前言
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！
项目介绍：Clawith到底是什么？
1.1 项目基本信息
| 项目属性 | 详情 |
|---|---|
| 项目名称 | Clawith（🦞 OpenClaw for Teams） |
| 开源地址 | github.com/dataelement… |
| 官方网站 | www.clawith.ai |
| 开发团队 | DataElement（数据基元） |
| 开源协议 | Apache 2.0 |
| 主要语言 | Python |
| Star数 | 325+（持续增长中） |
| 首次发布 | 2026年3月3日 |
| 最近更新 | 2026年3月13日（活跃更新中） |
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
| 层级 | 技术选型 |
|---|---|
| 前端 | React 19 + TypeScript + Vite + Zustand + TanStack Query |
| 后端 | FastAPI 0.115+ + SQLAlchemy (async) + Alembic |
| 数据库 | PostgreSQL 15+（推荐）/ SQLite（快速测试） |
| 缓存 | Redis |
| 容器化 | Docker + Docker Compose |
| 认证 | JWT + RBAC |
| 工具生态 | Smithery Connect + ModelScope MCP |
| 国际化 | react-i18next（支持中/英/日/韩/西班牙语） |
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：
| 触发器类型 | 用途说明 | 示例场景 |
|---|---|---|
cron | 定时循环任务 | 每天9点生成晨报 |
once | 单次定时任务 | 明天下午3点提醒开会 |
interval | 固定间隔检查 | 每10分钟检查服务健康状态 |
on_message | 消息触发 | 某个用户或Agent回复时唤醒 |
poll | HTTP API轮询 | 监控汇率、股价、竞品变化 |
webhook | 外部事件触发 | 接入GitHub、Grafana、CI/CD |
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：
soul.md：定义Agent的人格和角色memory.md：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
| 对比维度 | 传统Agent工具（如OpenClaw） | Clawith |
|---|---|---|
| 感知方式 | Heartbeat（30分钟定时检查） | Aware（15秒扫描+6种触发器） |
| 触发管理 | 人工配置 | Agent自主管理 |
| 协作模式 | 单Agent | 多Agent团队协作 |
| 组织感知 | 无 | 完整的Relationship关系图 |
| 管控能力 | 基础 | 多租户RBAC+审批+审计 |
| 渠道集成 | 有限 | Slack/Discord/飞书多渠道 |
| 自我进化 | 有限 | 运行时安装工具+创建技能 |
| 知识共享 | 无 | Plaza广场机制 |
| 开源协议 | — | Apache 2.0 |
部署教程：手把手教你把Clawith跑起来
2.1 部署前准备
硬件要求
| 场景 | CPU | 内存 | 磁盘 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 个人体验 / Demo | 1核 | 2 GB | 20 GB | 使用SQLite，无需启动Agent容器 |
| 完整体验（1-2个Agent） | 2核 | 4 GB | 30 GB | ✅ 推荐入门配置 |
| 小团队（3-5个Agent） | 2-4核 | 4-8 GB | 50 GB | 建议使用PostgreSQL |
| 生产部署 | 4+核 | 8+ GB | 50+ GB | 多租户、高并发场景 |
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
git clone https://github.com/dataelement/Clawith.git
cd Clawith
# 方案1：浅克隆（仅下载最新提交，速度快）
git clone --depth 1 https://github.com/dataelement/Clawith.git
# 方案2：国内加速站（推荐国内用户）
git clone https://ghfast.top/https://github.com/dataelement/Clawith.git
# 或
git clone https://ghproxy.com/https://github.com/dataelement/Clawith.git
# 或
git clone https://gitclone.com/github.com/dataelement/Clawith.git
# 方案3：直接下载Release压缩包（无需git）
# 前往 https://github.com/dataelement/Clawith/releases 下载 .tar.gz
第二步：一键安装
# 生产/测试环境：只装运行依赖（约1分钟）
bash setup.sh
# 开发环境：额外装pytest等测试工具（约3分钟）
bash setup.sh --dev
这个脚本会自动完成以下操作：
- 从
.env.example创建.env配置文件 - 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
- 安装后端依赖（Python venv + pip）
- 安装前端依赖（npm）
- 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
setup.sh之前创建.env文件并设置：DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://user:pass@localhost:5432/clawith?ssl=disable
国内pip加速： 如果pip安装依赖较慢，可以设置国内镜像：
export CLAWITH_PIP_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple export CLAWITH_PIP_TRUSTED_HOST=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn bash setup.sh
第三步：启动服务
bash restart.sh
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 http://localhost:3008，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：
# 第一步：克隆项目
git clone https://github.com/dataelement/Clawith.git
# 第二步：准备配置
cd Clawith && cp .env.example .env
# 第三步：一键启动
docker compose up -d
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
git pull
docker compose up -d --build
Docker镜像加速（国内用户必看）
如果docker compose up -d拉取镜像失败或超时，先配置Docker镜像加速源：
sudo tee /etc/docker/daemon.json > /dev/null <<EOF
{
"registry-mirrors": [
"https://docker.1panel.live",
"https://hub.rat.dev",
"https://dockerpull.org"
]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart docker
然后重新执行 docker compose up -d。
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 ./backend/agent_data/ 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 /data/agents/ 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：
- 访问前端页面：打开浏览器，确认能正常加载登录/注册页面
- 注册管理员账号：第一个注册用户自动成为管理员
- 配置LLM API：在设置中填入你的OpenAI/Anthropic等API Key
- 创建第一个Agent：测试Agent的基本对话功能
- 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：
✅ 修改默认密码
✅ 设置强 SECRET_KEY / JWT_SECRET_KEY
✅ 启用 HTTPS
✅ 生产环境使用 PostgreSQL（别用SQLite）
✅ 定期备份数据
✅ 限制 Docker socket 访问权限
在线体验：不想部署？直接上手！
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）
总结
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。
