Clawdbot ist ein persönlicher Open-Supply-KI-Assistent, den Sie auf Ihrer eigenen {Hardware} ausführen. Es verbindet große Sprachmodelle von Anbietern wie Anthropic und OpenAI mit echten Instruments wie Messaging-Apps, Dateien, Shell, Browser und Sensible-Dwelling-Geräten und behält dabei die Kontrolle über die Orchestrierungsebene.
Das Interessante daran ist nicht Clawdbot Chats. Das Projekt liefert eine konkrete Architektur für lokale Erstagenten und eine typisierte Workflow-Engine namens Lobster, die Modellaufrufe in deterministische Pipelines umwandelt.
Architektur: Gateway, Knoten und Fähigkeiten
Im Zentrum von Clawdbot steht der Gateway-Prozess. Das Gateway stellt eine WebSocket-Steuerungsebene bereit ws://127.0.0.1:18789 und eine lokale HTTP-Schnittstelle für die Steuerungs-Benutzeroberfläche und den Internet-Chat.
Ihre Nachrichten von WhatsApp, Telegram, Sign, Slack, Discord, iMessage und anderen Kanälen werden an das Gateway übermittelt. Das Gateway entscheidet, welcher Agent die Nachricht verarbeiten soll, welche Instruments es aufrufen darf und welcher Modellanbieter verwendet werden soll. Anschließend sendet es die Antwort über denselben Kanal zurück.
Die Laufzeit ist in einige Kernkonzepte unterteilt:
- Tor: Routing, Modellaufrufe, Toolaufruf, Sitzungen, Anwesenheit und Planung.
- Knoten: Prozesse, die Clawdbot Zugriff auf lokale Ressourcen wie Dateisystem, Browserautomatisierung, Mikrofon, Kamera oder plattformspezifische APIs auf macOS, Home windows, Linux, iOS und Android gewähren.
- Kanäle: Integrationen für Chat-Systeme wie WhatsApp, Telegram, Discord, Slack, Sign, Microsoft Groups, Matrix, Zalo und mehr. Diese werden als Kanal-Backends konfiguriert, die an das Gateway angeschlossen werden.
- Fähigkeiten und Plugins: Werkzeuge, die der Agent aufrufen kann, beschrieben in einem Customary
SKILL.mdformatiert und über ClawdHub verteilt.
Durch diese Trennung können Sie das Gateway auf einem fünf Greenback teuren virtuellen Server oder einer Ersatzmaschine zu Hause ausführen, während Sie bei Bedarf die umfangreiche Modellberechnung auf Distant-APIs oder lokalen Modell-Backends behalten.
Fähigkeiten und die SKILL.md Customary
Clawdbot verwendet ein offenes Kompetenzformat, das in beschrieben wird SKILL.md. Ein Talent wird in Markdown mit einem kleinen Header und einer geordneten Prozedur definiert. Beispielsweise kann ein Bereitstellungs-Talent Schritte wie das Überprüfen des Git-Standing, das Ausführen von Assessments und das Bereitstellen erst nach Erfolg festlegen.
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title: deploy-production
description: Deploy the present department to manufacturing. Use solely after assessments move.
disable-model-invocation: true
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1. Test git standing making certain clear working listing.
2. Run `npm take a look at`
3. If assessments move, run `npm run deploy`
Das Gateway liest diese Definitionen und stellt sie den Agenten als Instruments mit expliziten Funktionen und Sicherheitsbeschränkungen zur Verfügung. Fertigkeiten werden auf ClawdHub veröffentlicht und können in größeren Arbeitsabläufen installiert oder zusammengestellt werden.
Das bedeutet, dass operative Runbooks von Advert-hoc-Wiki-Seiten in maschinenausführbare Abilities übergehen können, während sie weiterhin als Textual content überprüfbar sind.
Lobster: Typisierte Workflow-Laufzeit für Agenten
Lobster ist die Workflow-Laufzeitumgebung, die Native Lobster und viele erweiterte Clawdbot-Automatisierungen unterstützt. Es wird als typisierte Workflow-Shell beschrieben, die es Clawdbot ermöglicht, mehrstufige Werkzeugsequenzen als einen einzigen deterministischen Vorgang mit expliziten Genehmigungs-Gates auszuführen.
Anstatt dass das Modell viele Instruments in einer Schleife aufruft, verschiebt Lobster die Orchestrierung in eine kleine domänenspezifische Laufzeit:
- Pipelines werden als JSON oder YAML oder als kompakte Shell-ähnliche Pipeline-Zeichenfolge definiert.
- Schritte tauschen typisierte JSON-Daten aus, keinen unstrukturierten Textual content.
- Die Laufzeit erzwingt Zeitüberschreitungen, Ausgabelimits und Sandbox-Richtlinien.
- Arbeitsabläufe können aufgrund von Nebenwirkungen angehalten und später wieder aufgenommen werden
resumeToken.
Ein einfacher Workflow für die Sortierung des Posteingangs sieht folgendermaßen aus:
title: inbox-triage
steps:
- id: gather
command: inbox record --json
- id: categorize
command: inbox categorize --json
stdin: $gather.stdout
- id: approve
command: inbox apply --approve
stdin: $categorize.stdout
approval: required
- id: execute
command: inbox apply --execute
stdin: $categorize.stdout
situation: $approve.accepted
Clawdbot behandelt diese Datei als Fähigkeit. Wenn Sie es auffordern, Ihren Posteingang zu bereinigen, ruft es eine Lobster-Pipeline auf, anstatt viele Instrument-Aufrufe zu improvisieren. Das Modell entscheidet Wann um die Pipeline auszuführen und mit welchen Parametern, aber die Pipeline selbst bleibt deterministisch und überprüfbar.
Native Lobster ist der Referenzagent, der Lobster verwendet, um lokale Arbeitsabläufe voranzutreiben, und wird in der Berichterstattung als Open-Supply-Agent beschrieben, der persönliche KI neu definiert, indem er lokale erste Arbeitsabläufe mit proaktivem Verhalten kombiniert.
Proaktives lokales Erstverhalten
Ein Hauptgrund dafür, dass Clawdbot auf
Da das Gateway geplante Jobs ausführen und den Standing sitzungsübergreifend verfolgen kann, gehören zu den gängigen Mustern:
- Tägliche Briefings, die Kalender, Aufgaben und wichtige E-Mails zusammenfassen.
- Regelmäßige Zusammenfassungen wie wöchentlich versandte Arbeitszusammenfassungen.
- Überwacht die Bedingungen und sendet Ihnen dann zunächst eine Nachricht auf Ihrem bevorzugten Kanal.
- Datei- und Repository-Automatisierungen, die lokal ausgeführt werden, aber durch natürliche Sprache ausgelöst werden.
All dies läuft mit Routing- und Instrument-Richtlinien auf Ihrem Pc oder Server. Modellaufrufe gehen immer noch an Anbieter wie Anthropic, OpenAI, Google, xAI oder lokale Backends, aber das Assistentengehirn, der Speicher und die Integrationen unterliegen Ihrer Kontrolle.
Installations- und Entwicklerworkflow
Das Projekt stellt ein einzeiliges Installationsprogramm bereit, das ein Skript abruft clawd.bot und Bootstraps-Knoten, das Gateway und Kernkomponenten. Für mehr Kontrolle können Sie über npm installieren oder das TypeScript-Repository klonen und mit pnpm erstellen.
Typische Schritte:
curl -fsSL https://clawd.bot/set up.sh | bash
# or
npm i -g clawdbot
clawdbot onboard
Nach dem Onboarding verbindest du einen Kanal wie Telegram oder WhatsApp, wählst einen Modellanbieter aus und aktivierst Abilities. Von dort aus können Sie Ihre eigenen schreiben SKILL.md Dateien, erstellen Sie Lobster-Workflows und stellen Sie sie über Chat, Internet-Chat oder die macOS-Begleitanwendung bereit.
Einige Beispiele
Michal Sutter ist ein Knowledge-Science-Experte mit einem Grasp of Science in Knowledge Science von der Universität Padua. Mit einer soliden Grundlage in statistischer Analyse, maschinellem Lernen und Datentechnik ist Michal hervorragend darin, komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.