2026 开源 AI Agent 框架盘点：OpenClaw 之外，还有哪些值得关注的轻量替代方案？

用户57985476971
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2026 年开年以来，开源 AI Agent 赛道热度不减。OpenClaw 以 180K+ Stars 稳坐头把交椅，但其 430K 行代码的体量和频繁的安全事件（恶意插件、CVE 漏洞等），也让不少开发者开始寻找更轻量、更可控的替代方案。

本文梳理了目前值得关注的几个轻量级开源 AI Agent 框架，供开发者参考选型。

1. ZeroClaw —— Rust 极致性能派

  • 语言： Rust
  • 特点： 单静态二进制文件，<5MB 内存占用，毫秒级启动
  • 定位： OpenClaw 的高效安全替代

ZeroClaw 是目前性能最极致的 AI Agent 运行时。3.4MB 的二进制文件，启动时间不到半秒，支持 22+ LLM 提供商。它的设计哲学是"零开销、零妥协"，适合部署在边缘服务器、VPS 或任何对资源敏感的环境。

不过 Rust 的开发门槛意味着二次开发和社区贡献的门槛也相对较高。如果你只是想用而不是改，这不是问题；如果你想深度定制，需要 Rust 功底。

2. PicoClaw —— Go 嵌入式极简派

  • 语言： Go
  • 特点： <10MB 内存，可运行在 $10 硬件上
  • 定位： 嵌入式/IoT 场景的 AI Agent

PicoClaw 由 Sipeed 团队开发，在 NanoBot 基础上用 Go 重写，目标是让 AI Agent 跑在树莓派甚至 RISC-V 开发板上。有趣的是，据开发者透露，约 95% 的核心代码是由 AI Agent 自身生成的。

适合硬件爱好者和 IoT 场景，但在高级功能（记忆系统、复杂工作流）方面相对薄弱。

3. NanoBot —— Python 极简学习派

  • 语言： Python
  • 特点： ~4K 行代码，极致精简
  • 定位： 学习和快速原型

NanoBot 由香港大学数据智能实验室开发，用约 4000 行 Python 实现了 Agent 的核心能力。代码量比 OpenClaw 小 99%，非常适合想要理解 AI Agent 原理的开发者。

但功能相对基础，缺少记忆系统、技能插件等高级特性，更适合作为学习项目或二次开发的起点。

4. CountBot —— Python 中文生态派（新）

  • 语言： Python
  • 代码量： ~21K 行
  • 特点： 中文优先、国产大模型深度适配、智能记忆系统、多渠道统一
  • 定位： 面向中文用户的功能完整型个人 AI Agent
  • GitHub： github.com/countbot-ai…

CountBot 是今天（2026.2.21）刚刚开源的新项目。它在定位上填补了一个空白：在 NanoBot 的极简和 OpenClaw 的全能之间，提供一个功能完整但代码量可控的中间方案，并且把中文用户体验做到了第一优先级。

几个值得关注的设计：

智能记忆系统： 这是 CountBot 相比其他轻量框架最大的差异化。它实现了自动对话总结、上下文滚动压缩、长期记忆持久化存储和关键词检索。在同类 21K 行级别的框架中，这套记忆系统的完成度相当高。

国产大模型原生支持： 通过 LiteLLM 统一接口，开箱即用地支持智谱 AI、千问、Kimi、MiniMax、DeepSeek、豆包、文心、混元等 10+ 家国产大模型。特别是智谱 AI 的免费 GLM-4.7-Flash 模型，让用户可以零成本上手。

多渠道统一： 一套代码同时服务 Web UI、飞书、钉钉、QQ、Telegram，所有渠道共享记忆系统。这在轻量框架中比较少见——NanoBot 和 PicoClaw 的渠道支持相对有限，ZeroClaw 主要支持 Telegram。

双模式部署： 除了传统的 Python 运行方式，还提供了编译好的桌面版（Windows/macOS/Linux），非技术用户也能直接下载使用。

12 种性格系统 + 主动问候： 从"暴躁老哥"到"佛系大师"的 12 种预设性格，以及基于空闲检测的主动问候机制（Heartbeat），让 Agent 更像一个有温度的伙伴而不只是工具。

渐进式安全： 本地访问零摩擦，远程访问自动引导设密码。相比 OpenClaw 曾经暴露的安全问题，这种"按需升级"的安全策略对个人用户更友好。

横向对比

维度OpenClawZeroClawPicoClawNanoBotCountBot
语言TypeScriptRustGoPythonPython
代码量~430K 行较小较小~4K 行~21K 行
内存占用高<5MB<10MB低中等
记忆系统✅ 完整基础基础❌✅ 完整
多渠道✅ 丰富Telegram 为主有限有限✅ 6 个渠道
技能/插件✅ 生态丰富有限有限基础✅ 10 个插件
中文支持社区翻译英文为主英文为主英文为主✅ 原生中文
国产大模型需配置部分支持部分支持部分支持✅ 深度适配
桌面版❌❌❌❌✅ Win/Mac/Linux
上手难度较高中等低低低
适合人群极客/高级用户性能敏感场景IoT/嵌入式学习/原型中文个人用户

选型建议

  • 想要功能最全、不在乎资源占用 → OpenClaw
  • 追求极致性能和安全、有 Rust 基础 → ZeroClaw
  • IoT/嵌入式场景、极低资源 → PicoClaw
  • 学习 AI Agent 原理、快速原型 → NanoBot
  • 中文用户、想要开箱即用的个人助手、接国产大模型 → CountBot

每个项目都有自己的生态位，选择取决于你的具体需求和使用场景。

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