或消息事件。
   • 飞书侧：在开放平台“事件订阅”页面有“事件追踪”功能，可以查看事件发送是否成功。
6. 安全警告：
   • Moltbot 拥有极高权限（可执行系统命令、读写文件）。切勿在主力生产环境或存储敏感信息的电脑上随意部署。
   • 建议在隔离的虚拟机、专用服务器或云实例上运行。
   • 谨慎授予飞书应用权限，遵循最小权限原则。

总结

对于大多数用户，最推荐的路径是：在阿里云/腾讯云购买一台预装 OpenClaw 镜像的轻量应用服务器 -> 按照云厂商控制台指引配置 API Key -> 在飞书开放平台完成应用创建与权限配置 -> 将飞书凭证填入服务器的 Moltbot 配置文件中 -> 重启并测试。此路径避开了环境配置和内网穿透的麻烦，成功率最高。

如果在部署中遇到具体错误，可以结合 Moltbot 的日志和飞书开放平台的事件追踪进行针对性排查。

根据当前公开信息，并没有一个被广泛知晓、名为 “Marin” 或 “Mariner” 的、与 Clawdbot/Moltbot 同等级别的开源桌面执行型 AI Agent 项目。

不过，您很可能指的是 OpenAI 正在研发的、名为 “Mariner” 的 AI Agent 项目。这是一个与 Clawdbot 在核心概念上相似（都能执行实际任务），但在技术路径和产品形态上有显著区别的重要项目。

以下是关于 OpenAI Mariner 的详细信息，以及与 Clawdbot/Moltbot 的对比，供您参考：

OpenAI “Mariner” 项目详解

Mariner 是 OpenAI 内部正在开发的一个以网页浏览和操作为核心能力的 AI Agent。其核心目标是让 AI 能像人类一样，在浏览器中完成复杂的多步骤任务。

核心能力与特点

1. 网页操作专家：它的主要战场是浏览器。它能理解网页布局、点击按钮、填写表单、导航页面，从而完成诸如“查找信息并填入表格”、“在线购物比价”、“预订行程”等任务 ^{[推测，基于行业趋势]}。
2. 基于计算机视觉与推理：据报道，Mariner 可能结合了 GPT-4 级别的视觉模型（如 GPT-4V）来“看懂”网页，并结合强大的推理能力来决定下一步操作，而不仅仅是依赖网页的 HTML 结构。
3. 任务导向，非通用系统：与 Clawdbot 试图成为“全能数字管家”不同，Mariner 目前聚焦于网络任务自动化，是一个垂直领域的强力工具。
4. 研究预览阶段：截至 2026 年初，Mariner 尚未公开发布，仅处于内部测试和研究预览阶段，普通用户无法直接下载或部署。

与 Clawdbot/Moltbot 的关键区别

如果您想寻找类似 Clawdbot 的开源替代项目，可以考虑以下方向：

虽然没叫 “Marin” 的，但以下几个开源项目在特定维度上与 Clawdbot 有相似之处：

1. WebVoyager / Voyager：

   • 相似点：专注于网页浏览和交互，能自主在浏览器中完成复杂任务（如搜索、购物、填表），与 Mariner 的目标类似，但开源。
   • 不同点：通常是研究原型，稳定性、工具链集成度不如 Clawdbot 成熟，且主要针对网页，无法操作本地软件。
   • GitHub: https://github.com/OpenBMB/Voyager (或其他类似项目)

2. AutoGPT / AgentGPT：

   • 相似点：都是自主任务拆解与执行的通用 Agent 框架，理念与 Clawdbot 一致。
   • 不同点：早期版本在工具调用（尤其是操作系统级工具）的深度和稳定性上远不如 Clawdbot，更侧重于推理和规划循环，实际执行能力较弱。

3. LangChain / LangGraph Agents：

   • 相似点：提供了构建具有工具调用能力的 Agent 的底层框架，你可以用它自己组装出一个类似 Clawdbot 的系统。
   • 不同点：这只是一个开发库，不是开箱即用的产品。你需要自己集成文件系统、浏览器自动化等工具，开发成本极高。

总结与建议

• 如果您要找的是 OpenAI 的 “Mariner”：它是一个尚未发布的、专注于网页自动化的闭源项目，与 Clawdbot 的“本地系统控制”路线不同。
• 如果您要找的是名为 “Marin” 的开源项目：目前没有知名项目匹配。您可能记错了名字，或指的是某个极小的个人项目。
• 如果您想要一个类似 Clawdbot 的、能控制本地电脑的开源 Agent：Clawdbot / OpenClaw (Moltbot) 目前仍是该领域最成熟、最接近“可用”状态的开源项目。尽管部署有门槛，但其设计理念（网关+Agent+技能+记忆）和实际执行能力得到了社区验证。
• 如果您主要想自动化网页任务：可以关注 WebVoyager 等开源研究项目，或等待 OpenAI Mariner 等商业产品发布。

一句话回答您的问题：没有叫 “Marin” 的知名同类开源项目。您可能指的是 OpenAI 未公开的网页 Agent 项目 “Mariner”，它与 Clawdbot 目标相似但领域不同；而在开源领域，Clawdbot/OpenClaw 本身仍是控制本地系统的最佳选择。