在软件工程领域,有一句至理名言:“代码行数是负债,而不是资产。”

前两天,我们还在为 OpenClaw(Clawdbot) 那庞大的全栈能力惊叹,它确实强大,但高达 43 万行的代码体量,让很多想深入魔改的开发者望而却步。

香港大学数据智能实验室(HKUDS)反其道而行之。他们刚刚开源了一款名为 Nanobot 的项目,可称之为“纳米级 Clawdbot”。

它复刻了 Clawdbot 几乎所有的核心智能体功能,但代码量只有 4000 行。

相比原版 43 万行代码,这个 99% 的“瘦身”极其震撼。它向开发者证明了一件事:构建一个全功能的、能干活的 AI Agent,其实不需要几十万行代码的堆砌,核心逻辑其实非常纯粹。

开源24小时不到,就已经收获了 1.3K Star。

什么是 nanobot?

你可以把 nanobot 理解为:

它保留了一个成熟智能体必须具备的能力闭环:

  • 网页搜索

  • 文件/代码操作

  • 定时任务

  • 记忆机制

  • 多场景 Agent 模板

麻雀虽小,五脏俱全。也是可以长期在线、持续执行、可复用的 Agent。

核心哲学

Nanobot 的核心价值在于 “可掌控性”

具备极低的学习成本:

  • OpenClaw:像是一个复杂的操作系统,功能模块巨大,你只能在它允许的框架内开发插件。

  • Nanobot:4000 行 Python 代码。即使一个中级开发者,花一个下午就能通读所有源码,彻底搞懂 AI 是怎么调用工具、怎么管理记忆的。

开箱即用的生产力

Nanobot 不只是一个空框架,它自带了四个非常硬核的模版,直接跑起来就能用:

  • 24h 实时行情分析师:这是很多金融极客的最爱。

  • 全栈开发助手:随时随地执行开发任务。

  • 私人日程管理:帮你安排会议,发送提醒。

  • 个人知识库:把你的 PDF、笔记丢给它,随时问答。

快速使用

Nanobot 支持快速通过 Python Pypi 一键安装。

pip install nanobot-ai

也可以下载源码集成更多自定义的功能:

git clone  nanobotpip install -e .

安装完成后,本地就会有一个 nanobot 命令。

然后就可以进行初始化:

nanobot onboard

配置模型:

{  
  "providers": {  
    "openrouter": {  
      "apiKey""sk-or-v1-xxx"  
    }  
  },  
  "agents": {  
    "defaults": {  
      "model""anthropic/claude-opus-4-5"  
    }  
  },  
  "webSearch": {  
    "apiKey""BSA-xxx"  
  }  
}

启动Agent聊天:

nanobot agent -m "What is 2+2?"

目前已支持通过 T@elegrimm 或 WhatsApp 与你的 Nanobot 对话。

跟 OpenClaw 一样,只需要配置配对好,就可以直接运行。

最终启动网关命令也类似:

nanobot gateway

写在最后

我们知道 OpenClaw 是更复杂、具备更多模块、更大的系统。

而 nanobot 走的是另一条路:

  • 更小,但完整

  • 更少,但闭环

  • 更简单,但能长期跑

它提醒我们,Agent 的本质不是代码的堆砌,而是逻辑的编排。

未来肯定也会有更多的 Agent “极简实现”,但它方便的是每个人,甚至是整个生态。

GitHub:

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