Moltbot

Moltbot是什么？

Moltbot（原名为Clawdbot）是一款运行在本地的开源AI助手，是一个“真正会做事情的 AI”，不需要网页访问，通过 Telegram、WhatsApp 这些生活中常见的聊天工具来获取指令，可调用各类大模型（如 Claude、GPT、Gemini），能够在本地做各种各样真正的事（如规划日程、自动化操作、设备管理等），保护个人隐私，高度自定义、自扩展等功能。

Moltbot功能特点

• 本地化与隐私优先：完全在自己设备（Mac mini、Windows/Linux 电脑、树莓派）上运行，不需要上云，记录对话、记录操作和偏好设置都以 markdown 格式的文本储存在本地设备上，不被第三方管辖。
• 多模态交互：接收指令可以使用 WhatsApp、Telegram、iMessage、Discord、Slack 等聊天工具，可以语音输入（如：通过 WhatsApp 做语音转文本的输入），语音回复（如：通过 ElevenLabs 这些合成语音发语音回复）等。
• 持久记忆与上下文延续：本地优先，MEMORY.md 文件记录会话上下文、用户习惯、项目细节等，RAG（检索增强生成）记忆，比如两个月后都能回复很久之前项目的讨论。
• 多模型集成：可以支持 Anthropic Claude、OpenAI GPT、Google Gemini、DeepSeek 等大语言模型，模型自己选，也可以不同模型搭配，比如用 Claude 做推理，用 Pi 做生成代码。
• 自动化执行能力：能够拥有系统级权限（shell命令、写读文件、执行脚本等），自动化执行自动化浏览器（自动化填写表单、自动化抓取网页等），自动化发送邮件，自动同步日程，自动调试脚本，控制智能家庭设备（调整灯光、空调等），甚至自动化打电话订票（可以合成语音模拟打电话）。 

技术架构

• Gateway（网关）：聊天平台和本地系统之间的连接通道，负责消息转发、身份管理、跨设备通信（用Tailscale控制电脑等设备实现远程操作）。
• Agent（智能体）：控制思考行为，连接LLM（Large Language Model）实现复杂的思考行为和决策。
• Skills（技能）：预置或自定义功能模块，如如网页抓取、打开浏览器、发邮件、语音转换等技能，用户可自己开发新技能，自动同步扩展到系统中。
• Memory（记忆）：以文件的形式存储好的对话历史、用户喜好、学到的东西，可以对话之间进行检索、带上下文； 

适用场景

• 个人工作流自动化：管理邮件、日历、任务列表，自动生成每日简报（整合日历、Notion、Todoist数据），编写代码并自动提交Git仓库，监控RSS订阅并同步任务。
• 生活管理：根据天气自动生成购物清单，预约餐厅（失败时切换语音通话完成预订），控制智能家居设备（如调节空调、启动洗碗机）。
• 企业级应用：自动化处理客户邮件、分类归档，执行市场调研与数据分析，远程维护服务器（如代码调试、云平台部署）。
• 创意与开发：生成代码框架、自动化测试，甚至通过“数字军团”（多Agent协作）完成复杂项目（如处理邮件、读PPT、写代码、发推文）。 

Moltbot使用门槛与安装 

1. 快速安装（一行命令）

• macOS/Linux：打开一个终端窗口执行命令 curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash；
• Windows：打开 PowerShell 窗口（管理员模式）执行命令 iwr -UseBasicParsing https://molt.bot/install.ps1 | iex；命令自动安装 Node.js 和依赖环境包，无需手动配置环境。

2. 首次配置

安装后执行clawdbot onboard进入向导，依向导提示：

• 选择 AI 模型（OpenAI/Claude），填入 API Key（不填也可，也可以运行但功能受限）；
• 选择绑定聊天工具（推荐选择 Telegram：搜 bot @BotFather 创建一个 Bot，复制出的 Token 复制进去即可）。

3. 验证与使用

执行 moltbot status，如果返回的是 “running”，那就说明成功了；然后在绑定的聊天工具上发指令（如 “写一封项目周报，包括本周的开发进度”），Moltbot 返回结果或直接执行命令。

发展背景与更名

项目起源：Peter Steinberger在2021年出售PSPDFKit后退休，2025年复出开发此项目，旨在打造“本地化、隐私优先的个人AI助手”。Clawdbot初始版名字与Anthropic的Claude系列商标非常相似，不得不进行改名，最终命名为 “龙虾蜕壳（molting）”，取名为Moltbot。

爆火原因：项目上线后非常火热，GitHub项目48小时内获得6万+颗星标，Discord的社区8900+人，Mac mini也可以做解析设备，用户体验到它的便利性（如一周消耗1.8亿个 Token 高效完成复杂任务），但也引发对Token费用（1 个月的费用需要10~150美元）和“上下文腐烂”（记忆文件太大导致失效变慢）的原因也展开了讨论。