ClawX

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AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

ClawX 是一款面向 OpenClaw AI 智能体的桌面应用,它将原本依赖命令行的操作转化为直观的图形界面,让用户无需打开终端即可轻松管理和使用 AI 代理。许多 AI 工具虽然功能强大,但配置复杂、依赖命令行操作,对非技术用户门槛较高。ClawX 正是为解决这一问题而生——通过可视化设置、一键安装向导和内置运行时环境,大幅降低使用门槛。

它适合希望高效利用 AI 自动化工作流的普通用户、设计师、产品经理,也兼顾开发者对高级配置的需求(如通过“开发者模式”调整细节)。ClawX 内嵌官方 OpenClaw 核心,确保与上游生态同步,同时支持多平台(Windows、macOS、Linux)、多语言,并提供统一的模型提供商管理、技能插件市场和任务调度界面。整个体验开箱即用,真正实现“强大能力,简单使用”。

使用场景

某跨境电商运营团队需要每天自动分析海外社交媒体评论情感,并将负面反馈汇总到内部系统,但他们缺乏专职开发人员,只能依赖开源 AI 工具链手动搭建流程。

没有 ClawX 时

  • 必须在终端逐行输入命令安装 OpenClaw 及其依赖,Windows 环境下常因路径或权限问题失败
  • 配置 AI 模型提供商(如 Ollama、OpenRouter)需手动编辑 YAML 文件,拼写错误导致服务无法启动
  • 定时任务(如每日抓取评论)需编写 cron 表达式并通过 CLI 注册,调试困难且无可视化日志
  • 添加“情感分析”技能插件需查找 GitHub 仓库、手动下载并放入指定目录,版本兼容性难以保证
  • 多人协作时,配置文件需通过邮件或网盘共享,容易出现环境不一致问题

使用 ClawX 后

  • 通过图形化安装向导一键部署完整运行环境,5 分钟内完成从零到首次运行
  • 在“模型”面板中直接选择并测试不同 AI 提供商,参数自动校验,无需接触配置文件
  • 在“定时任务”界面用日历组件设置执行频率,实时查看任务历史与输出结果
  • 通过内置“技能市场”一键安装官方认证的情感分析插件,自动处理依赖与更新
  • 团队成员可导出/导入整个项目配置包(含模型、技能、频道设置),确保环境完全一致

ClawX 将原本面向开发者的技术栈转化为运营人员也能高效使用的桌面工作流,真正让 AI 自动化落地于日常业务。

运行环境要求

操作系统
  • Linux
  • macOS
  • Windows
GPU

未说明

内存

4GB minimum (8GB recommended)

依赖
notes应用基于 Electron 和 React 构建,内嵌 OpenClaw 运行时,无需单独安装;支持系统级代理设置和多语言界面;首次启动会引导用户完成 AI 提供商配置和技能包选择;部分功能(如微信渠道的定时任务)存在限制。
python未说明
Electron 40+
React 19
OpenClaw
pnpm
ClawX hero image

快速开始

ClawX Logo

ClawX

OpenClaw AI 智能体的桌面界面

功能特性为何选择 ClawX快速开始架构开发贡献

Platform Electron React chat on Discord Downloads License

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概述

ClawX 弥合了强大的 AI 智能体(AI Agents)与普通用户之间的鸿沟。基于 OpenClaw 构建,它将命令行的 AI 编排(orchestration)转化为直观、美观的桌面体验——无需使用终端。

无论你是自动化工作流、管理 AI 驱动的频道(channels),还是调度智能任务,ClawX 都为你提供了高效驾驭 AI 智能体所需的界面。

ClawX 预配置了业界最佳实践的模型提供商(model providers),并原生支持 Windows 及多语言设置。当然,你也可以通过 设置 → 高级 → 开发者模式 进行高级配置微调。


截图


为何选择 ClawX

构建 AI 智能体不应要求你精通命令行。ClawX 的设计理念很简单:强大的技术值得拥有一个尊重你时间的界面。

挑战 ClawX 解决方案
复杂的 CLI 设置 一键安装 + 引导式设置向导
配置文件 可视化设置 + 实时验证
进程管理 自动网关生命周期管理
多个 AI 提供商 统一的提供商配置面板
技能/插件安装 内置技能市场与管理

内置 OpenClaw

ClawX 直接基于官方 OpenClaw 核心构建。我们无需用户单独安装,而是将运行时(runtime)嵌入应用内部,提供“开箱即用”的无缝体验。

我们致力于与上游 OpenClaw 项目保持严格同步,确保你始终能获得官方版本提供的最新功能、稳定性改进和生态系统兼容性。


功能特性

🎯 零配置门槛

从安装到首次与 AI 交互,全程通过直观的图形界面完成。无需终端命令、无需 YAML 文件、无需手动查找环境变量。

💬 智能聊天界面

通过现代化的聊天体验与 AI 智能体沟通。支持多会话上下文、消息历史、Markdown 富内容渲染,以及在主输入框中直接使用 @agent 路由实现多智能体交互。
当你使用 @agent 指向另一个智能体时,ClawX 会直接切换到该智能体自身的会话上下文中,而非通过默认智能体中转。智能体工作区默认相互隔离,更强的隔离性取决于 OpenClaw 的沙箱(sandbox)设置。
每个智能体还可覆盖自身的 provider/model 运行时设置;未覆盖的智能体将继续继承全局默认模型。

📡 多频道管理

同时配置和监控多个 AI 频道。每个频道独立运行,让你为不同任务运行专用智能体。
每个频道现在支持多个账号、按账号绑定智能体,并可直接在“频道”页面切换频道的默认账号。
ClawX 现已内置腾讯官方个人微信频道插件,你可通过应用内二维码流程直接从“频道”页面绑定微信。

⏰ 基于 Cron 的自动化

调度 AI 任务自动运行。定义触发条件、设置执行间隔,让你的 AI 智能体全天候自动工作,无需人工干预。
“Cron” 页面现在允许你在任务表单中直接配置外部投递(external delivery),包含独立的发送账号和接收目标选择器。对于支持的频道,接收目标会自动从频道目录或已知会话历史中发现,因此你不再需要手动编辑 jobs.json
已知限制:目前微信被有意排除在支持的 Cron 投递频道之外。当前的 openclaw-weixin 插件要求外发消息必须有活跃会话的 contextToken,因此该插件本身不支持 Cron 式的主动投递。

🧩 可扩展技能系统(Extensible Skill System)

通过预构建的技能扩展你的 AI 智能体。通过集成的技能面板浏览、安装和管理技能——无需使用包管理器。

ClawX 还预置了完整的文档处理技能(pdfxlsxdocxpptx),在启动时会自动将它们部署到托管技能目录(默认为 ~/.openclaw/skills),并在首次安装时默认启用。其他捆绑技能(find-skillsself-improving-agenttavily-searchbrave-web-search)也默认启用;如果缺少所需的 API 密钥,OpenClaw 会在运行时提示配置错误。

技能页面现在可以显示从多个 OpenClaw 来源(托管目录、工作区和额外技能目录)发现的技能,并显示每个技能的实际位置,以便你可以直接打开真实文件夹。

捆绑搜索技能所需的环境变量:

  • BRAVE_SEARCH_API_KEY 用于 brave-web-search
  • TAVILY_API_KEY 用于 tavily-search(上游技能运行时可能也支持 OAuth)
  • find-skillsself-improving-agent 不需要 API 密钥

🔐 安全的提供商集成(Secure Provider Integration)

安全地连接多个 AI 提供商(如 OpenAI、Anthropic 等),凭据存储在系统原生密钥链中。OpenAI 同时支持 API 密钥和浏览器 OAuth(Codex 订阅)登录方式。

对于与 OpenAI 兼容网关一起使用的**自定义(Custom)**提供商,你可以在 设置 → AI 提供商 → 编辑提供商 中设置自定义 User-Agent,以兼容对 User-Agent 敏感的端点。

🌙 自适应主题(Adaptive Theming)

支持浅色模式、深色模式或跟随系统主题。ClawX 会自动适配你的偏好设置。

🚀 启动控制(Startup Launch Control)

设置 → 常规 中,你可以启用 系统启动时自动启动,使 ClawX 在登录后自动运行。


快速开始

系统要求

  • 操作系统:macOS 11+、Windows 10+ 或 Linux(Ubuntu 20.04+)
  • 内存:最低 4GB RAM(推荐 8GB)
  • 存储空间:至少 1GB 可用磁盘空间

安装

预构建版本(推荐)

Releases 页面下载适用于你平台的最新版本。

从源码构建

# 克隆仓库
git clone https://github.com/ValueCell-ai/ClawX.git
cd ClawX

# 初始化项目
pnpm run init

# 以开发模式启动
pnpm dev

首次启动

首次启动 ClawX 时,设置向导(Setup Wizard) 将引导你完成以下步骤:

  1. 语言与地区 – 配置首选区域设置
  2. AI 提供商 – 添加提供商,可通过 API 密钥或 OAuth 登录(适用于支持浏览器/设备登录的提供商)
  3. 技能包 – 为常见使用场景选择预配置的技能
  4. 验证 – 在进入主界面之前测试你的配置

当系统语言受支持时,向导会自动预选该语言;否则回退为英语。

Moonshot(Kimi)注意事项:ClawX 默认启用 Kimi 网页搜索。
配置 Moonshot 后,ClawX 还会将 Kimi 网页搜索同步到中国区端点(https://api.moonshot.cn/v1)的 OpenClaw 配置中。

代理设置

ClawX 内置代理设置,适用于 Electron、OpenClaw 网关或 Telegram 等通道需要通过本地代理客户端访问互联网的环境。

打开 设置 → 网关 → 代理 并配置:

  • 代理服务器(Proxy Server):所有请求的默认代理
  • 绕过规则(Bypass Rules):应直连的主机,用分号、逗号或换行分隔
  • 开发者模式(Developer Mode) 下,你还可以选择性覆盖:
    • HTTP 代理
    • HTTPS 代理
    • ALL_PROXY / SOCKS

推荐的本地示例:

Proxy Server: http://127.0.0.1:7890

注意事项:

  • 单独的 host:port 值会被视为 HTTP 代理。
  • 如果高级代理字段留空,ClawX 会回退使用 Proxy Server
  • 保存代理设置会立即重新应用 Electron 网络配置,并自动重启网关。
  • 当启用 Telegram 时,ClawX 还会将代理同步到 OpenClaw 的 Telegram 通道配置中。
  • 网关重启时,如果当前 ClawX 代理已禁用,则保留现有的 Telegram 通道代理。
  • 要显式清除 OpenClaw 配置中的 Telegram 通道代理,请在禁用代理的情况下保存代理设置。
  • 设置 → 高级 → 开发者 中,你可以运行 OpenClaw Doctor 来执行 openclaw doctor --json 并在应用内查看诊断输出。
  • 在打包的 Windows 版本中,捆绑的 openclaw CLI/TUI 通过附带的 node.exe 入口运行,以保持终端输入行为稳定。

架构

ClawX 采用双进程架构(dual-process architecture),并配备统一的宿主 API(host API)层。渲染器(renderer)与单一客户端抽象进行通信,而 Electron 主进程(Electron Main)负责协议选择和进程生命周期管理:

│                        ClawX 桌面应用                            │
│                                                                  │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │              Electron 主进程                                │  │
│  │  • 窗口与应用程序生命周期管理                               │  │
│  │  • 网关进程监督                                              │  │
│  │  • 系统集成(托盘、通知、钥匙串)                           │  │
│  │  • 自动更新编排                                              │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                              │                                    │
│                              │ IPC(权威控制平面)                │
│                              ▼                                    │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │              React 渲染进程                                 │  │
│  │  • 基于现代组件的 UI(React 19)                            │  │
│  │  • 使用 Zustand 进行状态管理                                │  │
│  │  • 统一的 host-api/api-client 调用                          │  │
│  │  • 丰富的 Markdown 渲染                                     │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└──────────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                               │
                               │ 由主进程拥有的传输策略
                               │ (优先 WebSocket,其次 HTTP,最后回退到 IPC)
                               ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                宿主 API 与主进程代理                             │
│                                                                  │
│  • hostapi:fetch(主进程代理,避免开发/生产环境中的 CORS 问题) │  │
│  • gateway:httpProxy(渲染器从不直接调用网关 HTTP)             │  │
│  • 统一的错误映射与重试/退避机制                                │  │
└──────────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                               │
                               │ WebSocket / HTTP / IPC 回退
                               ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     OpenClaw 网关(Gateway)                    │
│                                                                  │
│  • AI 代理运行时与编排                                           │  │
│  • 消息通道管理                                                  │  │
│  • 技能/插件执行环境                                             │  │
│  • 提供商(Provider)抽象层                                      │  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

设计原则

  • 进程隔离(Process Isolation):AI 运行时在独立进程中运行,即使在高负载计算期间也能确保 UI 的响应性
  • 前端调用单一入口(Single Entry for Frontend Calls):渲染器请求通过 host-api/api-client 发起;协议细节被隐藏在稳定的接口之后
  • 主进程拥有传输控制权(Main-Process Transport Ownership):Electron 主进程控制 WebSocket/HTTP 的使用,并在必要时回退到 IPC 以提高可靠性
  • 优雅恢复(Graceful Recovery):内置自动重连、超时和退避逻辑,可自动处理瞬时故障
  • 安全存储(Secure Storage):API 密钥和敏感数据利用操作系统原生的安全存储机制
  • 设计上规避 CORS(CORS-Safe by Design):本地 HTTP 访问由主进程代理,防止渲染器端出现 CORS 问题

进程模型与网关故障排查

  • ClawX 是一个 Electron 应用,因此单个应用实例通常表现为多个操作系统进程(主进程、渲染进程、zygote、utility 等),这是正常现象。
  • 单实例保护机制结合了 Electron 的锁机制和本地进程文件锁作为后备方案,可在桌面 IPC/会话总线不稳定的环境中防止重复启动应用。
  • 在滚动升级过程中,新旧版本混合可能导致非对称的保护行为。为获得最佳可靠性,请将所有桌面客户端升级至相同版本。
  • OpenClaw 网关监听器应保持单一所有者(single-owner):仅允许一个进程监听 127.0.0.1:18789
  • 验证当前活跃监听器的方法:
    • macOS/Linux: lsof -nP -iTCP:18789 -sTCP:LISTEN
    • Windows (PowerShell): Get-NetTCPConnection -LocalPort 18789 -State Listen
  • 点击窗口关闭按钮(X)会将 ClawX 隐藏到系统托盘;不会完全退出应用。如需彻底关闭,请使用托盘菜单中的 Quit ClawX

使用场景

🤖 个人 AI 助手

配置一个通用型 AI 代理,可用于回答问题、撰写邮件、总结文档以及协助处理日常任务——全部通过简洁的桌面界面完成。

📊 自动化监控

设置定时代理,用于监控新闻源、追踪价格或监视特定事件。结果将发送至您偏好的通知渠道。

💻 开发者效率提升

将 AI 集成到您的开发工作流中。使用代理审查代码、生成文档或自动化重复性编码任务。

🔄 工作流自动化

将多个技能串联起来,创建复杂的工作流自动化管道。处理数据、转换内容并触发操作——全部通过可视化方式编排。


开发

先决条件

  • Node.js: 22+(推荐使用 LTS 版本)
  • 包管理器: pnpm 9+(推荐)或 npm

项目结构

├── electron/                 # Electron 主进程
│   ├── api/                 # 主进程侧 API 路由器和处理器
│   │   └── routes/          # RPC/HTTP 代理路由模块
│   ├── services/            # 提供商、密钥和运行时服务
│   │   ├── providers/       # 提供商/账户模型同步逻辑
│   │   └── secrets/         # 操作系统钥匙串与密钥存储
│   ├── shared/              # 共享的提供商 Schema/常量
│   │   └── providers/
│   ├── main/                # 应用入口、窗口管理、IPC 注册
│   ├── gateway/             # OpenClaw 网关进程管理器
│   ├── preload/             # 安全 IPC 桥接
│   └── utils/               # 工具函数(存储、认证、路径等)
├── src/                      # React 渲染进程
│   ├── lib/                 # 统一的前端 API + 错误模型
│   ├── stores/              # Zustand 状态存储(设置/聊天/网关)
│   ├── components/          # 可复用 UI 组件
│   ├── pages/               # 设置/仪表盘/聊天/频道/技能/定时任务/设置页面
│   ├── i18n/                # 本地化资源
│   └── types/               # TypeScript 类型定义
├── tests/
│   └── unit/                # Vitest 单元测试/类集成测试
├── resources/                # 静态资源(图标/图片)
└── scripts/                  # 构建与工具脚本

可用命令

# 开发
pnpm run init             # 安装依赖 + 下载 uv
pnpm dev                  # 启动开发服务器(带热重载,若缺少打包的技能会自动准备)

# 代码质量
pnpm lint                 # 运行 ESLint
pnpm typecheck            # TypeScript 类型检查

# 测试
pnpm test                 # 运行单元测试
pnpm run comms:replay     # 计算通信回放指标
pnpm run comms:baseline   # 刷新通信基准快照
pnpm run comms:compare    # 将回放指标与基准阈值进行比较

# 构建与打包
pnpm run build:vite       # 仅构建前端
pnpm build                # 完整生产构建(包含打包资源)
pnpm package              # 为当前平台打包(包含预装的打包技能)
pnpm package:mac          # 为 macOS 打包
pnpm package:win          # 为 Windows 打包
pnpm package:linux        # 为 Linux 打包

通信回归检查

当 PR 修改了通信路径(如网关事件、聊天运行时的发送/接收流程、频道投递或传输降级机制)时,请运行:

pnpm run comms:replay
pnpm run comms:compare

CI 中的 comms-regression 会强制执行所需场景和阈值检查。

技术栈

层级 技术
运行时(Runtime) Electron 40+
UI 框架 React 19 + TypeScript
样式 Tailwind CSS + shadcn/ui
状态管理 Zustand
构建工具 Vite + electron-builder
测试 Vitest + Playwright
动画 Framer Motion
图标 Lucide React

贡献指南

我们欢迎社区贡献!无论是修复 bug、新增功能、改进文档还是翻译——每一份贡献都能让 ClawX 变得更好。

如何贡献

  1. Fork 本仓库
  2. 创建 功能分支(git checkout -b feature/amazing-feature
  3. 提交 清晰明了的变更信息
  4. 推送 到你的分支
  5. 发起 Pull Request

贡献规范

  • 遵循现有代码风格(ESLint + Prettier)
  • 为新功能编写测试
  • 按需更新文档
  • 保持提交原子性且描述清晰

致谢

ClawX 建立在众多优秀的开源项目之上:


社区

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请私信我们或发送邮件至 public@valuecell.ai 了解详情。


Star 历史

Star History Chart


许可证

ClawX 采用 MIT 许可证 发布。你可以自由地使用、修改和分发本软件。


由 ValueCell 团队 ❤️ 打造

版本历史

v0.3.62026/04/03
v0.3.52026/04/02
v0.3.42026/04/01
v0.3.32026/03/31
v0.3.22026/03/27
v0.3.12026/03/26
v0.3.02026/03/24
v0.3.0-alpha.02026/03/23
v0.2.92026/03/23
v0.2.9-beta.12026/03/22
v0.2.9-alpha.02026/03/22
v0.2.82026/03/20
v0.2.72026/03/20
v0.2.7-beta.02026/03/19
v0.2.7-alpha.02026/03/19
v0.2.6-beta.02026/03/19
v0.2.6-alpha.22026/03/19
v0.2.6-alpha.12026/03/19
v0.2.6-alpha.02026/03/18
v0.2.5-beta.42026/03/18

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NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手,旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性,以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发,NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。 这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言,它也提供了便捷的自托管方案,支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。 NextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性,原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型,让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外,它还率先支持 MCP(Model Context Protocol)协议,增强了上下文处理能力。针对企业用户,NextChat 提供专业版解决方案,具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能,满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。

87.6k|★★☆☆☆|今天
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ML-For-Beginners

ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程,旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周,包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验,内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程,有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。 无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员,还是对人工智能充满好奇的普通爱好者,都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解,还强调动手实践,让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持,通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本,极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外,项目采用开源协作模式,社区活跃且内容持续更新,确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路,ML-For-Beginners 将是理想的起点。

85k|★★☆☆☆|今天
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ragflow

RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成(RAG)引擎,旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体(Agent)能力相结合,不仅支持从各类文档中高效提取知识,还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。 在大模型应用中,幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构(如表格、图表及混合排版),显著提升了信息检索的准确度,从而有效减少模型“胡编乱造”的现象,确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步,使系统不仅能回答问题,还能自主规划步骤解决复杂问题。 这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统,还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者,都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口,既降低了非算法背景用户的上手门槛,也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目,它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。

77.1k|★★★☆☆|2天前
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