经 AI Skill Hub 精选评估，AgentClaw AI指挥官 获评「推荐使用」。这款AI工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 7.8 分，适合有一定技术背景的用户使用。
AgentClaw AI指挥官 是一款基于 TypeScript 开发的开源工具，专注于 AI Agent、MCP工具、多渠道机器人 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。
AgentClaw AI指挥官 是一款基于 TypeScript 开发的开源工具，专注于 AI Agent、MCP工具、多渠道机器人 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。
# 方式一：npm 全局安装 npm install -g agentclaw # 方式二：npx 直接运行（无需安装） npx agentclaw --help # 方式三：项目依赖安装 npm install agentclaw # 方式四：从源码运行 git clone https://github.com/vorojar/AgentClaw cd AgentClaw npm install npm start
# 命令行使用
agentclaw --help
# 基本用法
agentclaw [options] <input>
# Node.js 代码中使用
const agentclaw = require('agentclaw');
const result = await agentclaw.run(options);
console.log(result);
# agentclaw 配置说明 # 查看配置选项 agentclaw --config-example > config.yml # 常见配置项 # output_dir: ./output # log_level: info # workers: 4 # 环境变量（覆盖配置文件） export AGENTCLAW_CONFIG="/path/to/config.yml"
<p align="center"> <a href="https://github.com/vorojar/AgentClaw/blob/master/LICENSE"> <img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg" alt="MIT License" /> </a> <a href="https://github.com/vorojar/AgentClaw"> <img src="https://img.shields.io/github/stars/vorojar/AgentClaw?style=social" alt="GitHub Stars" /> </a> </p>
你的 24/7 AI 指挥官——理解意图、规划任务、调度工具、记住一切的智能调度中心。
AgentClaw 是一个指挥官级别的个人 AI 助理，同时也是一个 Agent 托管平台（Hive）。它自己不写代码（调用编程技能），自己不搜索（调用搜索技能），但它理解你的意图、规划复杂任务、调度合适的工具和技能，并通过 Web UI / Telegram / WhatsApp / 钉钉 / 飞书 / QQ 全天候待命。
Hive 模式下，任何人都可以创建、配置、发布独立 Agent，获得即用的 API 端点——定义 Soul，选择 Tools，导入知识，拿到 Key，上线。每个 Agent 拥有独立的记忆空间、工具白名单、技能黑名单、知识库和 API Key。
从 Releases 下载对应平台安装包：
.exe (NSIS 安装包，内嵌 WebView2).dmg.deb启动后通过 Setup Wizard 配置 LLM Provider 即可使用。
Linux、macOS 和 Termux 可用一条命令完成安装、模型配置、构建和启动：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/vorojar/AgentClaw/master/scripts/install.sh | bash安装器会自动检查并安装基础依赖（git、curl、Node.js、pnpm、ffmpeg、Python/构建工具），随后引导选择模型提供商并填写 API Key。完成后打开 http://127.0.0.1:3100 即可开始对话。
默认安装只启用核心对话能力，避免首次安装拉取 Chromium、SearXNG、Redis 等重依赖。搜索引擎、消息渠道、浏览器自动化等高级能力可在安装后按需配置。
```bash git clone https://github.com/vorojar/AgentClaw.git cd AgentClaw cp .env.example .env
前置要求： Node.js >= 20, pnpm >= 9
```bash git clone https://github.com/vorojar/AgentClaw.git cd AgentClaw pnpm install npm run build cp .env.example .env
npm run start:web # Web UI 开发服务器（热更新）
npm run cli # 终端交互模式docker compose ps
代码块支持实时预览，点击 Preview 按钮即可在聊天中直接渲染：
| 语言 | 渲染方式 |
|---|---|
html | iframe sandbox |
svg | iframe（自动包装为 HTML document） |
mermaid | 动态加载 mermaid.js 渲染为 SVG |
jsx / tsx | @babel/standalone 编译 + React 19 CDN iframe |
生成的 HTML 文件（/files/*.html）显示为可点击的预览卡片，全屏覆盖层浏览。
docker compose up -d
打开 http://localhost:3100 即可使用。
Docker 默认只启动 AgentClaw 核心服务，不再自动启动本地搜索。需要本地 SearXNG 时：
随后在 Settings > Search 配置 `http://searxng:8080`，或使用 Serper / Querit / Custom 搜索 API。
浏览器自动化默认关闭。需要 `browser_cdp` 时请自行安装 Chrome/Chromium，或用 `--build-arg INSTALL_BROWSER=true` 构建 Docker 镜像，并设置：
npm run start ```
打开 http://localhost:3100
所有配置通过环境变量，参见 .env.example 获取完整列表。
最低要求： 一个 LLM API key（ANTHROPIC_API_KEY、OPENAI_API_KEY 或 GEMINI_API_KEY）。
| 变量 | 必需 | 说明 |
|---|---|---|
ANTHROPIC_API_KEY | 三选一 | Claude API Key |
OPENAI_API_KEY | 三选一 | OpenAI 兼容 API Key |
GEMINI_API_KEY | 三选一 | Gemini API Key |
OPENAI_BASE_URL | 否 | OpenAI 兼容 API 地址 |
DEFAULT_MODEL | 否 | 默认模型名 |
FAST_API_KEY / FAST_MODEL | 否 | 轻量模型路由 |
PORT / HOST | 否 | 监听地址 (默认 3100 / 0.0.0.0) |
API_KEY | 否 | Gateway API 认证密钥 |
TELEGRAM_BOT_TOKEN | 否 | 启用 Telegram Bot |
WHATSAPP_ENABLED | 否 | 启用 WhatsApp Bot |
TTS_PROVIDER / TTS_VOICE | 否 | TTS 引擎配置 |
SHELL_SANDBOX | 否 | 设为 false 禁用 Shell 沙箱 |
PUBLIC_URL | 否 | 大文件下载链接的外部地址 |
DINGTALK_APP_KEY / DINGTALK_APP_SECRET | 否 | 启用钉钉 Bot |
FEISHU_APP_ID / FEISHU_APP_SECRET | 否 | 启用飞书 Bot |
QQ_BOT_APP_ID / QQ_BOT_APP_SECRET | 否 | 启用 QQ Bot |
WECOM_BOT_ID / WECOM_BOT_SECRET | 否 | 启用企业微信 Bot |
配置多个 LLM API Key 时自动按优先级尝试。7 类错误自动分类（auth/quota/rate_limit/overloaded/server_error/config/network），按类型决定冷却时间（429→60s, 503→15s），冷却中的模型降优先级而非移除。三振升级机制检测模型卡住（连续 3 次相似输出），自动注入策略变更提示。
支持通过 data/mcp-servers.json 配置外部 MCP (Model Context Protocol) 工具服务器，支持 stdio 和 HTTP 传输。
<details> <summary><b>Q: 启动后提示 "No valid API key found"？</b></summary>
确保 .env 中至少配置了一个有效的 API key（三选一）：
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx # Claude 系列
OPENAI_API_KEY=sk-xxx # GPT 系列 / OpenAI 兼容
GEMINI_API_KEY=AIzaSy-xxx # Gemini 系列检查：key 前后无多余空格/引号，key 未过期，Docker 部署时 .env 在 docker-compose.yml 同级目录。
</details>
<details> <summary><b>Q: Docker 部署后 Web UI 打不开？</b></summary>
```bash
架构设计先进，集MCP标准与多渠道支持于一身。功能完整但社区规模小，适合技术型用户自定义扩展。
该工具未明确声明开源协议，商业使用前请联系原作者确认授权范围，避免侵权风险。
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
AI Skill Hub 点评：AgentClaw AI指挥官 的核心功能完整，质量良好。对于AI爱好者来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。
| 原始名称 | AgentClaw |
| Topics | AI AgentMCP工具多渠道机器人任务规划TypeScript |
| GitHub | https://github.com/vorojar/AgentClaw |
| 语言 | TypeScript |
收录时间：2026-05-23 · 更新时间：2026-05-24 · License：未公布 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。