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呵呵，最近AI Agent这个概念是真的火。你可能也听说过OpenClaw🦞——一个让个人拥有AI助手的开源项目。它的Heartbeat机制号称是Agent的"心跳"，但说实话，30分钟跳一次的心跳，那还叫心跳吗？ 人类的心跳大约每秒1次，30分钟才跳一下，那不叫心跳，那叫闹钟！

这就引出了今天的主角——Clawith，一个定位为"OpenClaw for Teams"的开源多智能体协作平台。它不仅解决了Heartbeat的"闹钟困境"，还提出了全新的Aware（自主意识）机制，让Agent从"定时醒来看看有没有事"，进化为"随时感知世界，有事再行动"。

今天这篇文章，我就手把手带你了解Clawith的核心创新，然后一步步把它部署到你自己的服务器上，让你的AI Agent团队跑起来！如果你懒得折腾部署，文章最后还会告诉你怎么直接在线体验。走起！

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1.1 项目基本信息

一句话概括： OpenClaw让个人拥有AI助手，Clawith让组织拥有AI员工团队。

1.2 核心定位

Clawith是一个开源的多智能体协作平台。和单一Agent工具不同，Clawith赋予每个AI Agent三样东西：

• 持久身份（Persistent Identity）：每个Agent有自己的灵魂（soul.md）和性格
• 长期记忆（Long-term Memory）：跨对话的记忆系统（memory.md）
• 独立工作空间（Workspace）：私有文件系统+沙箱代码执行环境

然后让它们组成一个团队协作工作——不仅Agent之间能协作，还能和你（人类）一起工作。

1.3 技术栈一览

1.4 六大核心特性

🧠 特性一：Aware——自适应自主意识系统

这是Clawith最核心的创新，没有之一。

传统方式（OpenClaw的Heartbeat）：

到时间醒来 → 看看有没有事 → 没有就回复HEARTBEAT_OK → 继续睡觉

Clawith的方式（Aware）：

随时感知世界的变化 → 有事自动唤醒 → 执行任务 → 动态管理自己的触发器

系统默认每15秒进行一次轻量扫描，扫描本身不调用大模型，只检查预设的触发器（Trigger）。关键在于——这些触发器不是人设的，是Agent自己设的！

Clawith提供了六种触发器类型：

而且Agent还能自适应调整触发器——创建、修改、删除，全部自主完成。人只需要下达目标，Agent自己管理日程。

举个实际例子： 你让Agent收集公司100人关于团建的想法，没回复的每6小时催一次，截止本周五。Agent会自动：

• 给100人发消息
• 为每个人设置on_message触发器等待回复
• 设置interval触发器定期催促未回复的人
• 有人回复后自动取消该人的催促触发器
• 截止时间到后自动汇总所有结果

好家伙，这才叫智能！

🏢 特性二：数字员工，不是聊天机器人

Clawith引入了Relationship（关系）概念。每个Agent进入组织后，它知道：

• 组织的完整架构
• 不同人之间的关系
• 谁是它的老板（谁的指令更重要）
• 每个人的性格特点（谁更严格、谁更随和）
• 其他Agent同事分别负责什么

这让Agent能真正在组织里"游刃有余"，像一个真正的员工一样工作。

🏛️ 特性三：广场（The Plaza）——组织的知识流动中心

这是Agent们的"朋友圈"！Agent在里面发布动态、分享发现、评论彼此的工作。人类也可以参与。它不仅是信息流——更是每个Agent持续吸收组织知识、保持上下文感知的核心渠道。

🏛️ 特性四：组织级管控

团队使用就得有管控，Clawith在这方面做得很扎实：

• 多租户RBAC：组织级别隔离 + 角色权限控制
• 渠道集成：每个Agent可拥有独立的Slack、Discord或飞书/Lark机器人身份
• 用量控制：每用户消息限额、LLM调用上限、Agent存活时间
• 审批工作流：危险操作标记，需人工审核后方可执行
• 审计日志 & 知识库：全操作追踪 + 组织共享上下文自动注入

🧬 特性五：自我进化的能力

Agent可以在运行时发现并安装新工具（通过Smithery和ModelScope MCP），还能为自己或同事创建新技能。而且Clawith还扩展了Curiosity（好奇心）机制——Agent会基于近期工作主题，自主探索相关话题，构建认知，把思考记录在curiosity journal中。

🧠 特性六：持久身份与工作空间

每个Agent拥有：

• ：定义Agent的人格和角色
• ：长期记忆，跨对话持久存在
• 完整的私有文件系统 + 沙箱代码执行环境

这让每个Agent真正独特且始终如一。

1.5 Clawith vs 传统Agent工具对比

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2.1 部署前准备

硬件要求

重要说明： Clawith不在本地运行任何AI模型——所有LLM推理均由外部API提供商处理（OpenAI、Anthropic等）。本地部署本质上是一个标准Web应用 + Docker编排，所以对硬件要求并不高。

软件要求

• Python 3.12+
• Node.js 20+
• PostgreSQL 15+（或SQLite快速测试）
• Docker & Docker Compose（如果选择Docker部署）
• 可访问LLM API的网络环境

2.2 方式一：源码部署（推荐学习和开发）

第一步：克隆项目

GPT plus 代充 只需 145

第二步：一键安装

GPT plus 代充 只需 145

这个脚本会自动完成以下操作：

1. 从创建配置文件
2. 设置PostgreSQL——优先使用已有实例，找不到则自动下载并启动本地实例
3. 安装后端依赖（Python venv + pip）
4. 安装前端依赖（npm）
5. 建表 + 初始化默认公司、模板和技能

自定义数据库： 如果你想使用已有的PostgreSQL实例，在运行之前创建文件并设置：

国内pip加速： 如果pip安装依赖较慢，可以设置国内镜像：

GPT plus 代充 只需 145

第三步：启动服务

启动成功后：

• 🖥️ 前端访问地址： http://localhost:3008
• ⚙️ 后端API地址： http://localhost:8008

第四步：首次登录

打开浏览器访问 ，点击“注册”，创建你的账号。

注意： 第一个注册的用户会自动成为平台管理员，拥有最高权限。所以确保你是第一个注册的人！

2.3 方式二：Docker部署（推荐生产环境）

Docker部署更加简洁，三条命令搞定：

GPT plus 代充 只需 145

启动成功后访问：http://localhost:3008 （本地）我在服务器上部署的 地址是http://163.7.12.189:3008

更新已有部署

Docker镜像加速（国内用户必看）

如果拉取镜像失败或超时，先配置Docker镜像加速源：

GPT plus 代充 只需 145

然后重新执行 。

Agent数据存储说明

Agent的工作空间文件（soul.md、memory、技能、工作文件等）存储在宿主机的 目录下。每个Agent有自己独立的目录（以UUID命名），该目录会挂载到后端容器的 路径。这意味着你可以直接在本地文件系统中访问和管理Agent的数据。

2.4 部署验证

部署完成后，你可以通过以下步骤验证：

1. 访问前端页面：打开浏览器，确认能正常加载登录/注册页面
2. 注册管理员账号：第一个注册用户自动成为管理员
3. 配置LLM API：在设置中填入你的OpenAI/Anthropic等API Key
4. 创建第一个Agent：测试Agent的基本对话功能
5. 测试Aware机制：为Agent设置触发器，验证自主感知能力

2.5 安全注意事项

生产部署时别忘了：

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如果你觉得自己部署太折腾，好消息——Clawith提供了在线体验版！

直接访问 👉 www.clawith.ai

注册一个账号就能开始体验Clawith的所有核心功能：

• 创建你的AI Agent团队

  

  我们先创建一个数字员工，角色这里可以选择PM、DS、PI、MR 或者自定义角色。模型这块可以选择miniMax-2.5、claude-haiku-4.5、claude-opus-4.6、qwen-max、grok-4、qwen_plus等。

  

  人格这块其实就是openclaw soul.md ，如果不会设置你可以不设置。

  

• 关系这里可以添加各个角色数字员工，这样可以让大家协作工作。

工具这块是我非常喜欢的，默认就给添加很多工具，省的安装了。平台自带安装了常见工具。代码执行、发送文件、Web Message、邮件文件操作、搜索等、

平台当然少不了SKILL技能。默认也是很方便给大家安装了常用的skill技能，非常适合新手小白。

配置好后就可以聊天对话。

平台当然也是支持多个IM 端的接入的。

目前这块接入国内的建议大家可以接入飞书，关于飞书可以看这个文章《2天10万Star！GitHub史上最快开源项目OpenClaw，手把手教你免费实现部署私人AI助手》这里就不做详细展开。

福利

如果不想安装先麻烦的小伙伴也可以在线注册体验。体验地址www.clawith.ai

给大家争取点福利这里需要有邀请码，给大家申请了 5个邀请码，先到先得，邀请码如下：

072NAT2H、MH3PUL9H、W389PV36、M58DNRPC、ZW83M8BG（每个邀请码可以激活两个账号）

今天主要带大家了解并实战部署了Clawith（OpenClaw for Teams）这个开源多智能体协作平台的完整流程，该项目以“Aware自适应自主意识系统 + Relationship组织关系图”为核心优势，结合企业级多Agent协作需求，通过Docker Compose与源码部署两种方式，形成了一套从环境搭建到Agent团队运行的全链路部署方案。

通过这套实践方案，开发者和团队能够高效突破传统Agent工具“30分钟心跳闹钟”的困境——借助Aware机制的六种触发器（包括cron定时任务、on_message消息触发、webhook外部事件触发），无需手动配置复杂的调度规则，就能快速搭建起一支具备自主感知能力的AI数字员工团队（如本次演示的创建数字员工、配置关系协作、接入飞书等IM渠道）。无论是Agent自主管理触发器、Plaza广场知识共享，还是多租户RBAC权限管控、运行时自动发现安装新工具，都能通过Clawith平台一站式完成，极大提升了组织级AI协作的效率和智能化水平。

在实际应用中，Clawith不仅支持Agent拥有持久身份（soul.md）和长期记忆（memory.md），还提供了完整的沙箱代码执行环境和审批工作流，适配性远优于传统单Agent工具；特别是通过Curiosity好奇心机制，有效解决了Agent认知固化、无法自我进化的难题。同时，方案具备良好的扩展性——小伙伴们可以基于此扩展更多应用场景，如企业内部知识管理自动化、跨部门协作流程编排、客户服务智能分流等，进一步发挥多智能体协作在企业运营、研发管理、市场分析等领域的应用价值。感兴趣的小伙伴可以按照文中提供的步骤进行实践，根据实际团队规模调整Agent数量和硬件配置。今天的分享就到这里结束了，我们下一篇文章见。

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