概览

• Moltbot 是由奥地利开发者 Peter Steinberger（@steipete）创建的开源个人 AI 助手，前身为 Clawdbot¹
• GitHub Stars 在短时间内突破 98,000+（截至 2026-01-29）⁵
• 核心特点：本地优先、多渠道接入、可执行实际任务、支持自建技能和扩展
• 与 Claude Code 对比：Moltbot 定位”生活助理”，Claude Code 定位”编程助手”，两者互补而非竞争
• 安全性需要特别关注：建议在独立设备（如 VPS）上运行，避免使用存有敏感信息的主机
• 适合有一定技术背景的用户，普通用户建议等待更简化的安装方案

前言

最近，一个叫 Moltbot 的开源 AI 助手在技术圈火得一塌糊涂——如果你在 Twitter/X 上刷到过关于”一只龙虾”的讨论，那说的就是它。说实话，刚开始看到那些”iPhone 时刻”、”提前体验 AGI”的夸张评价时，我是持怀疑态度的。但这次有点不一样，Moltbot 确实让我看到了一些真正不一样的东西。它不是又一个 ChatGPT 套壳，也不是某个大公司的封闭产品，而是一个运行在你自己设备上的”个人 AI 助手”，能够接入你常用的聊天软件（WhatsApp、Telegram、Discord 等），并且真正”做事情”——执行命令、管理日历、发送邮件、自动化工作流等等。当然，这种强大也带来了风险，在本文中我会详细介绍 Moltbot 的历史背景、核心功能、使用方法、适用场景以及它的优势和局限性。

历史背景：从 Clawdbot 到 Moltbot

Moltbot 的故事要从它的创始人 Peter Steinberger 说起。Steinberger 是一位奥地利开发者和创业者，网名 @steipete，曾创办 PSPDFkit（知名 PDF SDK 公司）¹。他在个人博客里写过一段挺有共鸣的经历：离开创业公司后有很长一段时间“提不起劲”，后来又被 AI 的浪潮重新点燃了创作欲²。

Moltbot 最初是 Steinberger 为自己打造的个人工具，当时叫做 Clawdbot（取名来自 Anthropic 的 Claude）。他的目标是创建一个能够帮助他”管理数字生活”和”探索人机协作可能性”的助手¹。最初版本的核心是 Clawd（”Peter’s crustacean assistant”，Peter 的甲壳纲助理），随着项目的成熟，他决定将其开源，让更多人能够使用和贡献。

有趣的是，Clawdbot 的名字并没有保留太久。由于 Anthropic 的商标要求，Steinberger 被迫将项目改名为 Moltbot。尽管名字变了，但项目的”龙虾灵魂”（lobster soul）保持不变¹。Steinberger 在 X 上透露，改名当天还遇到了一些小插曲：加密货币诈骗者趁机抢注/冒用相关账号与用户名来搞事，他不得不公开提醒粉丝注意甄别¹。

Moltbot 的爆火速度令人咋舌。根据 TechCrunch 在 2026-01-27 的报道，它在短短几周内就冲破了 44,000+ Stars，并成为技术圈的热门话题¹。而截至 2026-01-29，GitHub 上的 Stars 已经进一步来到 98,000+⁵。甚至影响了股市——同一篇报道里提到，Cloudflare 的股价也因社交媒体对 Moltbot 的热议而在盘前上涨约 14%¹。

Moltbot 是什么

根据官方定义，Moltbot 是”一个运行在你自己设备上的个人 AI 助手”³。它可以通过你已经在使用的聊天渠道（WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、iMessage、Microsoft Teams、WebChat 等）与你互动³。

与 ChatGPT 等云端 AI 服务不同，Moltbot 的核心特点是：

• 本地优先：运行在你自己的电脑或服务器上，而不是云端
• 可执行任务：不只是聊天，可以真正”做事情”
• 多渠道接入：通过你熟悉的聊天软件与它交互
• 开源：代码完全公开，可审查和定制

Moltbot 采用 Gateway + Agent 的架构模式：

WhatsApp / Telegram / Slack / Discord 等
              │
              ▼
┌───────────────────────────────┐
│            Gateway            │
│       (control plane)         │
│     ws://127.0.0.1:18789      │
└──────────────┬────────────────┘
               │
               ├─ Pi agent (RPC)
               ├─ CLI (moltbot …)
               ├─ WebChat UI
               ├─ macOS app
               └─ iOS / Android nodes

Gateway 是 WebSocket 控制平面，负责会话、渠道、工具和事件的管理。支持通过 Tailscale Serve/Funnel 或 SSH 隧道远程访问³。

核心功能

多渠道消息中心

Moltbot 最让人眼前一亮的地方，是它几乎支持你能想到的所有通讯方式³。WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、iMessage（仅 macOS）、BlueBubbles、Microsoft Teams、Matrix、Zalo……甚至还有 WebChat 界面和移动端语音对话。这意味着你不用专门下载一个 APP，直接用平时聊天的方式就能和 Moltbot 对话——手机上发 WhatsApp，电脑上用 Discord，或者直接打开浏览器用 WebChat，怎么方便怎么来。是不是感觉挺省事的？哈哈！

实际任务执行

Moltbot 的口号挺有意思：”The AI that actually does things”（真正做事情的 AI）⁴。这不是吹牛，它确实能干不少实事——管理你的日历和事件、发送邮件和消息、自动化那些重复性的繁琐任务、执行 shell 命令、浏览网页抓取信息、还能和 Asana、Grok API 这些第三方服务集成³。你甚至可以创建 cron 任务和提醒、运行后台任务、让它帮你做代码审查和测试、管理文件什么的³。

从社区反馈来看，大家确实在用 Moltbot 处理各种任务，从简单的待办事项到复杂的自动化工作流都有⁴。不过你可能会问：这些功能 ChatGPT 不是也能做吗？区别在于，Moltbot 是运行在你自己的设备上，你可以完全控制它用什么模型、怎么执行命令，而且上下文是跨会话保留的——它”记得”你之前说过的话，这点后面会细说。

多代理路由

Moltbot 有个挺实用的功能叫”多代理路由”³。简单来说，你可以为不同的目的创建不同的 AI 代理，每个代理有自己的工作区和会话记忆。比如你可以在一个 Telegram 群组里用一个专门处理代码问题的代理，在另一个 WhatsApp 聊天里用一个管理日历的代理，或者在 Discord 里用一个帮你抓取信息的代理。每个代理互不干扰，各有各的上下文和记忆。对于有多场景需求的小伙伴来说，这个功能应该会挺顺手。

Voice Wake + Talk Mode

如果你是 macOS/iOS/Android 用户，Moltbot 还支持语音唤醒和持续对话模式（需要结合 ElevenLabs）³。这听起来有点像 Siri，但你喊的是你自己的 AI 助手，而且它能执行更复杂的任务——不只是设个闹钟或查个天气那么简单。想象一下，你在家里喊一声 Moltbot，让它帮你检查服务器状态、发送邮件、或者运行一段脚本，是不是有点科幻电影的感觉？(～￣▽￣)～

Live Canvas

Moltbot 还有个叫 Live Canvas 的功能，是一个 AI 驱动的可视化工作区（Canvas + A2UI）³。代理可以在 Canvas 上创建和操作内容，实现更丰富的交互体验。说实话，这个功能我还没太深入体验，不过从描述来看，它应该能让你更直观地看到 Moltbot 在做什么——比如它在浏览网页时，你可以在 Canvas 上实时看到页面内容和操作。如果你喜欢可视化的工作方式，这个功能应该会很对你胃口。

技能系统

Moltbot 真正强大的地方，在于它的技能系统³。内置技能已经覆盖了浏览器控制、Canvas、节点管理、cron 任务、会话管理等常用功能，但更厉害的是托管技能和工作区技能。托管技能是社区贡献的，你可以通过 ClawdHub 发现和安装别人做好的技能；工作区技能则是你自己在工作区里创建的自定义技能。这意味着 Moltbot 的功能是几乎无限可扩展的——从简单的数据处理到复杂的工作流自动化，理论上只要你能想得到，就能通过技能系统实现。对于喜欢折腾的小伙伴来说，这应该是个挺有意思的 playground。

与 Claude Code 的对比

如果你关注 AI 编程工具，可能会好奇 Moltbot 和 Claude Code 有什么区别。虽然两者都涉及 AI 和命令行，但它们的设计目标和定位完全不同。

核心定位差异

Moltbot 是一个”个人 AI 助手”，目标是成为你的数字生活管家——它可以帮你管理日历、发送邮件、自动化工作流、甚至控制智能家居设备。它的交互界面是你熟悉的聊天软件（WhatsApp、Telegram、Discord 等），你可以像和朋友聊天一样与它对话。

Claude Code 则是一个”AI 编程助手”，专注于软件开发工作流。它在你的终端中运行，帮助你阅读代码、编写功能、调试问题、执行命令等。它的”栖息地”是代码库和命令行，而不是社交软件。

架构对比

两者都采用本地优先的架构，但实现方式不同：

适用场景

如果你想要一个能跨多个平台访问的 AI 助手，需要在手机上通过 WhatsApp/Telegram 与 AI 交互，或者希望 AI 能够处理非编程任务（比如日历、邮件管理），那么多半你会更倾向于 Moltbot。特别是如果你有多渠道自动化需求（家庭、工作、个人项目），Moltbot 的灵活性应该会让你挺满意的。

反过来，如果你的主要工作是软件开发，需要在代码库中快速导航和理解代码，或者希望 AI 能够帮你编写、重构、调试代码，那 Claude Code 显然是更合适的选择。它深度集成到开发环境中，对于日常的编程工作流支持会更好。

当然，最理想的情况是你能明确自己的需求——是想让 AI 帮你处理生活琐事，还是想让 AI 成为你的编程搭档。搞清楚这一点，选择起来就会容易得多。

互补而非竞争

说实话，Moltbot 和 Claude Code 并非竞争关系，反而可以互补。一些技术爱好者同时使用两者：用 Claude Code 处理编程任务，用 Moltbot 管理数字生活。这种搭配其实挺合理的——让专业的工具做专业的事。

比如，你可以用 Claude Code 开发一个新功能，同时用 Moltbot 监控部署状态、管理服务器、发送通知。更进阶一点，你甚至可以让两者通过 webhook 或 API 相互通信，形成一个完整的自动化工作流。想象一下，当代码提交到 GitHub 后，Moltbot 自动通知团队；当服务器出现异常时，Moltbot 又提醒你用 Claude Code 去排查问题。这种协同工作的效率，确实不是单一工具能比的。

Moltbot 适合你吗？

在继续之前，我必须先说清楚一件事：我特别不建议没有技术背景的用户直接上手 Moltbot。

首先，Moltbot 有执行命令的能力。这意味着如果配置不当或者被攻击者利用，它可能会在你的服务器上执行一些你意想不到的操作。小白用户可能不理解 rm -rf 或 chmod 777 这些命令的威力，也不懂如何限制 Moltbot 的权限。想象一下，如果有人通过提示注入（prompt injection）欺骗 Moltbot，让它删除你的文件、发送你的数据、或者开放你的服务器端口，后果会很严重。

其次，安全配置需要专业知识。虽然 Moltbot 默认开启了 DM 配对机制，但很多小白用户可能会为了省事把策略设置为 open，或者把所有域名都加入允许列表。还有些用户可能会在存有 SSH 密钥、API 凭证和密码管理器的主机上直接运行 Moltbot——这简直就是在裸奔。更糟糕的是，小白用户可能不知道如何查看日志、如何检测异常活动，甚至不知道自己的 Moltbot 已经被控制了。

再次，部署和维护本身就有门槛。你需要会使用命令行，会管理服务器，会排查网络问题，会处理依赖冲突。对于小白用户来说，可能连 npm install 都会报一堆错误，更别提配置反向代理、设置防火墙规则这些操作了。而且 Moltbot 更新频繁，API 和配置可能经常变化，没有一定的技术能力真的很难跟上。

最后，成本问题也不容忽视。使用高级模型（如 Opus 4.5）会产生显著的 API 成本，小白用户可能不理解 token 计费方式，也不知道如何设置预算限制。有些人可能会因为好奇或者测试，不小心跑出一张巨额账单。服务器租赁、域名解析、SSL 证书这些也都需要成本和维护精力。

所以，如果你是小白用户，真的建议先等等。等社区出了更简化的安装方案，或者等出了托管服务，那时候再上车会安全很多。毕竟，AI 助手是为了让生活更方便，而不是给自己埋雷。

为了帮助你快速判断 Moltbot 是否适合你，我制作了一个简单的决策流程图：

💡 快速判断：三项全部通过 → 立即尝试；有一项不满足 → 建议观望；多项不满足 → 等待更友好的版本。

优势与局限性

Moltbot 的优势还是很明显的。首先是完全控制——数据和 AI 行为完全在你的控制之下，代码是开源的，不会被任何特定服务提供商锁定。其次是高度可定制，Moltbot 的技能系统让你可以创建和分享自定义技能，而且支持多种 AI 模型。对于喜欢折腾的技术爱好者来说，这种灵活性应该会很有吸引力。多渠道集成和强大的自动化能力也是 Moltbot 的特色。你可以通过已经在使用的应用访问它，在不同渠道间保持一致的体验。更重要的是，它不只是生成文本，而是可以真正执行命令和操作。它可以运行多个专门的代理协同工作，上下文跨会话保留，持续学习。这种”真正做事情”的能力，是很多 AI 助手所欠缺的。

当然，Moltbot 的局限性也不容忽视。最大的问题是技术门槛高——安装和配置需要命令行操作，出现问题需要一定的技术能力来解决。安全风险也需要认真考虑，Moltbot 有执行命令的能力，如果有人通过提示注入攻击它，可能会触发 unintended 操作。资源消耗也不容小觑，你需要独立的设备或服务器运行它，使用高级模型会产生显著的 API 成本。最后，Moltbot 还是个早期产品，可能存在 bugs 和不稳定，如果你追求稳定性和完善的文档，可能需要再等等看。

我的观点是：Moltbot 这种高度自动化的理念，本质上是在减少人类的参与度，但这可能会带来一个悖论——就像软件开发中没有”甲方”的反馈，产品往往是做不出来的。它强调的”记忆”功能本身可能就是个伪命题，人的需求总是在不断变化的，一个真正”聪明”的助手应该学会遗忘而不是死记硬背。更深层的问题是，过度依赖会让个人可维护性变差、消耗大量 token，最重要的是可能让人类变得更笨而不是更聪明——就像用 GPS 久了就不会看地图一样，技术便利的背后可能是某些基本能力的退化。

小结

Moltbot 代表了个人 AI 助手的一个有趣方向——本地优先、开源、高度可定制，它的病毒式传播并非偶然，而是因为它真正解决了现有 AI 助手的一些痛点（供应商锁定、实际执行任务的能力）。不过它目前仍处于早期阶段，安装和使用都需要一定的技术背景，安全性和隐私风险也是需要认真考虑的问题——一个能够执行命令、跨会话保留上下文的 AI 助手既是强大的工具，也是潜在的风险。它”记住”你的一切数据，这既是它的优势，也是对隐私的侵犯。如果你是一名开发者或技术爱好者，有一台闲置的服务器或 VPS，并且喜欢折腾新技术，那么 Moltbot 值得一试；但如果你是普通用户，只是想要一个像 Siri 那样”开箱即用”的助手，那么目前可能还不是最佳时机。无论如何，Moltbot 的出现和火爆证明了人们对真正”个人化”的 AI 助手的需求——一个真正属于自己、理解自己、并且能够真正帮助自己的 AI，而不是某个大公司提供的通用服务，这种需求或许正是 AI 从”工具”走向”伙伴”的第一步。

参考文献

1. TechCrunch – Everything you need to know about viral personal AI assistant Clawdbot (now Moltbot). https://techcrunch.com/2026/01/27/everything-you-need-to-know-about-viral-personal-ai-assistant-clawdbot-now-moltbot/
2. Peter Steinberger – Finding My Spark Again. https://steipete.me/posts/2025/finding-my-spark-again
3. GitHub – moltbot/moltbot: Your own personal AI assistant. Any OS. Any Platform. The lobster way. 🦞. https://github.com/moltbot/moltbot
4. Moltbot Official Site – The AI that actually does things. https://molt.bot/
5. GitHub API – moltbot/moltbot repo metadata (stargazers_count). https://api.github.com/repos/moltbot/moltbot