[Go] PicoClaw：基于Go的嵌入式AI助理，内存<10MB的OpenClaw替代方案

很多开发者都有过类似的烦恼：想在家里部署一个24小时在线的AI助手，但像OpenClaw这样的主流方案对硬件资源要求太高，不得不长期运行一台Mac mini或租用云服务器，电费和租金都是笔不小的开支。

难道就没有一个能在“电子垃圾”级别硬件上运行的AI吗？

Sipeed（矽速科技）给出了他们的答案，推出了一个名为 PicoClaw 的开源项目。

这个项目的口号非常接地气：“皮皮虾，我们走！”。它是一个超级轻量化的OpenClaw替代品，设计灵感源自港大开源的纳米级智能体，旨在打造一个超轻量级的个人AI助手。

项目使用 Go 语言从头开始重构，甚至其开发过程本身也充满了AI色彩——项目架构迁移和代码优化在很大程度上由AI代理驱动完成。

它声称仅需10美元的硬件和不到10MB的内存即可运行：内存消耗比OpenClaw少99%，硬件成本比Mac mini低98%！

PicoClaw 的出现，意味着你可以将尘封的树莓派3B、闲置的安卓电视盒，甚至是几十块钱的RISC-V开发板变成一个全功能的AI Agent。

主要特点

• 超轻量级：内存占用小于10MB — 比同类方案小99%，核心功能依旧保留。
• 成本极低：只需10美元的硬件即可高效运行 — 比Mac mini便宜98%。
• 启动快速：启动速度提升显著，即使在0.6GHz单核处理器下也能在1秒内完成启动。
• 真正的可移植性：单个自包含二进制文件，可在RISC-V、ARM和x86平台间运行，一键启动。
• AI引导开发：核心代码95%由AI代理生成，并由人工参与改进。
• 多渠道接入：支持接入Telegram、Discord、QQ、钉钉等即时通讯应用。
• Skills支持：支持安装技能插件以扩展功能。

虽轻量，却功能齐全

正所谓麻雀虽小，五脏俱全。别看它体积小，它完整保留了智能体（Agent）的核心三要素：感知、思考、行动。

• 多渠道连接：支持 Telegram, Discord, QQ, 钉钉。这意味着你可以用微信或钉钉在公司远程控制家里的设备。
• 工具调用：它不仅是个聊天机器人，可以执行Shell命令、读写文件。
• 语音与搜索：可接入Groq (Whisper) 实现语音转文字，接入Brave Search进行联网搜索，使其具备“听”和“查”的能力。

真正厉害之处，在于其嵌入式运行能力。

最低可以运行在以下设备上：

• LicheeRV-Nano（9.9美元）
• NanoKVM
• MaixCAM
• 树莓派
• 刷入Linux的旧手机
• 路由器（理论上）

这不仅仅是个技术玩具，更代表了边缘计算的实用化趋势。

快速上手

最简单的方式是使用预编译的二进制文件，直接到项目的GitHub Release页面下载即可。

另一种方式是通过源代码本地编译：

git clone https://github.com/sipeed/picoclaw.git

cd picoclaw
make deps

# Build, no need to install
make build

# Build for multiple platforms
make build-all

# Build And Install
make install

当然，也提供Docker一键部署方案：

# 1. Clone this repo
git clone https://github.com/sipeed/picoclaw.git
cd picoclaw

# 2. Set your API keys
cp config/config.example.json config/config.json
vim config/config.json      # Set DISCORD_BOT_TOKEN, API keys, etc.

# 3. Build & Start
docker compose --profile gateway up -d

# 4. Check logs
docker compose logs -f picoclaw-gateway

# 5. Stop
docker compose --profile gateway down

# 特工模式（一次性）
# Ask a question
docker compose run --rm picoclaw-agent -m "What is 2+2?"

# Interactive mode
docker compose run --rm picoclaw-agent

# 重建
docker compose --profile gateway build --no-cache
docker compose --profile gateway up -d

配置文件路径：~/.picoclaw/config.json

初始化命令：

picoclaw onboard

配置文件示例：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "~/.picoclaw/workspace",
      "model": "glm-4.7",
      "max_tokens": 8192,
      "temperature": 0.7,
      "max_tool_iterations": 20
    }
  },
  "providers": {
    "openrouter": {
      "api_key": "xxx",
      "api_base": "https://openrouter.ai/api/v1"
    }
  },
  "tools": {
    "web": {
      "search": {
        "api_key": "YOUR_BRAVE_API_KEY",
        "max_results": 5
      }
    }
  }
}

配置好相关的大语言模型API及网页搜索功能（可选）的API后即可使用。

命令行聊天指令：

picoclaw agent -m "What is 2+2?"

如果需要配置接入渠道（如QQ），配置文件格式如下：

{
  "channels": {
    "qq": {
      "enabled": true,
      "app_id": "YOUR_APP_ID",
      "app_secret": "YOUR_APP_SECRET",
      "allow_from": []
    }
  }
}

最后运行网关服务：

picoclaw gateway

至此，你就拥有了一个资源占用小、响应迅速的超轻量级24小时在线个人AI助手。对这个 开源实战 项目感兴趣的朋友可以深入探索。

技术路线

OpenClaw基于TypeScript，Nanobot基于Python。它们都存在依赖繁多、内存占用大、冷启动慢、生态环境复杂等问题。

而PicoClaw采用Go语言进行重构，得益于Go语言高效的并发模型和编译为单一二进制文件的特性，你无需安装庞大的Node_modules或配置复杂的Python环境，只需一个可执行文件，就能在极低的内存占用下运行。

写在最后

PicoClaw是“边缘AI”概念的一个生动缩影。它证明了运行智能体并不总是需要巨大的本地算力——只要将复杂的推理任务交给云端大模型API，将高效的控制与执行逻辑交给本地的Go程序即可。

如果说OpenClaw是AI智能体的“全功能操作系统”，那么PicoClaw更像是AI智能体的“高效微内核”。它让我们看到，在资源受限的环境下，AI应用同样大有可为。

项目GitHub地址：https://github.com/sipeed/picoclaw