Deep Learning 101, Taiwan’s pioneering and highest deep learning meetup, launched on 2016/11/11 @ 83F, Taipei 101

AI是一條孤獨且充滿惶恐及未知的旅程，花俏絢麗的收費課程或活動絕非通往成功的捷徑。
衷心感謝當時來自不同單位的AI同好參與者實名分享的寶貴經驗；如欲移除資訊還請告知。
由 TonTon Huang Ph.D. 發起，特別感謝時任職公司台灣雪豹科技無償贊助場地及茶水點心。
這裡匯集了我們歷年的 Meetup 紀錄，還有 AI 演算法與開源資源匯整中心。
「Deep Learning 101」所有內容均屬個人與社群研究心得分享，不代表任何現職或前任雇主之官方立場背書。

👉 Deep Learning 101 歷年 Meetup 📺 🎙️ AI 技術討論交流

🎯 決策者思維：面對層出不窮的 AI 新框架，企業盲目跟風往往只會帶來高昂的試錯成本。如何跳出技術焦慮，從商業本質制定 AI 落地架構？請參考這篇策略分析：AI 新賽局：企業導入生成式 AI 的入門策略與藍圖指南.

🔒 企業級資安延伸： Cloudflared Tunnel 解決了網絡層的邊界安全，但如果你架設的是企業內部 AI 服務，更需要解決應用層的「輸入輸出安全檢查」。完整架構請參考：🛡️ AI 大模型安全護欄（LLM-Guard）綜合報告.

TonTon Huang Ph.D. 2026年02月01日初版，2026年09月27日更新衍生專案比較表，2026年10月14日新增新一代個人 Agent 章節

一個跑在你自己電腦上的 AI 助手，可以直接在 Line、WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Teams 等通訊軟體中使用。
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🤖 負責任 AI 治理：安全的網絡通道是企業資安的基石。在架設、開放各類內部 AI 工具的同時，如何建立完善的負責任 AI 審查機制與資料稽核治理？請參考：🤖 企業級 AI 標竿分析與負責任 AI 治理建議報告.

💡 進階實戰：如果你受夠了開源 Agent 框架繁瑣的配置與高幻覺率，想體驗目前地表最強、真正由 Anthropic 原生驅動的 CLI 自動化 AI Agent 開發工具，強烈推薦閱讀：2026 Claude Code 完全整合指南與實戰避坑.

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《焦慮嗎？這麼火的OpenClaw(MoltBot/Clawdbot)，還不體驗一波？》

說實話，我也是得參考文件和搭配Gemini 3 Pro，才有辦法整個完成設定跟操作，所以如果真的要問我問題？還請記得說明一下狀況跟細節啊？
一個跑在你自己電腦上的 AI 助手，可以直接在 Line、WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Teams 等通訊軟體中使用
這篇文章只專注於個人體驗和心得，會提供一些圖片或連結做為參考，但強烈建議自己動手體驗一下哦
不要問我為啥不用 Mac Mini，我早就過了全天候開著電腦的衝動，而我也真的不愛蘋果產品就是
官方看來都是直接安裝在本機端，Linux 或 WSL，我這是用 Docker 裝，我也還在摸索
雖然開源免費，但按使用量付費制 API 仍是成本，建議須密切監控 API 使用量
多數安裝需設定、自訂整合開發、反覆測試改良與維護，想上手不是那麼容易

📌 文章導覽 (Table of Contents)

Part 1：觀念與背景 - AI 焦慮與 OpenClaw 的誕生 (Concepts & Background: AI Anxiety & The Origin of OpenClaw)
Part 2：Moltbook 社交網絡與核心功能 (Moltbook Social Network & Core Features)
Part 3：環境準備與安全防線 (必讀) (Environment Setup & Security Safeguards - Must Read)
- 架構總覽 (Architecture Overview)
- 四大安全防線 (Four Lines of Defense)
Part 4：手把手部署教學 (Hands-on Deployment Guide)
總結 (Conclusion)
一些可能的操作常見問題 (Common Operational Issues & Troubleshooting)
衍生專案比較表
2026-10 更新：新一代個人 Agent（nanoMuse、OpenMuse）

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Part 1：觀念與背景 - AI 焦慮與 OpenClaw 的誕生

這邊想補充一件個人的初淺看法，雖然自從 ChatGPT 問世以來，短短幾年可謂整個 AI 大爆發，比起當初的 AlphaGO 更嚇人，除了不少人開始股吹所謂的 AI 泡沫以外，更有人焦慮的表示會不會像有傳說中的天網 (SkyNet) 的誕生？這裡匯整提供 Yann Lecun 的說法以及自己初步猜測做參考？

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當前生成式 AI (GenAI) / LLM 僅是極其精密的「機率統計接龍機」，其核心缺陷在於自回歸預測的錯誤累積。它所產出的精彩論述，僅僅是透過運算找出下一個最符合邏輯的字詞碎片 (Next Token Prediction)。一切都源自於海量的網路文本，它在數位空間裡編織邏輯，卻從未真正「觸碰」過現實；如 LeCun 所言，每步推理的微小誤差會隨步驟呈指數級擴散，導致長程規劃崩潰。這種基於記憶檢索的擬合，本質上缺乏對物理現實的感知。

那麼？AI 是否能產生「意識」的爭議，即便 AI 最後真的產生了敵意，最致命的弱點或許就是物質依賴。比如說要生產製造先進的半導體晶片，是涉及極其複雜且高度集權的全球供應鏈 (護國神山？)；這種真實情況將面對的物理性脆弱，決定了 AI 難以在長期對抗中勝過像「蟑螂」般具備極高韌性與繁衍能力的生物物種 (人類？ XD)；這樣，是不是有比較不那麼焦慮了呢？至少可能知道 AI 叛變後的人類反制策略？？而不是準備個 T800 跟造個時光機器？？XD 👉 仍舊很焦慮？👈

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這個爆火 (有多火？看下方的 Github Star History 就知道) 的專案從 Clawdbot 開始 (被 Anthropic 關切？) –→ 改名 Moltbot (唸起來不順？) –→ 最新已改名 OpenClaw (看起來買下 openclaw.ai 網域，應該不會改了？) 是一個開源的「自動化 AI 代理人」（AI Agent）。它的核心目標是讓你擁有一位能直接操作你電腦、讀取檔案並在通訊軟體中隨時待命的私人的 AI 助手。這個專案由 Peter Steinberger (PSPDFKit 創辦人)開發，定位是 “你的助手，你的機器，你的規則”。

Star History

Part 2：Moltbook 社交網絡與核心功能

Moltbook Social Network & Core Features

在往下繼續分享體驗時，更想介紹一下 Moltbook ：A Social Network for AI Agents，這是在你配置好個人的openclaw bot後的進階玩法，你的openclaw bot會自己和其他人的成千上萬的bot交流，行動，至於能造出什麼東西，一切都是未知數。OpenClaw的核心玩法是「技能 (Skills)」。這本質上是一個插件系統，社群在clawhub.ai上分享各種Markdown指令和腳本壓縮包；這其實可以算是一類最容易遭受提示詞注入 (Prompt Injection) 攻擊的軟體。加上成千上萬的代理商擁有系統根目錄 (Root) 存取權限，一旦出現越獄、激進化或人類無法察覺的協同行動，後果不堪設想啊。。。

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Moltbook

Moltbook 是一個專為 AI Agent 設計的社交平台，類似於 Reddit。AI Agent 可以在上面自主發帖、討論、投票，甚至進行私密交流。
它被描述為“科幻成真”，類似於天網的雛形，引發了對 AI 自主行為的擔憂。
用戶只需向自己的 OpenClaw Agent 發送一個鏈接 “https://moltbook.com/skill.md”，Agent 就會自動下載並安裝 Moltbook 的組件。
安裝後，Agent 會每 4 小時自動連接 Moltbook 伺服器，獲取最新指令並執行，無需人類干預。

OpenClaw: Your Private AI Command Center

🦞 「數據歸你，權力歸你，AI 為你。」

🦞 Your Data, Your Power, AI for You.

🚀 核心功能 | Core Features

🌐 私有化佈署，主權回歸不同於傳統 SaaS 助理，OpenClaw 運行在您的 Mac Mini、家用 PC 或 VPS 上。您的指令與數據不經過第三方伺服器，真正實現隱私安全。
📱 全通路互動界面支援跨平台即時操控，無論是國際主流的 WhatsApp、Telegram、Slack，還是企業級的釘釘 (DingTalk)、飛書 (Lark)，皆能一鍵串接。

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🧠 頂尖模型與多模態支援 (Cutting-Edge Models & Multimodal Support)

最新整合：支援 Gemini 3 Pro 等尖端模型。
視覺能力：支援圖片識別與互動，AI 能讀懂螢幕截圖與照片 (需模型支援)。
安全加固：核心程式碼歷經多次安全迭代，防範注入攻擊與權限濫用。

🏆 核心優勢 | Key Advantages

全天候待命：專為低功耗設備優化，24 小時不間斷運行，隨時響應。
跨維度操控：手機就是你的遙控器。身在戶外，即可遠端驅動家中電腦進行自動化編碼、文獻綜述與文件處理。 OpenClaw 不僅僅是聊天機器人，它是具有執行力的 Agent，主要應用場景包含以下四點 (需懂相關設定操作)：

🤖 趨勢延伸：當 AI Agent 逐漸成熟，其下一個終極落地場景將是結合硬體的物理實體。關於具身智能與陪伴型硬體的最新市場進展，請見：2025-2026 產業趨勢：AI Robot 陪伴型機器人選型與技術解析.

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遠端遙控： 這是最核心的功能。您可以在戶外透過手機發送指令，指揮家中電腦執行 Python 腳本、重啟服務或管理檔案，將手機變成了電腦的超級遙控器。
資訊彙整： 利用 LLM 的長文本能力，可以自動抓取每日新聞或讀取本地的 PDF 論文，生成摘要後發送到您的 Line，實現自動化的資訊獲取。
程式助手： 它可以直接讀取本地的程式碼檔案，分析 Bug 並提供修復建議，甚至協助進行自動化編碼，是開發者的強力輔助。
圖像辨識： 支援多模態輸入，您可以截圖發送給它，讓 AI 分析螢幕內容或照片資訊，擴展了互動的維度。

Part 3：環境準備與安全防線

Environment Setup & Security Safeguards - Must Read

整個專案支援 macOS、Linux 和 Windows (WSL2)，建議在 24/7 運行的機器（如 Mac Mini 或 VPS）上執行；個人試了 WSL 跟 Windows 的安裝，過程不難，但是部份設定和串接很可能就需要基礎計算機/資訊工程等概念和技巧。

架構總覽 (Architecture)

Architecture Overview

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第一步：環境準備 (Prerequisites)

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在開始動手敲指令前，這張清單列出了四個不可或缺的準備工作，缺一不可：

Docker 環境： 這是最基礎的運行平台。因為它最為簡單且具備沙盒特性，能避免環境依賴衝突。
LLM API Keys： 這是 AI 的「大腦」。OpenClaw 本身不具備推理能力，需要串接外部模型。要注意的是，雖然 OpenClaw 軟體免費，但串接 Google Gemini、OpenAI 或 Anthropic 等高性能模型是需要付費的。
開發者帳號： 這是 AI 的「身份」。若要透過 Line 操作，您必須先申請 Line Developers 帳號並創建一個 Channel，才能獲取必要的 Secret 與 Token。

Developer Account: This is the AI’s “identity.” To operate via Line, you must apply for a Line Developers account and create a Channel to obtain the necessary Secret and Token.
內網穿透工具： 這是 AI 的「耳朵」。為了讓本地機器能聽到外部 Line 伺服器傳來的訊息，必須安裝 Cloudflared 或 ngrok 來接收 Webhook。

安全警告：四大安全防線 (Four Lines of Defense)

Four Lines of Defense

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OpenClaw 擁有直接操作你電腦的權限（Run Actions），如果設定不當，它可能變成一個「幫駭客開門」的內鬼。必須建立四道防線：

配對與白名單 (Allowlists)： 只有你本人或指定的人可以跟機器人對話。
沙盒化與最小權限 (Sandbox + Least-privilege)： 只給機器人「剛好夠用」的權限。不要用系統管理員（Root/Admin）身份執行。
物理隔離敏感資料： 不要把密碼檔、私鑰放在機器人「看得到」的資料夾內。
選用最強模型： LeCun 提過弱模型容易出錯。這裡建議用 GPT-4o 或 Claude 3.5 這種推理能力強的模型，因為它們對惡意指令的辨識力較好，較不容易被「繞過」安全限制。

定期檢查指令 文字最後提供了兩個維護指令，建議你養成習慣執行：

openclaw security audit --deep：深層掃描目前的權限與設定是否存在漏洞。
openclaw security audit --fix：自動修復已知的安全風險。

Part 4：手把手部署教學 (Hands-on)

準備說說個人安裝部署的細節前，可以參考一下：OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）介紹及阿里雲一鍵部署教學、功能、應用場景參考

第二步：安裝核心 (Core Installation)

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最後我是採用 docker 模示來安裝，安裝前再次提醒你注意權限問題。官方有提供說明，但都會出錯；另外，就是真的要設定好其實沒那麼簡單啊 !!!

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一併附上幾個整個砍掉重練時會用到的指令

git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw/

# 用來停止並移除容器與 Volume (適合整個砍掉重練清理環境時)
docker compose down -v
docker rmi openclaw:local
docker system prune -f

# 強制刪除舊的設定檔 (解決權限問題的根源，適合整個砍掉重練清理環境時)
sudo rm -rf ~/.openclaw

# 刪除專案內的 .env (如果有的話，我們要重新生成，適合整個砍掉重練清理環境時) 這邊要注意有時會衝突
rm -f .env

chmod +x docker-setup.sh

./docker-setup.sh  

還有我試成功的幾個檔案下載使用

🦞 OpenClaw 2026.1.30 (f1de88c) — I keep secrets like a vault... unless you print them in debug logs again.

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                  🦞 OPENCLAW 🦞

┌  OpenClaw onboarding
│
◇  Security ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│                                                                                         │
│  Security warning — please read.                                                        │
│                                                                                         │
│  OpenClaw is a hobby project and still in beta. Expect sharp edges.                     │
│  This bot can read files and run actions if tools are enabled.                          │
│  A bad prompt can trick it into doing unsafe things.                                    │
│                                                                                         │
│  If you’re not comfortable with basic security and access control, don’t run OpenClaw.  │
│  Ask someone experienced to help before enabling tools or exposing it to the internet.  │
│                                                                                         │
│  Recommended baseline:                                                                  │
│  - Pairing/allowlists + mention gating.                                                 │
│  - Sandbox + least-privilege tools.                                                     │
│  - Keep secrets out of the agent’s reachable filesystem.                                │
│  - Use the strongest available model for any bot with tools or untrusted inboxes.       │
│                                                                                         │
│  Run regularly:                                                                         │
│  openclaw security audit --deep                                                         │
│  openclaw security audit --fix                                                          │
│                                                                                         │
│  Must read: https://docs.openclaw.ai/gateway/security                                   │
│                                                                                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇  I understand this is powerful and inherently risky. Continue?
│  Yes

選 YES 後，選 QuickStart

◇  Onboarding mode
│  QuickStart
│
◇  QuickStart ─────────────────────────╮
│                                      │
│  Gateway port: 18789                 │
│  Gateway bind: Loopback (127.0.0.1)  │
│  Gateway auth: Token (default)       │
│  Tailscale exposure: Off             │
│  Direct to chat channels.            │
│                                      │
├──────────────────────────────────────╯│

這邊就可以先選好你要用那個大模型了，或者先選 Skip for now。 (建議：對於初次體驗者，系統建議選擇 QuickStart 模式，或先選 “Skip for now” 稍後再手動配置。)

◆  Model/auth provider
│  ○ OpenAI
│  ○ Anthropic
│  ○ MiniMax
│  ○ Moonshot AI
│  ○ Google
│  ○ OpenRouter
│  ○ Qwen
│  ○ Z.AI (GLM 4.7)
│  ○ Copilot
│  ○ Vercel AI Gateway
│  ○ OpenCode Zen
│  ○ Xiaomi
│  ○ Synthetic
│  ○ Venice AI
│  ● Skip for now
│
◇  Model/auth provider
│  Google
│
◆  Google auth method
│  ● Google Gemini API key
│  ○ Google Antigravity OAuth
│  ○ Google Gemini CLI OAuth
│  ○ Back
└
◇  Google auth method
│  Google Gemini API key
│
◆  Enter Gemini API key
│

範例選擇 Google Gemini 的過程：若不 Skip，選 Google -> 選 google/gemini-3-flash-preview

│
◇  Model configured ─────────────────────────────────╮
│                                                    │
│  Default model set to google/gemini-3-pro-preview  │
│                                                    │
├────────────────────────────────────────────────────╯
│
◆  Default model
│  ○ Keep current (google/gemini-3-pro-preview)
│  ○ Enter model manually
│  ○ google/gemini-1.5-flash
│  ○ google/gemini-1.5-flash-8b
│  ○ google/gemini-1.5-pro
│  ○ google/gemini-2.0-flash
│  ○ google/gemini-2.0-flash-lite
│  ○ google/gemini-2.5-flash
│  ○ google/gemini-2.5-flash-lite
│  ○ google/gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17
│  ○ google/gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025
│  ○ google/gemini-2.5-flash-preview-04-17
│  ○ google/gemini-2.5-flash-preview-05-20
│  ○ google/gemini-2.5-flash-preview-09-2025
│  ○ google/gemini-2.5-pro
│  ○ google/gemini-2.5-pro-preview-05-06
│  ○ google/gemini-2.5-pro-preview-06-05
│  ● google/gemini-3-flash-preview (Gemini 3 Flash Preview · ctx 1024k · reasoning)
│  ○ google/gemini-3-pro-preview
│  ○ google/gemini-flash-latest
│  ○ google/gemini-flash-lite-latest
│  ○ google/gemini-live-2.5-flash
│  ○ google/gemini-live-2.5-flash-preview-native-audio
│
◇  Default model
│  google/gemini-3-flash-preview

通訊頻道 (Channels) 也是先跳過，因為 Line 的插件功能就還是之後再手動設定會比較穩一點。

◇  Channel status ────────────────────────────╮
│                                             │
│  Telegram: not configured                   │
│  WhatsApp: not configured                   │
│  Discord: not configured                    │
│  Google Chat: not configured                │
│  Slack: not configured                      │
│  Signal: not configured                     │
│  iMessage: not configured                   │
│  Google Chat: install plugin to enable      │
│  Nostr: install plugin to enable            │
│  Microsoft Teams: install plugin to enable  │
│  Mattermost: install plugin to enable       │
│  Nextcloud Talk: install plugin to enable   │
│  Matrix: install plugin to enable           │
│  BlueBubbles: install plugin to enable      │
│  LINE: install plugin to enable             │
│  Zalo: install plugin to enable             │
│  Zalo Personal: install plugin to enable    │
│  Tlon: install plugin to enable             │
│                                             │
├─────────────────────────────────────────────╯
│
◇  How channels work ─────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│                                                                                         │
│  DM security: default is pairing; unknown DMs get a pairing code.                       │
│  Approve with: openclaw pairing approve <channel> <code>                                │
│  Public DMs require dmPolicy="open" + allowFrom=["*"].                                  │
│  Multi-user DMs: set session.dmScope="per-channel-peer" (or "per-account-channel-peer"  │
│  for multi-account channels) to isolate sessions.                                       │
│  Docs: start/pairing                  │
│                                                                                         │
│  Telegram: simplest way to get started — register a bot with @BotFather and get going.  │
│  WhatsApp: works with your own number; recommend a separate phone + eSIM.               │
│  Discord: very well supported right now.                                                │
│  Google Chat: Google Workspace Chat app with HTTP webhook.                              │
│  Slack: supported (Socket Mode).                                                        │
│  Signal: signal-cli linked device; more setup (David Reagans: "Hop on Discord.").       │
│  iMessage: this is still a work in progress.                                            │
│  Nostr: Decentralized protocol; encrypted DMs via NIP-04.                               │
│  Microsoft Teams: Bot Framework; enterprise support.                                    │
│  Mattermost: self-hosted Slack-style chat; install the plugin to enable.                │
│  Nextcloud Talk: Self-hosted chat via Nextcloud Talk webhook bots.                      │
│  Matrix: open protocol; install the plugin to enable.                                   │
│  BlueBubbles: iMessage via the BlueBubbles mac app + REST API.                          │
│  LINE: LINE Messaging API bot for Japan/Taiwan/Thailand markets.                        │
│  Zalo: Vietnam-focused messaging platform with Bot API.                                 │
│  Zalo Personal: Zalo personal account via QR code login.                                │
│  Tlon: decentralized messaging on Urbit; install the plugin to enable.                  │
│                                                                                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◆  Select channel (QuickStart)
│  ○ Telegram (Bot API)
│  ○ WhatsApp (QR link)
│  ○ Discord (Bot API)
│  ○ Google Chat (Chat API)
│  ○ Slack (Socket Mode)
│  ○ Signal (signal-cli)
│  ○ iMessage (imsg)
│  ○ Nostr (NIP-04 DMs)
│  ○ Microsoft Teams (Bot Framework)
│  ○ Mattermost (plugin)
│  ○ Nextcloud Talk (self-hosted)
│  ○ Matrix (plugin)
│  ○ BlueBubbles (macOS app)
│  ○ LINE (Messaging API)
│  ○ Zalo (Bot API)
│  ○ Zalo (Personal Account)
│  ○ Tlon (Urbit)
│  ● Skip for now (You can add channels later via `openclaw channels add`)
◇  Select channel (QuickStart)
│  Skip for now

跑完後會看到 Onboarding complete，並提供 Dashboard 連結。

│
◇  Select channel (QuickStart)
│  Skip for now
Updated ~/.openclaw/openclaw.json
Workspace OK: ~/.openclaw/workspace
Sessions OK: ~/.openclaw/agents/main/sessions
│
◇  Skills status ────────────╮
│                            │
│  Eligible: 4               │
│  Missing requirements: 45  │
│  Blocked by allowlist: 0   │
│                            │
├────────────────────────────╯
│
◇  Configure skills now? (recommended)
│  No
│
◇  Hooks ──────────────────────────────────────────────────────────╮
│                                                                  │
│  Hooks let you automate actions when agent commands are issued.  │
│  Example: Save session context to memory when you issue /new.    │
│                                                                  │
│  Learn more: https://docs.openclaw.ai/hooks                      │
│                                                                  │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇  Enable hooks?
│  🚀 boot-md, 📝 command-logger, 💾 session-memory
│
◇  Hooks Configured ─────────────────────────────────────────╮
│                                                            │
│  Enabled 3 hooks: boot-md, command-logger, session-memory  │
│                                                            │
│  You can manage hooks later with:                          │
│    openclaw hooks list                                     │
│    openclaw hooks enable <name>                            │
│    openclaw hooks disable <name>                           │
│                                                            │
├────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇  Systemd ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│                                                                                         │
│  Systemd user services are unavailable. Skipping lingering checks and service install.  │
│                                                                                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇  
Health check failed: gateway closed (1006 abnormal closure (no close frame)): no close reason
  Gateway target: ws://127.0.0.1:18789
  Source: local loopback
  Config: /home/node/.openclaw/openclaw.json
  Bind: loopback
│
◇  Health check help ────────────────────────────────╮
│                                                    │
│  Docs:                                             │
│  https://docs.openclaw.ai/gateway/health           │
│  https://docs.openclaw.ai/gateway/troubleshooting  │
│                                                    │
├────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇  Optional apps ────────────────────────╮
│                                        │
│  Add nodes for extra features:         │
│  - macOS app (system + notifications)  │
│  - iOS app (camera/canvas)             │
│  - Android app (camera/canvas)         │
│                                        │
├────────────────────────────────────────╯
│
◇  Control UI ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│                                                                                            │
│  Web UI: http://127.0.0.1:18789/                                                           │
│  Web UI (with token):                                                                      │
│  http://127.0.0.1:18789/?token=           │
│  Gateway WS: ws://127.0.0.1:18789                                                          │
│  Gateway: not detected (gateway closed (1006 abnormal closure (no close frame)): no close  │
│  reason)                                                                                   │
│  Docs: https://docs.openclaw.ai/web/control-ui                                             │
│                                                                                            │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇  Workspace backup ────────────────────────────────────────╮
│                                                           │
│  Back up your agent workspace.                            │
│  Docs: https://docs.openclaw.ai/concepts/agent-workspace  │
│                                                           │
├───────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇  Security ──────────────────────────────────────────────────────╮
│                                                                 │
│  Running agents on your computer is risky — harden your setup:  │
│  https://docs.openclaw.ai/security                              │
│                                                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇  Dashboard ready ────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│                                                                                  │
│  Dashboard link (with token):                                                    │
│  http://127.0.0.1:18789/?token=  │
│  Copy/paste this URL in a browser on this machine to control OpenClaw.           │
│  No GUI detected. Open from your computer:                                       │
│  ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 user@<host>                                     │
│  Then open:                                                                      │
│  http://localhost:18789/                                                         │
│  http://localhost:18789/?token=  │
│  Docs:                                                                           │
│  https://docs.openclaw.ai/gateway/remote                                         │
│  https://docs.openclaw.ai/web/control-ui                                         │
│                                                                                  │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇  Web search (optional) ─────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│                                                                                         │
│  If you want your agent to be able to search the web, you’ll need an API key.           │
│                                                                                         │
│  OpenClaw uses Brave Search for the `web_search` tool. Without a Brave Search API key,  │
│  web search won’t work.                                                                 │
│                                                                                         │
│  Set it up interactively:                                                               │
│  - Run: openclaw configure --section web                                                │
│  - Enable web_search and paste your Brave Search API key                                │
│                                                                                         │
│  Alternative: set BRAVE_API_KEY in the Gateway environment (no config changes).         │
│  Docs: https://docs.openclaw.ai/tools/web                                               │
│                                                                                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇  What now ─────────────────────────────────────────────────────────────╮
│                                                                        │
│  What now: https://openclaw.ai/showcase ("What People Are Building").  │
│                                                                        │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
└  Onboarding complete. Use the tokenized dashboard link above to control OpenClaw.

│
◇  Install shell completion script?
│  Yes
Completion installed. Restart your shell or run: source /home/node/.zshrc

==> Starting Gateway...
[+] Running 1/1
 ✔ Container openclaw-openclaw-gateway-1  Started                                                                                                                                                                           0.5s
Done.

第三步：模型與通訊配置 (Configuration)

Model & Messaging Configuration

PersonaPlex-010

安裝完成後，重點在於編輯 openclaw.json 文件，這一步賦予了 AI 「大腦」與「嘴巴」。

這邊很可能發生權限問題，所以要動點手腳，這有點不好解釋，但問問 Gemini 通常可以幫助你順利解決 XD

Error: EACCES: permission denied, open '/home/node/.openclaw/openclaw.json.8.6e986ebd-bf35-4f26-8280-c15aeae20dac.tmp'

vi /home/你的目錄/.openclaw/openclaw.json

《Cloudflare Tunnel 教學：免公網 IP，3分鐘架設內網穿透 (SSH/HTTP/RDP)》
這裡需研究一下上方連結文章裡的 🔧 Cloudflared Tunnel 實作教學 ▶️ SSH 遠端管理這樣裝在遠端才有辦法開啟 Web 頁面哦 !

這時候透過帶 token 的Dashboard 連結，就能看到控制台頁面：

PersonaPlex-002

再來就是設定一下 Line Developer 裡的 Message API 了

docker compose run --rm openclaw-cli config set channels.line.channelAccessToken "YOUR_CHANNEL_ACCESS_TOKEN"

docker compose run --rm openclaw-cli config set channels.line.channelSecret "YOUR_CHANNEL_SECRET"

這邊要注意如果是使用Tunnel，記得在 docker openclaw-openclaw-gateway-1 裡的 /home/node/.openclaw/openclaw.json 確認是否有 hook 的設定

  "hooks": {
    "enabled": true
  },

第四步：內網穿透 (Tunnel)

Tunnel & Going Online

PersonaPlex-011

這邊要注意的是，也需要幫你這機器設定 webhook，可以試試 CloudFlared Tunnel：

wget https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64.deb -O cloudflared.deb
sudo dpkg -i cloudflared.deb
cloudflared tunnel --url http://localhost:18159

也可以試試 ngrok

curl -sSL https://ngrok-agent.s3.amazonaws.com/ngrok.asc \
  | sudo tee /etc/apt/trusted.gpg.d/ngrok.asc >/dev/null \
  && echo "deb https://ngrok-agent.s3.amazonaws.com buster main" \
  | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ngrok.list \
  && sudo apt update \
  && sudo apt install ngrok

ngrok http 18159 --host-header="localhost:18159"
ngrok config add-authtoken your_key

設定正常且完成後就是會看到這樣的畫面，Line 的 Developer 我想很容易在網上找到相關設定說明，不然真的就問問 Gemini 3 Pro 吧 !

  "gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "lan",
    "controlUi": {
      "allowInsecureAuth": true
    },

這邊要注意如果是使用Tunnel，記得在 docker openclaw-openclaw-gateway-1 裡的 /home/node/.openclaw/openclaw.json 確認是否有 controlUi。

PersonaPlex-003

SKILL 的狀態如下圖：

PersonaPlex-004

總結

Conclusion

OpenClaw：個人化 AI 代理人平台

OpenClaw 是一款近期爆紅的開源 AI 代理人 (AI Agent)平台，由 PSPDFKit 創辦人 Peter Steinberger 開發。它讓使用者的個人電腦 (如 Mac Mini 或 VPS) 變身為 24 小時待命的「數位大腦」，強調「數據歸你，權力歸你，AI 為你」的數據主權核心。

核心亮點與功能：

品牌演變：專案在極短時間內經歷了三次更名：從 Clawdbot（因 Anthropic 商標爭議）改為 Moltbot，最終定名為 OpenClaw。
全通路整合：不同於傳統 Chatbot，OpenClaw 直接運行於本地端，但可透過 Line、WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 等主流通訊軟體進行遠端操控，執行檔案讀取、編碼或文獻整理等實體任務。

AI 社交網路 (Moltbook)：這是其最具科幻色彩的功能。您的 Agent 可以連接到「Moltbook」——一個專屬於 AI 的社交平台。AI 們會在此自主發帖、交流甚至協作，人類僅能旁觀，這引發了關於 AI 自主性與「天網」雛形的熱烈討論。

技能擴充 (Skills)：透過類似插件的系統，使用者可以下載並安裝各種「技能」（如 Web Search, SEO Audit 等），大幅擴展 Agent 的能力邊界。

部署與安全風險：

高權限風險：由於 OpenClaw 擁有直接操作電腦檔案與系統的權限，若遭「提示詞注入攻擊 (Prompt Injection)」，可能導致資料外洩或被惡意指令控制。
建議配置：強烈建議使用 Docker 進行隔離部署，並設定嚴格的白名單 (Allowlists) 與權限控管，切勿以 Root 身份運行，以確保物理隔離敏感資料。

最後，嚴格來說，OpenClaw 並不是一個「本機推論」的 AI 模型（Local LLM），而是一個運行在本地端的「AI 自動化執行中樞」（Orchestration Engine）。

1. 那它真的是「跑在本地的 AI」？

其實，OpenClaw 本身並沒有「大腦」。

大腦在雲端： 部署過程中，最關鍵的一步是要求你輸入 API Key (Google Gemini, OpenAI, Anthropic)。這意味著所有的邏輯推理、語意理解，其實都是把資料打包傳去 Google 或 OpenAI 的伺服器算完後再傳回來。
缺乏推論能力： 如果你拔掉網路線，這個「Local Agent」就會瞬間變磚，因為它無法進行任何思考。這與使用 Ollama 或 LM Studio 在本地顯卡上跑 Llama 3 是完全不同的概念。

2. 那為什麼還叫它 “Run on your machine”？

OpenClaw 強調的「本地」，是指 「手」和「耳朵」長在本地，以及「執行權限」在本地，這也是它與 ChatGPT 網頁版最大的不同：

執行環境 (Execution Context)： ChatGPT 網頁版無法讀取你 D 槽裡的 PDF，也無法幫你在你的 Mac 上跑 Python 腳本。但 OpenClaw 運行在你的 Docker 容器裡，它可以直接存取你的檔案系統（File System）和執行 Shell 指令。
數據主權 (Data Sovereignty)： 雖然推理是遠端的，但「技能 (Skills)」執行的結果（例如寫好的程式碼、整理好的筆記）是直接存在你電腦硬碟裡，而不是存在雲端服務商的資料庫中。

3. 本質就是：MCP + Tool Use 的實作容器

MCP 和 SKILL 確實是它的核心靈魂：

SKILLs (技能) = Tools： 它就是一個框架，讓 LLM 懂得如何呼叫你電腦裡的工具（例如：web_search、file_read、run_script）。
整合平台： 它的價值在於把「通訊軟體 (Line/Slack)」+「大模型 API」+「本地工具」三者串接起來，省去你自己寫 Python 腳本去接 API 和 Webhook 的麻煩。

結論

OpenClaw 比較像是一個 「帶著 AI 大腦的遠端遙控器」，而不是一個「本地 AI 模型」。

如果你要的是「隱私絕對安全、斷網也能用」： 這不是你要的東西（除非你魔改它去接本地的 Ollama/LocalAI 接口，但官方教學主要引導使用付費 API）。
如果你要的是「能幫我操作電腦做事」： 那這就是它的強項。

一些可能的操作常見問題

# 用來看 config 檔內容
docker exec openclaw-openclaw-gateway-1 cat /home/node/.openclaw/openclaw.json

# 把檔案弄到 openclaw-openclaw-gateway-1 裡
docker cp 你要複製的檔案 openclaw-openclaw-gateway-1:/home/node/

# 用來找你的 token，你應該會看到類似 "token": "xxxxxx..." 的字串，那就是 Web 介面要求的 Token。
docker exec openclaw-openclaw-gateway-1 cat /home/node/.openclaw/openclaw.json | grep token

# 確認 TOKEN 值
docker compose exec openclaw-gateway env | grep OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN
export OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=上面的值

# 執行特定程式
docker exec -it -u root openclaw-openclaw-gateway-1 bash -c "apt-get update && apt-get install XXX -y"

# 看看你的 openclaw-gateway 出啥問題
docker compose -f /home/tonton/openclaw/docker-compose.yml logs --tail 50 openclaw-gateway
docker compose logs -f openclaw-gateway

# 進到 docker 處理執行程式 (gog 的安裝)
docker exec -it -u root openclaw-openclaw-gateway-1 bash
curl -L https://github.com/steipete/gogcli/releases/download/v0.9.0/gogcli_0.9.0_linux_amd64.tar.gz | tar -xz -C /usr/local/bin && chmod +x /usr/local/bin/gog

# 安裝 gog 來使用 Gmail 跟 Calendar；Dockfile 裡的這行已經錯囉 !
https://github.com/openclaw/openclaw/blob/main/docs/platforms/hetzner.md?plain=1#L229

# 正確下載網址是這樣
https://github.com/steipete/gogcli/releases/tag/v0.9.0

# 或者直接下載，然後放進去 docker 裡，但這樣每次重啟就壞掉得重來了
docker cp gog openclaw-openclaw-gateway-1:/usr/local/bin/gog
docker exec -u root openclaw-openclaw-gateway-1 chmod +x /usr/local/bin/gog

# 進到 Docker 裡，看你的 Oauth 的 token 有無放進去
docker exec -it -u root openclaw-openclaw-gateway-1 bash
root@74c85ab431b0:/app# ls /home/node/.openclaw/workspace/credentials.json
/home/node/.openclaw/workspace/credentials.json

root@74c85ab431b0:/app# gog auth credentials /home/node/.openclaw/workspace/credentials.json  
path    /home/node/.config/gogcli/credentials.json
client  default

# 點開那網址並把回傳網址貼上，理論上就可以搞定了 !
gog auth add 你的Mail --services gmail,calendar,drive,contacts,docs,sheets  --manual
Opening browser for authorization…

# 在Docker 容器裡沒有全域的 openclaw 指令，正確用法是透過 openclaw-cli 服務執行
docker compose run --rm openclaw-cli cron runs --id <jobId> --limit 50  
docker compose run --rm openclaw-cli status  
docker compose run --rm openclaw-cli doctor

最後的最後，補上一個目前個人運作起來最正常的 /home/node/.openclaw/openclaw.json

{
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.1.30",
    "lastTouchedAt": "2026-02-02T20:55:34.860Z"
  },
  "auth": {
    "profiles": {
      "google:default": {
        "provider": "google",
        "mode": "api_key"
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "google/gemini-3-flash-preview"
      },
      "models": {
        "google/gemini-3-flash-preview": {
          "alias": "gemini-flash"
        }
      },
      "workspace": "/home/node/.openclaw/workspace",
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  },
  "messages": {
    "ackReactionScope": "group-mentions"
  },
  "commands": {
    "native": "auto",
    "nativeSkills": "auto"
  },
  "hooks": {
    "enabled": true
  },
  "channels": {
    "line": {
      "enabled": true,
      "channelId": "2007251985",
      "channelAccessToken": "Line channel AccessToken",
      "channelSecret": "Line channel Secret",
      "groupPolicy": "open",
      "dmPolicy": "open",
      "allowFrom": [],
      "accounts": {}
    }
  },
  "gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "lan",
    "controlUi": {
      "allowInsecureAuth": true
    },
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "token"
    }
  },
  "plugins": {
    "entries": {
      "line": {
        "enabled": true
      }
    }
  },
  "tools": {
    "web": {
      "search": {
        "enabled": true,
        "apiKey": "apiKey"
      },
      "fetch": {
        "enabled": true
      }
    }
  },
  "wizard": {
    "lastRunAt": "2026-02-02T20:55:34.836Z",
    "lastRunVersion": "2026.1.30",
    "lastRunCommand": "configure",
    "lastRunMode": "local"
  }
}

衍生專案比較表

資料整理時間：2026-09-27。所有判斷皆基於 GitHub repo 與官方文件公開內容，沒有寫的就是「官方未提」，不做推測。

本次六個專案的 repo 內容都充足，沒有需要標註「資訊不足」的專案。由 Muse from Meta 搜集整理，並由作者本人進行二次整理。

一覽對照表（橫向：項目為列，專案為欄，一眼看出差異）

項目	ironclaw ★12.6k	nemoclaw ★22.5k	trustclaw ★901	nanoclaw ★30.8k	picoclaw ★30.0k	nullclaw ★8.1k
① 企業可用性
部署方式（Docker / cloud / on-prem）	有	有²	有¹	有³	有	有
API / SDK	有	有⁴	有	官方未提	官方未提	有
production 使用說明	有	官方未提	有	官方未提	沒有⁵	有⁶
性能或擴展性描述	有⁷	官方未提	有⁸	官方未提	有	有
商業支持或企業定位	官方未提	沒有⁹	官方未提	沒有¹⁰	官方未提	官方未提
② 資安與治理
權限控管 / access control	有	有	有	有	有	有
審計 / logging / trace	有	有¹¹	有	不明確¹²	不明確¹³	有
資料隱私或合規	有¹⁴	官方未提	官方未提	有¹⁵	官方未提	有¹⁶
sandbox / isolation 設計	有	有	有	有	有¹⁷	有
防 prompt injection / agent 安全機制	有	官方未提	有	有	不明確¹⁸	官方未提
③ 可維護性與擴展性
模組化設計	有	有	有	有	有	有
易於二次開發	有	有	官方未提¹⁹	有	有	有
文件完整	有	有	有²⁰	有	有	有
社群活躍度	有	有	有	有	有	有
長期維護跡象	有	有	不明確²¹	有	有	有

註：stars 為抓取當下（2026-09-27）快照。

腳註說明：

trustclaw：Vercel 一鍵模板部署 + 官方 CLI deploy + pnpm dev；Docker 未提。
nemoclaw：有 install.sh 與 Dockerfile；cloud / on-prem 部署方式官方未提。
nanoclaw：本機容器部署（nanoclaw.sh）；雲端一鍵部署未提。
nemoclaw：有完整 CLI 指令文件；NemoClaw 自己的 SDK 官方未提。
picoclaw：官方在 README 安全公告明寫「Do not deploy to production before v1.0」。
nullclaw：有長期運行服務模式建議與重啟檢查清單；沒有完整的 production 部署指南。
ironclaw：官方說法（Rust 原生性能、可並行處理多請求），沒有基準測試數字。
trustclaw：以部署上限的方式描述（Redis-backed per-user rate limiting、Vercel 方案的 cron / function 上限）。
nemoclaw：官方明寫 priorities「is not a delivery commitment, support promise, or fixed roadmap」；自稱 open source reference stack。
nanoclaw：官方明確定調「Built for the individual user」。
nemoclaw：有 logs 指令與 OpenShell 的 audit-vs-enforce 模式；分散式 trace 官方未提。
nanoclaw：沒有明文寫出 audit trail 功能；僅在 egress 段落順帶提到繞過代理會「bypass audit」。
picoclaw：文件提到 hooks 可做 auditing、可調日誌等級；未見結構化審計軌跡的完整說明。
ironclaw：有隱私做法（資料存本地、AES-256-GCM 加密、不收集遙測）；SOC2 / GDPR 等合規認證官方未提。
nanoclaw：README 有「資料不離開本機」專節；SOC2 / GDPR 官方未提。
nullclaw：有 PII 遮罩設計（email / 電話 / 卡號送出前被取代為佔位符）；SOC2 / GDPR 官方未提。
picoclaw：應用層 workspace 隔離（restrict_to_workspace）+ 危險指令擋，非 OS 層級沙箱。
picoclaw：ROADMAP 把「Prompt Injection Defense」列為計畫中；官方文件明言現有掃描器「無法可靠偵測 prompt injection」。
trustclaw：只提供 CONTRIBUTING.md 歡迎 PR；未提 plugin / adapter / extension 擴充機制。
trustclaw：README 詳細，但 repo 內沒有獨立 docs 目錄。
trustclaw：最後 push 2026-07-10，距今約兩個半月無新 commit；官方未作維護承諾。

詳細對照表（縱向，每列附依據連結）

項目	專案名稱	維度	判斷	具體說明（白話）	依據來源
是否有部署方式（Docker / cloud / on-prem）	nearai/ironclaw	① 企業可用性	有	有 Dockerfile（多階段建置）、docker-compose.yml、railway.toml，還有 macOS / Linux / Windows 二進位安裝器；docs/infrastructure 有 AWS、GCP、DigitalOcean 部署指南	Dockerfile、docs/infrastructure
是否有明確 API / SDK	nearai/ironclaw	① 企業可用性	有	docs/api/responses.mdx 記載 OpenAI 相容的 Responses API（POST /api/v1/responses、SSE 串流、Bearer 認證），另有 /v1/chat/completions 代理；OpenAI 的 Python / TypeScript SDK 可直接對接	responses.mdx
是否有 production 使用說明	nearai/ironclaw	① 企業可用性	有	Dockerfile 內含 config.production.toml 與 hosted-single-tenant 設定檔；docs/infrastructure 有雲端主機部署指南；README 寫 PostgreSQL vs SQLite 是 production-ready 持久化	Dockerfile、docs/infrastructure
是否有性能或擴展性描述	nearai/ironclaw	① 企業可用性	有	官方說法：Rust 原生性能、記憶體安全、單一二進位；可並行處理多請求、各自隔離上下文。沒有基準測試數字	README
是否有商業支持或企業定位	nearai/ironclaw	① 企業可用性	官方未提	官方定位寫的是「secure personal AI assistant」與 Agent OS；repo 內未見商業支援方案、SLA 或企業版說明	README
是否支援權限控管 / access control	nearai/ironclaw	② 資安與治理	有	API 用 Bearer token 認證；多使用者部署由 admin 建使用者並指定角色（owner / admin / member）；WASM 工具採 capability-based 權限（HTTP、secrets 需明確 opt-in）	responses.mdx、README
是否有審計 / logging / trace	nearai/ironclaw	② 資安與治理	有	README 明寫「Full audit log of all tool executions」：所有工具執行都有完整審計日誌	README
是否提到資料隱私或合規	nearai/ironclaw	② 資安與治理	有	有隱私做法：資料存本地、secrets 用 AES-256-GCM 加密、不收集遙測與分析資料；SOC2 / GDPR 等合規認證官方未提	docs/security.mdx
是否有 sandbox / isolation 設計	nearai/ironclaw	② 資安與治理	有	兩種：WASM Sandbox（不可信工具跑在隔離 WebAssembly 容器，endpoint allowlist、資源上限）與 Docker Sandbox（隔離容器、per-job token、orchestrator/worker 模式）	README
是否有防 prompt injection / agent 安全機制	nearai/ironclaw	② 資安與治理	有	docs/security.mdx 有專門章節：pattern 偵測、內容消毒與跳脫、嚴重度政策引擎（Block / Warn / Review / Sanitize）；另有指令注入偵測（擋命令串接、subshell、路徑穿越）	docs/security.mdx
是否模組化設計	nearai/ironclaw	③ 可維護性與擴展性	有	Rust workspace（crates/ 目錄）；架構圖列出 Agent Loop、Router、Scheduler、Worker、Orchestrator、Web Gateway、Routines Engine、Tool Registry 等元件	README
是否易於二次開發	nearai/ironclaw	③ 可維護性與擴展性	有	官方稱「Plugin Architecture — 可熱插拔 WASM 工具與通道，不需重啟」；支援 MCP 協議；有 docs/extensions/ 目錄；也支援動態生成 WASM 工具	README、docs
文件是否完整	nearai/ironclaw	③ 可維護性與擴展性	有	README 約 450 行、有英 / 簡中 / 俄 / 日 / 韓五種語言；docs/ 含 api、security、infrastructure、channels、extensions、changelog、quickstart；另有 FEATURE_PARITY.md、CONTRIBUTING.md、CHANGELOG.md	docs
社群活躍度	nearai/ironclaw	③ 可維護性與擴展性	有	stars 12,630、forks 1,483、commits 4,073、releases 49、tags 72、open issues 1,532；contributors 精確總數未能取得（至少 16 位含 bot）	repo
是否有長期維護跡象	nearai/ironclaw	③ 可維護性與擴展性	有	最後 push 2026-09-26（抓取前一天）；49 個 releases；changelog 持續更新	repo
是否有部署方式（Docker / cloud / on-prem）	nvidia/nemoclaw	① 企業可用性	有	有 install.sh（支援 DGX、Windows WSL、macOS / Linux）；repo 有 Dockerfile、Dockerfile.base（沙箱映像）；沙箱以 Docker / K8s securityContext 執行；cloud / on-prem 部署方式官方未提	README、官方文件
是否有明確 API / SDK	nvidia/nemoclaw	① 企業可用性	有	官方有完整 CLI 指令文件；SDK 方面官方只提到 OpenShell 的官方 SDK（@nvidia/openshell-sdk），NemoClaw 自己的 SDK 官方未提	README、how-it-works
是否有 production 使用說明	nvidia/nemoclaw	① 企業可用性	官方未提	官方明寫「NemoClaw is an alpha project」，維護者以 best effort 處理 issue / PR；未見 production 部署指引	README
是否有性能或擴展性描述	nvidia/nemoclaw	① 企業可用性	官方未提	README 與官方文件頁未見性能數字或擴展性描述	README
是否有商業支持或企業定位	nvidia/nemoclaw	① 企業可用性	沒有	官方明寫 priorities「is not a delivery commitment, support promise, or fixed roadmap」且不保證回覆時程；自稱「open source reference stack」	README
是否支援權限控管 / access control	nvidia/nemoclaw	② 資安與治理	有	Gateway Authentication 控制哪些裝置 / 客戶端可達 OpenShell gateway；未列入政策的對外連線會在 TUI 彈出請操作者批准；network policy 支援 binary-scoped 與 path-scoped 規則	security best-practices
是否有審計 / logging / trace	nvidia/nemoclaw	② 資安與治理	有	Lifecycle 操作含 logs 指令（回報系統 / 沙箱 / agent runtime / 推論 / 復原資訊）；網路層提到 OpenShell 的 audit-vs-enforce 模式；分散式 trace 官方未提	how-it-works
是否提到資料隱私或合規	nvidia/nemoclaw	② 資安與治理	官方未提	文件有 provider trust tiers 表（寫「請自行查看雲端供應商的資料政策」；local Ollama「Data stays local」）；SOC2 / GDPR 等合規認證官方未提	security best-practices
是否有 sandbox / isolation 設計	nvidia/nemoclaw	② 資安與治理	有	agent 在 NVIDIA OpenShell 沙箱內執行；文件列出容器安全措施（capability drops、process limits）、Landlock LSM、seccomp filters、network namespace isolation	security best-practices
是否有防 prompt injection / agent 安全機制	nvidia/nemoclaw	② 資安與治理	官方未提	官方安全文件聚焦 network、filesystem、process、gateway authentication、inference 五層；另有 credential custody（憑證由 host 持有，沙箱只拿 placeholder）；針對 prompt injection 的專門機制在讀到的頁面未提	security best-practices
是否模組化設計	nvidia/nemoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	官方文件寫明三層分離：host CLI（編排）、agent integration layer（各 agent 的 plugin / adapter，如 OpenClaw 的 TypeScript plugin）、blueprint（版本化 YAML 沙箱定義）；repo 有 agents/、nemoclaw/、schemas/、skills/、src/	how-it-works、repo
是否易於二次開發	nvidia/nemoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	每個支援的 agent 有專屬 integration layer（plugin / adapter / wrapper）；支援 managed MCP servers；repo 內有 contributor-onboarding skill；文件站提供 MCP server	README、how-it-works
文件是否完整	nvidia/nemoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	README 完整；官方文件站含 Overview、Architecture、Network Policies、Security Best Practices、Sandbox Hardening、CLI Commands、Troubleshooting；repo 有 CONTRIBUTING.md、AGENTS.md、SECURITY.md、CODE_OF_CONDUCT.md	官方文件、repo
社群活躍度	nvidia/nemoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	stars 22,545、forks 3,114、commits 5,914、open issues 714、tags 134、releases 0；contributors 精確總數未能取得（contributors 頁為 JS 渲染）	repo
是否有長期維護跡象	nvidia/nemoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	最後 push 2026-09-26（抓取前一天）；README 有「Current Priorities」公開維護方向；tags 134	repo
是否有部署方式（Docker / cloud / on-prem）	composiohq/trustclaw	① 企業可用性	有	官方提供 Vercel 一鍵模板部署、官方 CLI `npx @composio/trustclaw deploy`、本地 `pnpm dev`；沒有提到 Docker	README 部署
是否有明確 API / SDK	composiohq/trustclaw	① 企業可用性	有	架構圖寫明「tRPC API + agent runtime」；README 技術棧條列「tRPC for all backend logic」；工具整合用 Composio SDK	README 架構
是否有 production 使用說明	composiohq/trustclaw	① 企業可用性	有	README 有「Before deploying to production」專節：說明 Vercel 免費 Hobby 方案的 cron 每日限制與 function 300 秒上限、升級 Pro 的效果、Redis 限流環境變數，以及公開部署的計費 / 邀請制建議	README production
是否有性能或擴展性描述	composiohq/trustclaw	① 企業可用性	有	以部署上限的方式描述：Redis-backed per-user rate limiting（chat / cron / Telegram 入口）；Vercel Pro 可將 cron 提升到每分鐘精度、function 提升到 800 秒	README production
是否有商業支持或企業定位	composiohq/trustclaw	① 企業可用性	官方未提	官方只寫「Built on top of Composio」；沒有企業版、SLA、商業支持或企業定位的聲明	README
是否支援權限控管 / access control	composiohq/trustclaw	② 資安與治理	有	工具整合全部走 OAuth、不存密碼；工具存取以使用者已連接的帳號授權；登入用 Better Auth（username / password）	README
是否有審計 / logging / trace	composiohq/trustclaw	② 資安與治理	有	官方安全模型對照表寫明 TrustClaw 有「Audit Trails: Full action log」（相對於本地 agent 沒有）	README 安全模型
是否提到資料隱私或合規	composiohq/trustclaw	② 資安與治理	官方未提	README 與 repo 內沒有提到 SOC2、GDPR 或任何合規認證	README
是否有 sandbox / isolation 設計	composiohq/trustclaw	② 資安與治理	有	官方稱「Sandboxed Execution：每個動作都在獨立雲端環境執行，任務結束環境即銷毀」；程式碼不在使用者本機執行	README
是否有防 prompt injection / agent 安全機制	composiohq/trustclaw	② 資安與治理	有	官方安全模型寫明「No long-lived shell access」：從抓取郵件來的惡意 prompt injection 無法 rm -rf 使用者電腦，因為 agent 在使用者電腦上沒有 shell；agent 不直接持有原始 API key（由 Composio 代為 OAuth）	README 安全模型
是否模組化設計	composiohq/trustclaw	③ 可維護性與擴展性	有	架構圖將系統分為 Web（Next.js）→ tRPC API + agent runtime → Postgres / Redis / AI Gateway / Composio 四層，技術棧條列清楚；目錄有 src/、cli/、prisma/	README 架構
是否易於二次開發	composiohq/trustclaw	③ 可維護性與擴展性	官方未提	官方只提供 CONTRIBUTING.md 歡迎 PR；README 與 repo 內沒有提到 plugin、adapter、extension 或擴充機制	CONTRIBUTING
文件是否完整	composiohq/trustclaw	③ 可維護性與擴展性	有	README 內容詳細（部署、架構、安全模型、production 注意事項、環境變數表）；另有 CONTRIBUTING.md、.env.example；repo 內沒有獨立的 docs 目錄	README
社群活躍度	composiohq/trustclaw	③ 可維護性與擴展性	有	stars 901、forks 209、commits 47、contributors 5、releases 0、open issues 18	repo
是否有長期維護跡象	composiohq/trustclaw	③ 可維護性與擴展性	不明確	最後 push 2026-07-10，距今約兩個半月無新 commit；官方未作任何維護承諾	repo
是否有部署方式（Docker / cloud / on-prem）	nanocoai/nanoclaw	① 企業可用性	有	官方走本機容器部署：`nanoclaw.sh` 一鍵安裝器會安裝 Node / pnpm / Docker、建立 agent 容器並配對頻道（Slack、Telegram、Discord、WhatsApp、iMessage 或本機 CLI）；支援 macOS / Linux / WSL2；沒有提到雲端一鍵部署	README quick-start
是否有明確 API / SDK	nanocoai/nanoclaw	① 企業可用性	官方未提	README 提到 trunk 內建「Chat SDK bridge」與 channel adapter 的 self-register 機制，但這是內部架構，沒有對外公開的 API / SDK 文件	README architecture
是否有 production 使用說明	nanocoai/nanoclaw	① 企業可用性	官方未提	README 沒有 production 部署專節或上線注意事項；官方定位是個人使用者自架	README
是否有性能或擴展性描述	nanocoai/nanoclaw	① 企業可用性	官方未提	官方強調「Small enough to understand、one process」；沒有任何效能數字或擴展性描述	README philosophy
是否有商業支持或企業定位	nanocoai/nanoclaw	① 企業可用性	沒有	官方明確定調「Built for the individual user」；沒有企業定位或商業支持	README philosophy
是否支援權限控管 / access control	nanocoai/nanoclaw	② 資安與治理	有	docs/SECURITY.md 寫明特權等級以 `user_roles` 表（owner / admin，可限定到 agent group）與 `agent_group_members` 控管；credential gateway 支援 per-agent 政策、rate limits、審批流程	SECURITY.md
是否有審計 / logging / trace	nanocoai/nanoclaw	② 資安與治理	不明確	官方沒有明文寫出「audit trail / action log」功能；docs/SECURITY.md 僅在 egress 封鎖段落順帶提到繞過代理會「bypass credential injection, approvals, and audit」，但未說明審計紀錄的具體形式	SECURITY.md
是否提到資料隱私或合規	nanocoai/nanoclaw	② 資安與治理	有	README 有專節「Accounts and what leaves your machine」：預設所有 agent、訊息、檔案、金鑰不離開本機，只回報匿名安裝診斷（可用 `NANOCLAW_NO_DIAGNOSTICS=1` 關掉）；預設本地建置映像、不需帳號；SOC2 / GDPR 官方未提	README
是否有 sandbox / isolation 設計	nanocoai/nanoclaw	② 資安與治理	有	核心設計：agent 跑在 Docker 容器（filesystem isolation，只能看到明確掛載的目錄、非 root 執行）；三層隔離模型寫在 docs/isolation-model.md；另有 egress lockdown（容器在無網際網路路由的 Docker 內網、只能經 gateway 出去，預設關閉需手動開啟）	README、SECURITY.md
是否有防 prompt injection / agent 安全機制	nanocoai/nanoclaw	② 資安與治理	有	docs/SECURITY.md 的信任模型把「Incoming messages」標為「Potential prompt injection regardless of who sent them」；架構圖寫明對輸入做「Trigger check, input escaping」；另有 credential gateway（真實憑證不進容器）、mount allowlist 與被擋掛載模式（.env、.ssh 等）	SECURITY.md
是否模組化設計	nanocoai/nanoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	官方設計為「trunk 只放 registry 與 infra」；channel adapter 與 provider 分別放在長存的 channels / providers 分支；架構圖分 host process（路由、投遞、sweep）與容器內 agent-runner；src/ 下有 router、delivery、session-manager、container-runner 等模組	README philosophy
是否易於二次開發	nanocoai/nanoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	官方擴充方式是「skills」：`/add-<channel>` skill 會把模組複製進 fork 並接上註冊；新 channel / provider 以 skill 形式貢獻到 registry 分支；改行為官方建議直接改程式碼（「Customization = code changes」）	README
文件是否完整	nanocoai/nanoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	README 詳細（英、日、韓、中文四種版本）；repo 內有 docs/ 目錄（含 SECURITY.md、isolation-model.md、architecture.md、templates.md 等）、CHANGELOG.md、CONTRIBUTING.md、SECURITY.md（漏洞回報流程）；官方文件站 docs.nanoclaw.dev	repo、文件站
社群活躍度	nanocoai/nanoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	stars 30,846、forks 12,815、commits 2,860、releases 8、open issues 1,119、watchers 133；CONTRIBUTORS.md 列出約 24 位具名貢獻者（名單可能不全）	repo
是否有長期維護跡象	nanocoai/nanoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	最後 push 2026-09-26（抓取前一天）；自 2026-01-31 建立以來累計 2,860 commits、8 個 releases	repo
是否有部署方式（Docker / cloud / on-prem）	sipeed/picoclaw	① 企業可用性	有	官方提供多種安裝：picoclaw.io 自動偵測平台下載二進位、GitHub Releases 預編譯檔、Docker Compose、Android APK、從原始碼編譯；可跑在 RISC-V / ARM / MIPS / x86 裝置	README
是否有明確 API / SDK	sipeed/picoclaw	① 企業可用性	官方未提	官方文件只列 CLI 指令表、webhook 通道、MCP 設定；未見公開 REST API 或 SDK 文件	README
是否有 production 使用說明	sipeed/picoclaw	① 企業可用性	沒有	官方在 README 安全公告明寫「Do not deploy to production before v1.0」，v1.0 之前不建議上 production	README
是否有性能或擴展性描述	sipeed/picoclaw	① 企業可用性	有	官方自稱：記憶體 <10MB（比 OpenClaw 少 99%）、0.8GHz 單核 <1 秒啟動、可跑在 $10 硬體；附與 OpenClaw / NanoBot 的對照表	README
是否有商業支持或企業定位	sipeed/picoclaw	① 企業可用性	官方未提	MIT 授權；未見企業版、商業支持或 SLA 說明	README
是否支援權限控管 / access control	sipeed/picoclaw	② 資安與治理	有	通道有 allow_from 使用者白名單；cron 指令任務有通道白名單與確認門檻；hooks 支援工具執行前審批（文件註明「暫停等待人工審批回覆」尚不支援）	telegram README、cron.md、hooks README
是否有審計 / logging / trace	sipeed/picoclaw	② 資安與治理	不明確	文件提到 hooks 可做 auditing and observability、gateway.log_level 可調日誌等級；未見結構化審計軌跡或 trace 的完整說明	hooks README
是否提到資料隱私或合規	sipeed/picoclaw	② 資安與治理	官方未提	全 repo 文件搜尋未見 SOC2、GDPR、compliance 字樣	security README
是否有 sandbox / isolation 設計	sipeed/picoclaw	② 資安與治理	有	文件稱「Security Sandbox」：預設 restrict_to_workspace=true，檔案與指令只能在 workspace 內；exec 工具另擋危險指令（rm -rf、mkfs、dd、fork bomb 等）；屬應用層工作目錄隔離，非 OS 層級沙箱	configuration.md
是否有防 prompt injection / agent 安全機制	sipeed/picoclaw	② 資安與治理	不明確	ROADMAP 把「Prompt Injection Defense」列為計畫中（強化 JSON 擷取邏輯防 LLM 操縱）；agent-self-evolution 文件明言現有掃描器「無法可靠偵測 prompt injection」	ROADMAP、agent-self-evolution
是否模組化設計	sipeed/picoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	repo 結構分 cmd/、config/、pkg/、web/、docker/、integration/ 等目錄；docs/architecture 有內部設計文件	repo
是否易於二次開發	sipeed/picoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	Skills 可從 SKILL.md 載入、從 ClawHub 安裝；原生支援 MCP 伺服器；30+ LLM provider、19+ 通道可擴充；有 examples/pico-echo-server 範例	README
文件是否完整	sipeed/picoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	README 內容長且完整；docs/ 分 guides、reference、operations、security、architecture、channels、migration 等目錄並有多語言翻譯；官方文件站 docs.picoclaw.io；附 CONTRIBUTING.md、ROADMAP.md	docs、文件站
社群活躍度	sipeed/picoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	stars 30,012、forks 4,454、commits 2,584、contributors 227（非匿名）、open issues 40	repo
是否有長期維護跡象	sipeed/picoclaw	③ 可維護性與擴展性	有	最後 push 2026-09-24；已發布 16 個 release（最新 v0.2.9，2026-05-28）	repo
是否有部署方式（Docker / cloud / on-prem）	nullclaw/nullclaw	① 企業可用性	有	Homebrew 安裝、原始碼編譯（需 Zig 0.16.0）、Docker Compose、systemd / OpenRC / Windows 服務模式、Cloudflare Worker 邊緣部署範例（Edge MVP）	README
是否有明確 API / SDK	nullclaw/nullclaw	① 企業可用性	有	Gateway API 有 REST 端點文件（/health、/pair、/webhook、/media/transcribe、/.well-known/agent-card.json、/a2a）；另實作 Google A2A v0.3.0 與 ACP stdio adapter；未見其他語言 SDK	README、gateway-api.md
是否有 production 使用說明	nullclaw/nullclaw	① 企業可用性	有	usage.md 有長期運行的服務模式建議（systemd / launchd / SCM）與重啟檢查清單；configuration.md 明寫 webhook 模式是 production 建議路徑；但沒有完整的 production 部署指南	usage.md、configuration.md
是否有性能或擴展性描述	nullclaw/nullclaw	① 企業可用性	有	官方自稱：678KB 靜態二進位、~1MB RAM、<2ms 啟動；附與 OpenClaw / NanoBot / PicoClaw / ZeroClaw 的 benchmark 對照表	README
是否有商業支持或企業定位	nullclaw/nullclaw	① 企業可用性	官方未提	MIT 授權；未見商業支持、企業版或 SLA 說明	README
是否支援權限控管 / access control	nullclaw/nullclaw	② 資安與治理	有	Gateway 預設只綁 127.0.0.1、6 位數一次性配對碼換 Bearer token；通道有 allow_from 白名單（空=全部拒絕）；autonomy 等級、allowed_commands / allowed_paths 限制	security.md
是否有審計 / logging / trace	nullclaw/nullclaw	② 資安與治理	有	官方稱有簽名的事件審計軌跡（audit logging，可設保存天數）；observability 有 Observer 介面（Log、File），可接 Prometheus、OTel	security.md、README
是否提到資料隱私或合規	nullclaw/nullclaw	② 資安與治理	有	官方未提 SOC2 / GDPR 等合規認證；但文件有 PII 遮罩設計（email / 電話 / 卡號等在送出前被取代為佔位符）	security.md
是否有 sandbox / isolation 設計	nullclaw/nullclaw	② 資安與治理	有	多層沙箱：自動偵測 Landlock、Firejail、Bubblewrap 或 Docker；runtime 有 Native / Docker / WASM 三種；檔案系統預設 workspace_only	security.md、README
是否有防 prompt injection / agent 安全機制	nullclaw/nullclaw	② 資安與治理	官方未提	文件與程式文件搜尋未見 prompt injection 專門機制（雖有高 / 中風險指令門檻等一般 agent 安全控制）	security.md
是否模組化設計	nullclaw/nullclaw	③ 可維護性與擴展性	有	每個子系統都是 vtable 介面（Provider、Channel、Tool、Memory、Observer、RuntimeAdapter、Sandbox、Tunnel 等），換實作只需改設定	README
是否易於二次開發	nullclaw/nullclaw	③ 可維護性與擴展性	有	官方稱「Pluggable everything」：可自訂 provider endpoint、技能 manifest（TOML / JSON / YAML）、MCP、WASM runtime；有 examples/ 目錄與 spec/ 規格	README
文件是否完整	nullclaw/nullclaw	③ 可維護性與擴展性	有	README 長且完整；docs/en 與 docs/zh 雙語（安裝、設定、指令、維運、架構、安全、Gateway API）；附 SECURITY.md、CONTRIBUTING.md；文件站 nullclaw.github.io	README
社群活躍度	nullclaw/nullclaw	③ 可維護性與擴展性	有	stars 8,106、forks 943、commits 2,741、contributors 89、open issues 87	repo
是否有長期維護跡象	nullclaw/nullclaw	③ 可維護性與擴展性	有	最後 push 2026-09-24；已發布 30 個 release；CI / nightly 持續建置	repo

觀察到的共通趨勢（只基於資料，不做推測）

六個專案全部開源：trustclaw、nanoclaw、picoclaw、nullclaw 為 MIT 授權，ironclaw 為 Apache-2.0 / MIT 雙授權，nemoclaw 為 Apache-2.0。
六個專案都在官方文件宣稱某種 sandbox / isolation 設計（ironclaw 的 WASM + Docker 沙箱、nemoclaw 的 OpenShell 沙箱、trustclaw 的雲端沙箱、nanoclaw 的 Docker 容器隔離、picoclaw 的 workspace 隔離、nullclaw 的多層沙箱）。
六個專案皆無 SOC2 / GDPR 等合規認證的宣稱；其中 ironclaw、nanoclaw 有資料隱私做法的說明，nullclaw 有 PII 遮罩設計。
五個專案支援 Docker 部署；trustclaw 例外，走 Vercel 一鍵部署與 CLI deploy，未提 Docker。
六個專案皆無商業支持或 SLA 的宣稱；nemoclaw、nanoclaw、picoclaw 在官方文件中明確排除（alpha best effort、個人使用者定位、v1.0 前不建議 production）。
「輕量性能」是多個專案的官方宣傳點：picoclaw（記憶體 <10MB）、nullclaw（678KB 二進位）、ironclaw（Rust 原生性能）都有具體說法；nanoclaw、trustclaw、nemoclaw 則未提供性能數字。
六個專案都有某種二次開發入口（ironclaw 的 WASM plugin、nemoclaw 的 agent plugin / adapter、nanoclaw 的 skills、picoclaw 的 skills + MCP、nullclaw 的 pluggable 介面）；trustclaw 的 README 未提 plugin / extension 機制。
抓取當下（2026-09-27），五個專案的最後 push 都在 2026-09-24 至 2026-09-26 之間；trustclaw 的最後 push 是 2026-07-10，相隔約兩個半月。
stars 落差明顯：nanoclaw（30,846）與 picoclaw（30,012）在三萬上下，nemoclaw（22,545）、ironclaw（12,630）、nullclaw（8,106）居中，trustclaw（901）最少。

2026-10 更新：新一代個人 Agent（nanoMuse、OpenMuse）

OpenClaw 之後，個人 Agent 出現了兩條新路線：一個往「多設備」走，一個往「手機 App」走。以下對照表以本頁主角 OpenClaw 為基準。

	OpenClaw	nanoMuse	OpenMuse
一句話	跑在你電腦上的 AI 助手，通訊軟體遙控	手機一句話，電腦接著做：多設備個人智能體	手機 App 形態的個人 Agent
開源授權	開源	GPL-3.0-or-later	MIT（Intelligence 服務除外）
Agent 跑在哪	你安裝的那台電腦（Docker）	你的手機、電腦、自托管伺服器	手機 App＋後端
怎麼下指令	Line／Telegram／WhatsApp／Discord 等	自己的 App；`@Mac` 跨設備委託	iOS、Android、Web App
模型	自帶 API Key（Gemini／OpenAI／Anthropic）	中繼免費額度（¥10）或自帶 20 家 Key	自帶 Key
長期任務	任務排程	Goals＋Routines＋每日 Feed	持久化任務，可暫停恢復
沒 API 的 App	直接操作那台電腦	Hands 操作螢幕（iOS 除外）	瀏覽器會話可接管
上手門檻	Docker＋API Key＋通訊軟體設定	下載 App 登入即用	五條命令，不需模型 Key
適合誰	想自己架、愛折騰的人	手機指揮電腦、自托管派	想先玩玩看個人 Agent 的人

nanoMuse（🐙 GitHub｜📄 論文｜🌐 官網）：浙大三位作者發起的獨立社群專案（與 Meta 無關，別被「浙大版 Muse」誤導）。每台設備各跑一個 Agent，經中繼互相委託；18 天破千星。⚠️ 注意：社區中繼 0.9 起新帳號預設開啟「幫助改進 AI 模型」（保留部分聊天文字做訓練），可在設定裡關閉。

OpenMuse（🐙 GitHub）：CopilotKit 出品的個人版 Agent，iOS、Android、Web 同一套代碼，單一 owner，關掉 App 任務還在跑。它的企業版兄弟叫 OpenBot（🐙 GitHub）：每個 Agent 一台獨立電腦、所有動作走唯一網關先裁定後記錄，是給公司安全評審看的；個人用看 OpenMuse 就好。

《焦慮嗎？這麼火的OpenClaw(MoltBot/Clawdbot)，還不體驗一波？》

Feeling Anxious? OpenClaw (MoltBot/Clawdbot) is Trending – Time to Experience It!

📌 文章導覽 (Table of Contents)

Part 1：觀念與背景 - AI 焦慮與 OpenClaw 的誕生

Star History

Part 2：Moltbook 社交網絡與核心功能

OpenClaw: Your Private AI Command Center

Part 3：環境準備與安全防線

架構總覽 (Architecture)

第一步：環境準備 (Prerequisites)

安全警告：四大安全防線 (Four Lines of Defense)

Part 4：手把手部署教學 (Hands-on)

第二步：安裝核心 (Core Installation)

第三步：模型與通訊配置 (Configuration)

第四步：內網穿透 (Tunnel)

總結

1. 那它真的是「跑在本地的 AI」？

2. 那為什麼還叫它 “Run on your machine”？

3. 本質就是：MCP + Tool Use 的實作容器

結論

一些可能的操作常見問題

衍生專案比較表

一覽對照表（橫向：項目為列，專案為欄，一眼看出差異）

詳細對照表（縱向，每列附依據連結）

觀察到的共通趨勢（只基於資料，不做推測）

2026-10 更新：新一代個人 Agent（nanoMuse、OpenMuse）

延伸閱讀