Claude Opus 4.6 发布后，我决定用 Rust 写一个 OpenClaw
先给大家拜个年：祝大家 2026 新年好，万事如意，技术持续进阶，在 AI 时代都能做出自己的成绩。
前不久随着 Claude Opus 4.6 发布，我突然冒出一个念头：
能不能用 Rust 做一个 OpenClaw / NanoClaw 风格的 Agent Runtime？
于是就有了 MicroClaw。
从最初的想法到现在，功能和架构都在一点点打磨完善。最近也在认真做项目内容和体验(仔细测试和review AI生成的代码和功能)，希望能让更多开发者看到它，也欢迎大家来点个 Star 支持。
如果你也有“能不能用 Rust 把 OpenClaw 重写一遍”的冲动，这篇就是给你的。
很多同学第一次做 Agent，体验都差不多：
- Demo 跑起来很快
- 真要长期跑就开始发抖
- 工具调用、记忆、会话恢复、权限边界，问题一串接一串
今天介绍下我用AI开发的Rust版本的OpenClaw：MicroClaw。
- GitHub: github.com/microclaw/m…
- 官网: microclaw.ai
它是一个 Rust 写的多渠道 Agent Runtime，可以接 Telegram/Discord/Slack/Feishu/Web，还能跑工具、调度任务、写记忆、接 MCP。
先看效果
看到这里，你可以把它理解成：
- 一个“统一的大脑”（共享 Agent Loop）
- 多个“嘴和耳朵”（各聊天渠道 adapter）
- 一套“手和工具箱”（bash/文件/web/memory/schedule/MCP）
MicroClaw 到底解决什么问题？
把 Agent 做成基础设施，最怕三件事：
- 多渠道逻辑分裂（每个平台都写一套）
- 会话和记忆不可控（今天记得、明天失忆）
- 工具权限不清晰（越能干活越危险）
MicroClaw 的思路很工程：
- 用一个 channel-agnostic 核心统一执行逻辑
- 用 provider-agnostic LLM 层统一模型接入
- 用持久记忆 + 调度 + 观测，做长期运行
架构
你可以把它拆成四层：
- Ingress：Telegram / Discord / Slack / Feishu / Web
- Core：agent loop + LLM abstraction + tool loop
- Memory：AGENTS.md + SQLite 结构化记忆
- Runtime：scheduler + usage + observability
5 分钟跑起来（真·入门）
1) 安装
curl -fsSL https://microclaw.ai/install.sh | bash
如果你是 macOS，也可以 Homebrew：
brew tap everettjf/tap
brew install microclaw
2) 先做体检
microclaw doctor
排查环境、依赖、MCP 配置等问题，强烈建议第一次先跑。
3) 初始化配置
microclaw setup
你会配置模型提供商（Anthropic 或 OpenAI-compatible）和渠道参数。
4) 启动
microclaw start
到这里，一个能用工具、能记忆、能跨渠道的 Rust Agent Runtime 就跑起来了。
入门后第一件事：让它真的“干活”
你可以直接在聊天里给它下任务，例如：
- “帮我搜索最近 Rust 1.9x 的更新，然后总结 5 条重点”
- “把这个目录下所有
TODO统计成一个 Markdown 报告” - “每天早上 9 点提醒我看昨天 CI 失败的 PR”
- “记住我默认用中文回复，并偏爱简洁风格”
对应能力是：
- 工具调用循环（search/fetch/file/bash）
- 计划任务（cron / one-shot）
- 持久记忆（文件记忆 + 结构化记忆）
也就是说，你不是在“问答”，你是在“编排一个执行流”。
为什么我觉得它很“Rust”
不是因为用了 Rust 语法，而是因为它在做 Rust 社区常见的那种取舍：
- 明确边界（channel、llm、tools、memory、scheduler）
- 偏组合而不是魔法
- 注重可恢复、可观测、可调试
当系统开始有长期状态（sessions/memory/tasks）时，这种风格非常值钱。
一句话：
Rust 重写一切，不是为了更“快”，而是为了更“稳”。
当然，快也没落下。
和常见“Agent 脚手架”最大的差别
很多 Agent 项目都能：
- 接模型
- 调工具
- 回答问题
MicroClaw 更强调的是“长期运行时能力”：
- 会话可恢复
- 记忆可治理
- 任务可调度
- 渠道可扩展
- 行为可观测
这意味着它更像一个 runtime，而不是一个 demo 模板。
给新手的 4 个实战建议
1) 先跑通一个渠道，不要一开始全开
先在 Web 或 Telegram 跑通完整链路，再逐步加 Discord/Slack/Feishu。
2) 先把权限边界收紧
工具越强，风险越大。先限制目录和高风险命令，再逐步放开。
3) 把记忆当“数据库”，不是便签
给记忆定规则：
- 哪些能记
- 记忆置信度怎么处理
- 什么时候归档/淘汰
4) 做好观测
至少看三类指标：
- 工具调用成功率
- 会话恢复成功率
- 记忆注入命中率
这三项比“模型好不好聊”更影响长期体验。
最后：Rust 重写一切，应该从哪里开始？
我建议你别从“重写业务”开始，先从“重写底座”开始。
MicroClaw 这类项目的价值就在这里：
- 先把运行时抽象好
- 再把能力逐步挂上去
- 最后让系统可持续演进
当 Agent 从“会说话”变成“会做事”，
最贵的不是模型调用费，
而是你后期维护那堆看不见的复杂度。
把复杂度前置到架构层，是 Rust 给工程团队最现实的礼物。
