ScallopBot
ScallopBot 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 8.0 分，整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。
📚 深度解析
ScallopBot 工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。
在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览
ScallopBot 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
📖 中文文档
ScallopBot 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
# 方式一：npm 全局安装 npm install -g scallopbot # 方式二：npx 直接运行（无需安装） npx scallopbot --help # 方式三：项目依赖安装 npm install scallopbot # 方式四：从源码运行 git clone https://github.com/tashfeenahmed/scallopbot cd scallopbot npm install npm start
- 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
- 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
- 上传工作流文件
- 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
- 运行测试确认流程正常后投入使用
# 命令行使用
scallopbot --help
# 基本用法
scallopbot [options] <input>
# Node.js 代码中使用
const scallopbot = require('scallopbot');
const result = await scallopbot.run(options);
console.log(result);
# scallopbot 配置说明 # 查看配置选项 scallopbot --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 SCALLOPBOT_CONFIG="/path/to/config.yml"
简介
<p align="center"> <img src="assets/scallop.png" alt="ScallopBot" width="120" height="120"> </p>
ScallopBot
<p align="center"> <strong>A bio-inspired cognitive architecture for personal AI agents.</strong><br> <em>Bridging the cognition gap in OpenClaw-compatible agent systems.</em> </p>
<p align="center"> <a href="https://github.com/tashfeenahmed/scallopbot/actions/workflows/ci.yml"><img src="https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/tashfeenahmed/scallopbot/ci.yml?branch=main&style=for-the-badge&label=build" alt="CI status"></a> <a href="https://github.com/tashfeenahmed/scallopbot/releases"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/tashfeenahmed/scallopbot?style=for-the-badge" alt="GitHub release"></a> <a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg?style=for-the-badge" alt="MIT License"></a> <a href="https://nodejs.org"><img src="https://img.shields.io/badge/node-%3E%3D22-brightgreen?style=for-the-badge" alt="Node.js"></a> </p>
<p align="center"> <a href="Paper2026.pdf"><strong>Read the Paper</strong></a> </p>
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Open-source personal AI agents like OpenClaw excel at tool orchestration but lack genuine cognitive depth: no memory lifecycle, no self-reflection, no autonomous reasoning. ScallopBot addresses this cognition gap with a bio-inspired cognitive architecture that maintains full compatibility with the OpenClaw skill ecosystem.
ScallopBot runs on your own server, routes each request to the cheapest model that can handle it, tracks every cent in real time, and fails over across 7 LLM providers automatically. It connects to Telegram, Discord, WhatsApp, Slack, Signal, Matrix, a CLI, and a REST/WebSocket API -- all from a single Node.js process.
The architecture is validated against 30 research works from 2023--2026 across six domains (memory retrieval, lifecycle management, associative reasoning, sleep-inspired consolidation, affect modelling, and proactive intelligence). The full cognitive pipeline operates at an estimated $0.06--0.10 per day.
Key Features
Deployment
One-Command Server Setup (Ubuntu 24.04)
git clone https://github.com/tashfeenahmed/scallopbot.git /opt/scallopbot
cd /opt/scallopbot
bash scripts/server-install.sh # Installs Node 22, PM2, voice deps, Ollama
cp .env.example .env && nano .env
pm2 start ecosystem.config.cjs --env production && pm2 saveThe install script is idempotent and sets up:
| Component | Purpose |
|---|---|
| Node.js 22 + PM2 | Runtime and process management |
| Python venv (kokoro-onnx, faster-whisper) | Local voice -- zero API cost TTS/STT |
| Ollama + nomic-embed-text | Local embeddings for semantic memory search |
| ffmpeg + sox | Audio format conversion |
Quick Start
```bash git clone https://github.com/tashfeenahmed/scallopbot.git cd scallopbot npm install
cp .env.example .env
Configuration
Minimal .env:
ANTHROPIC_API_KEY=sk-... # At least one provider required
TELEGRAM_BOT_TOKEN=... # Optional: enable Telegram
TELEGRAM_ALLOWED_USERS=123456789 # Optional: restrict access
BRAVE_SEARCH_API_KEY=... # Optional: enable web searchBudget controls:
COST_DAILY_BUDGET=5.00
COST_MONTHLY_BUDGET=100.00
COST_WARNING_THRESHOLD=0.8Full reference: .env.example
Add at least one LLM provider API key
npm run build node dist/cli.js start ```
Requires Node.js 22+.
CLI Reference
| Command | Description |
|---|---|
start | Launch gateway with all configured channels |
chat | Interactive CLI session (-s <id> to resume) |
config | Show current configuration (--json for machine output) |
version | Show version |
skill search <query> | Search ClawHub |
skill install <slug> | Install from ClawHub |
skill uninstall <name> | Remove a skill |
skill list | List installed skills |
skill update [name] | Update one or all skills |
migrate run | Migrate legacy JSONL memories to SQLite |
Local-First Voice Pipeline
Speech-to-text via faster-whisper (CTranslate2-optimized Whisper) and text-to-speech via Kokoro (82M param ONNX model) run entirely on-device with zero API cost. Cloud providers (Groq STT, OpenAI TTS) serve as automatic fallbacks. Telegram voice messages are transcribed inline; voice replies are synthesized when enabled.
Comparison with OpenClaw
| Capability | OpenClaw | ScallopBot |
|---|---|---|
| **Memory retrieval** | Vector + FTS5 hybrid | BM25 + semantic + LLM re-ranking |
| **Memory decay** | -- | 4-factor exponential with category-specific half-lives |
| **Memory consolidation** | -- | BFS-clustered fusion + NREM cross-category |
| **Memory forgetting** | -- | Utility-based with soft-archive / hard-prune |
| **Associative retrieval** | -- | Spreading activation with typed edges |
| **Dream cycle** | -- | NREM consolidation + REM exploration |
| **Affect detection** | -- | AFINN-165 + VADER + dual-EMA + affect guard |
| **Self-reflection** | -- | Composite reflection + SOUL re-distillation |
| **Proactive intelligence** | Basic Heartbeat | Gap scanner + inner thoughts + trust feedback loop |
| **Background processing** | Heartbeat wake-up | 3-tier daemon (Pulse / Breath / Sleep) |
| **Cost tracking & budgets** | -- | Built-in per-token tracking with daily/monthly limits |
| **Multi-provider routing** | 2 providers | 7 providers with health-aware failover |
| **Smart model selection** | Manual | Auto-routes by complexity |
| **Local voice (zero cost)** | -- | Kokoro TTS + faster-whisper STT |
| **Skill ecosystem** | 100+ bundled, 3000+ ClawHub | Full OpenClaw SKILL.md compatibility |
| **Channel support** | 15+ platforms | 9 channels |
| **Native apps** | macOS/iOS/Android | -- |
Alternative: Docker
docker build -t scallopbot .
docker run -d --env-file .env scallopbotAlternative: systemd
sudo tee /etc/systemd/system/scallopbot.service << EOF
[Unit]
Description=ScallopBot AI Assistant
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=root
WorkingDirectory=/opt/scallopbot
ExecStart=/usr/bin/node /opt/scallopbot/dist/cli.js start
Restart=always
RestartSec=10
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
sudo systemctl enable --now scallopbotScallopBot 是一个受生物启发的认知架构框架，专为个人 AI 助手设计。该项目致力于弥补 OpenClaw 兼容代理系统中的认知能力差距，提供完整的多模态交互能力。通过整合语音、文本、搜索等多个模块，ScallopBot 为开发者提供了一个灵活、可扩展的个人 AI 代理构建平台。
项目支持一键部署和本地开发两种安装方式。服务器部署（Ubuntu 24.04）可通过执行 server-install.sh 脚本自动完成，该脚本会安装 Node.js 22、PM2、语音依赖和 Ollama。本地开发则需克隆仓库、运行 npm install、配置 .env 文件。所有部署方式都要求 Node.js 22+ 环境。PM2 用于生产环境进程管理，确保服务稳定运行。
快速开始需克隆项目仓库、安装依赖、配置环境变量。通过 npm run build 编译项目，使用 node dist/cli.js start 启动网关。CLI 提供多个命令：start 启动所有配置的通道、chat 进行交互式会话、config 查看配置、skill search 搜索技能。支持通过 -s 参数恢复之前的会话 ID。
配置通过 .env 文件管理。必需项为至少一个 LLM 提供商 API 密钥（如 ANTHROPIC_API_KEY）。可选项包括 TELEGRAM_BOT_TOKEN 启用 Telegram、TELEGRAM_ALLOWED_USERS 限制访问、BRAVE_SEARCH_API_KEY 启用网络搜索。支持成本控制参数：COST_DAILY_BUDGET 和 COST_MONTHLY_BUDGET 限制每日和每月花费，COST_WARNING_THRESHOLD 设置告警阈值。
项目提供 CLI 接口供开发者调用。核心命令包括 start（启动网关）、chat（交互式会话）、config（配置查询）、version（版本信息）、skill search（技能搜索）。所有命令均通过 node dist/cli.js 执行，支持参数传递和输出格式定制（如 --json 用于机器可读输出）。
项目采用本地优先的语音处理管道。语音转文本使用 faster-whisper（CTranslate2 优化的 Whisper 模型），文本转语音使用 Kokoro（82M 参数 ONNX 模型），两者均在设备本地运行，零 API 成本。云服务商（Groq STT、OpenAI TTS）作为自动备选方案。Telegram 语音消息支持内联转录，语音回复自动合成，实现完整的多模态交互体验。
高质量的AI工作流项目，值得关注
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
- 做语音类 AI 产品的开发者
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- 本地部署优先选 GGUF 量化模型，节省显存并保持响应速度
- 分块大小建议 256-512 tokens，向量库优选 pgvector 或 Qdrant
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
- 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
- Docker：scallopbot 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 本地部署：CPU 8GB 起，GPU 推荐 16GB+ 显存
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
- 做语音类 AI 产品的开发者
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- 本地部署优先选 GGUF 量化模型，节省显存并保持响应速度
- 分块大小建议 256-512 tokens，向量库优选 pgvector 或 Qdrant
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
- 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
⚖️ 优点与不足
- +MIT 协议，可免费商用
- +大幅减少重复性人工操作
- +可视化流程，清晰直观
- +可扩展性强，支持复杂场景
- −初始配置和调试需投入一定时间
- −强依赖外部服务的稳定性
- −复杂场景需具备一定技术基础
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。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。
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❓ 常见问题 FAQ
经综合评估，ScallopBot 在Agent工作流赛道中表现稳健，质量优秀。如果你已有明确的使用需求，可以直接上手体验；如果还在评估阶段，建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | scallopbot |
| 原始描述 | 开源AI工作流：Bio-inspired cognitive architecture for personal AI agents. Memory lifecycle, dr。⭐21 · TypeScript |
| Topics | aibio-inspiredtypescript |
| GitHub | https://github.com/tashfeenahmed/scallopbot |
| License | MIT |
| 语言 | TypeScript |
收录时间：2026-06-11 · 更新时间：2026-06-11 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。