WorkClaw

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中文产品名：卧龙AI

让所有人快速拥有自己的 AI 员工团队

WorkClaw 是一个 Hermes-aligned、本地优先的桌面 AI 员工运行时和工作台，目标是让普通用户也能通过对话式交互安装配置、创建技能、加密打包、组织 AI 员工团队，并通过飞书等 IM 在移动端指挥任务。早期实现曾参考 OpenClaw 生态；在当前路线图中，OpenClaw 仅作为历史来源和遗留迁移输入，不再是 WorkClaw 的前向产品架构或兼容目标。

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快速导航

• 快速开始：快速开始
• 文档中心：docs/
• 操作手册：飞书文档
• 版本发布：Releases
• 路线图：路线图
• 贡献与支持：CONTRIBUTING.md · SUPPORT.md

项目状态

• 阶段：Active Development (MVP)
• 主分支：main
• 维护节奏：持续迭代与稳定性修复并行
• 详细计划与执行记录：docs/plans/

什么是 WorkClaw？

WorkClaw 的核心目标是把 AI 员工团队从“技术人才专属”变成“所有人都能用”：

• 面向非技术用户：不写命令行、不改配置文件，用对话完成安装、配置、使用
• 面向 AI 员工运行时：围绕 profile runtime、原生 ToolRegistry / toolsets、平台网关和 profile-owned memory / skills / growth / curator 持续演进
• 面向技能创作者：用对话创建技能、调试技能、加密打包技能并安全分发
• 面向软件公司（OEM）：可基于开源版快速二开，交付 B 端智能体产品并实现商业化
• 面向个人用户：低门槛安装后即可拥有自己的 AI 员工团队

同时，WorkClaw 对标 Claude Cowork 的桌面智能体体验，强调“本地可控 + 移动端可指挥 + 团队化协作”。

核心产品功能速览

• 一句话开始任务：通过首页输入任务，快速启动本地自动化和开发协作。
• 对话中直接执行工具：聊天过程中可读写文件、执行命令，并展示工具调用过程。
• Profile 级长期记忆：以 profile runtime 为边界组织记忆、技能、成长记录和 curator 证据；旧 employee_id / skill_id 仅作为迁移期标签和路由别名。
• 默认团队模板：首次启动自动预置“三省六部”复杂任务团队，可直接使用或复制为自定义团队。
• 专家技能生产流程：引导式创建可复用本地技能，并实时预览 SKILL.md。
• 内置技能打包闭环：在应用内完成技能打包，便于安全分发与交付。
• 统一设置中心：集中管理模型、路由策略、搜索引擎、MCP 服务器与运行参数。
• 默认语言 + 沉浸式翻译：设置默认语言后，技能库/找技能/聊天候选中的英文内容可自动翻译展示。
• 桌面 + 飞书统一审批总线：高风险删除、危险命令等动作可在桌面或飞书任一端审批，并支持重启后的待审批恢复。

与商业桌面智能体对比

2026 年初，国内外各大厂商纷纷推出桌面智能体产品。以下是当前市场主流商业产品与 WorkClaw 的对比：

WorkClaw 的独特优势

作为 完全开源、本地优先 的桌面 AI 员工运行时，WorkClaw 与商业产品相比具有以下核心差异：

1. 数据完全本地，无云端服务器

• 所有对话记录、员工记忆、技能数据均存储在用户本地设备
• 商业产品数据通常上传云端，存在隐私泄露风险
• 敏感行业（金融、医疗、政府）可放心使用

2. 代码开源可审计

• 源代码完全透明，可自行审查安全性和隐私政策
• 商业产品闭源，无法验证数据处理方式
• 企业可自行编译部署，完全可控

3. 技能加密打包，形成商业闭环

• 内置 AES-256-GCM 加密打包功能
• 开发者可创建技能后加密分发，形成自己的商业解决方案
• 接收者需用用户名解密才能使用，保护知识产权
• 这是商业产品不具备的核心能力

4. 自由选择大模型，按量付费

• 支持 9 个模型提供商、15+ 大模型
• 包括 Claude 4.6、GPT-5.3、o1、MiniMax M2.5、GLM-4、DeepSeek V3、Qwen 2.5、Kimi 等
• 商业产品通常内置固定模型，无法自由切换
• 大模型费用直接按量付费给模型厂商，无中间商赚差价

5. 完全免费，无隐藏付费

• Apache 2.0 开源许可证
• 无付费墙、无功能限制
• 可自由修改和再分发

6. 可自定义二开

• 基于 Tauri + React + Rust 技术栈
• 完整源码交付，可根据需求定制
• 适合软件公司 OEM 快速交付 B 端产品

注意：部分商业产品（如元气 AI Bot）声称"数据本地存储"，但其实现方式和可审计性无法与完全开源的 WorkClaw 相比。WorkClaw 的开源本质意味着任何人都可以验证数据处理逻辑。

适合场景

默认多员工团队

WorkClaw 当前内置一套默认复杂任务团队模板，并在新用户首次启动时自动实例化为可编辑的员工团队：

• 首启自动预置：系统会创建默认“三省六部”团队、成员关系和协作规则，无需用户手工搭建。
• 模板与实例分离：系统内置的是团队模板，用户实际编辑的是自己的团队实例；预置团队可以复制成新的自定义团队。
• 真实运行态可观测：团队任务会记录阶段、审议轮次、等待对象、步骤状态和事件流，而不是只返回一段摘要。

产品截图

1) 任务首页

2) 专家技能中心

3) 技能打包

4) 设置中心

5) 打包流程（GIF）

架构

WorkClaw 以单一集成桌面应用交付：

业务架构

查看业务架构图（SVG）

业务架构展示从创作者到用户的完整价值流，涵盖创作者价值链、核心平台、用户价值链和生态集成 4 层。

技术架构

查看技术架构图（SVG）

技术架构分为 6 层：用户界面、应用服务、Agent 运行时、工具能力、模型集成和数据持久化，对应 WorkClaw 的桌面端整体实现。

WorkClaw 应用

统一的 Agent 执行环境，用户可在同一应用内打包、安装和运行加密技能：

核心 Agent 能力：

• ✅ 文件操作：带权限控制的读取、写入、编辑文件
• ✅ 代码执行：跨平台 Bash/PowerShell 命令执行
• ✅ 浏览器自动化：Playwright 集成用于网页抓取和自动化；当前 Sidecar 路径是迁移期实现，目标是原生 browser provider + ToolRegistry
• ✅ MCP 集成：模型上下文协议服务器支持，扩展能力
• ✅ 多 Agent 系统：子 Agent 任务分发，独立上下文隔离
• ✅ 团队模板运行时：支持首启预置团队模板、团队实例复制，以及按 plan / review / execute / synthesize 阶段驱动的协作运行
• ✅ 分层记忆管理：TodoWrite 任务跟踪 + profile-owned memory / skills / growth / curator 方向；旧员工/技能桶仅保留为迁移期别名
• ✅ 网页搜索：DuckDuckGo 集成，获取实时信息
• ✅ 权限系统：多层安全验证

用户功能：

• 通过拖放或文件选择器安装 .skillpack 文件
• 简洁的聊天界面，实时流式响应
• 无会话首页入口（能力介绍 + 场景模板填充）
• 专家技能中心（我的技能）与左右分栏引导创建页
• 技能打包入口已并入“专家技能”域
• 会话历史，可搜索的对话存档
• 多模型支持（Claude 4.6、GPT-4、MiniMax M2.5、GLM-4、DeepSeek）
• 本地安全工作区文件夹配置
• 两档操作权限：默认“标准模式”仅拦截极高危动作，可切换到“全自动模式”
• 默认语言与沉浸式翻译设置（支持 translated_only / bilingual_inline）
• 翻译失败自动回退原文，且不影响安装参数（slug / githubUrl / sourceUrl）
• 无需命令行操作

创作者工作流

创作者可使用 Claude Code 或 VS Code 开发技能，并直接在 WorkClaw 应用内完成打包，无需额外客户端。

核心特性

安全与隐私

• 军事级加密：AES-256-GCM，基于用户名的确定性密钥推导
• 安全工作区：为文件操作配置可信任的本地文件夹
• 权限控制：默认“标准模式”仅在删除、永久覆盖、外部提交等极高危动作时确认，可手动切换为“全自动模式”
• 审批总线降级开关：如需回退到旧桌面确认路径，可在 app_settings 中设置 approval_bus_v1=false
• 无云依赖：所有处理均在本地进行

Agent 能力

• ReAct 循环引擎：高级推理和行动规划
• 子 Agent 系统：并行任务执行，独立上下文隔离
• 团队模板与运行态：预置团队可复制为自定义团队，并显示阶段、审议轮次、等待对象与事件流
• 上下文压缩：智能截断以保持在 token 限制内
• 工具注册表：动态工具注册，包括 MCP 服务器
• 长期记忆隔离：下一代运行时以 profile_id -> profiles/<profile_id>/... 为 canonical home；旧员工/技能路径仅作为迁移输入或兼容别名

开发者体验

• 多模型支持：9 个提供商的 15+ 模型
• 热重载：开发期间实时技能更新
• 全面日志：工具调用追踪和错误诊断
• 跨平台：支持 Windows、macOS、Linux

技术栈

应用后端

• 框架：Tauri 2.0 (Rust)
• 数据库：SQLite (sqlx)
• 加密：AES-256-GCM (aes-gcm + ring crates)
• HTTP 客户端：reqwest（用于 LLM API）
• Legacy transitional sidecar：Node.js 20+（Playwright、MCP 迁移期实现，目标是 Rust ToolRegistry 原生 provider）

应用前端

• UI：React 18 + TypeScript
• 组件：shadcn/ui + Tailwind CSS
• Markdown：react-markdown + 语法高亮
• 状态：React hooks (useState, useEffect)

共享包

• skillpack-rs：加密、打包/解包 (Rust)
• model-adapters：LLM API 适配器（未来 TS 包）

支持的模型

最新尖端模型（2026）

Anthropic Claude：

• Claude 4.6 Sonnet（最新，最佳推理）

OpenAI：

• o1（最新推理模型）
• GPT-5.3-Codex（最新编程模型，2026）

国产领先模型：

• MiniMax M2.5（SWE-Bench 80.2%，代码生成）
• GLM-4（智谱 AI，强中文理解）
• DeepSeek V3（数学和推理）
• Qwen 2.5（阿里云，多语言）
• Moonshot Kimi（长上下文）

自定义端点：任何 OpenAI 兼容 API

项目结构

workclaw/
├── apps/
│   └── runtime/              # WorkClaw 桌面应用
│       ├── src/              # React 前端
│       ├── src-tauri/        # Rust 后端
│       │   ├── src/
│       │   │   ├── agent/    # Agent 系统（executor, tools, registry）
│       │   │   ├── adapters/ # LLM 适配器（Anthropic, OpenAI）
│       │   │   ├── commands/ # Tauri 命令（skills, chat, models, mcp, packaging）
│       │   │   └── db.rs     # SQLite schema
│       │   └── tests/        # 集成测试
│       └── sidecar/          # 迁移期 Node.js sidecar（Playwright, MCP），目标是逐步移入原生 runtime
├── packages/
│   └── skillpack-rs/         # 加密库 (Rust)
├── docs/                     # 文档
├── reference/                # 开源项目分析
└── examples/                 # 示例技能

快速开始

前置要求

• Rust 1.75+
• Node.js 20+
• pnpm

桌面源码运行与发布

• Windows 贡献者前置要求、Tauri 本地启动流程见：docs/development/windows-contributor-guide.md
• GitHub 自动 Release 会同时构建 Windows x64 setup.exe、Linux x64 amd64.deb 和 Linux arm64 arm64.deb。

桌面下载说明

• Windows 普通用户推荐下载 *-setup.exe，适合直接安装使用。
• Linux x64 用户下载 *_amd64.deb。
• Linux arm64 用户下载 *_arm64.deb。
• 所有公开安装包都发布在 Releases 页面。

开发

# 安装依赖
pnpm install

# 以开发模式运行应用
pnpm app

# 构建生产版本
pnpm build:app

# 运行测试
cd apps/runtime/src-tauri
cargo test

安装技能

1. 打开 WorkClaw 应用
2. 点击"安装技能"或拖动 .skillpack 文件到窗口
3. 输入用户名（用于密钥推导）
4. 根据需要配置 API 密钥
5. 开始聊天！

路线图

Now（当前重点）

• 完成桌面 Agent 核心闭环：任务执行、工具调用、技能安装与打包。
• 打磨新手体验：对话式配置、模型接入、关键交互引导。
• 提升稳定性：关键链路回归测试与运行时可观测性。

Next（下一阶段）

• 交付分发能力：跨平台安装包、发布通道。
• 强化创作者链路：技能模板、可视化编辑、发布流程。
• 拓展生态连接：IM 远程调用、原生 toolsets / skillpack 生态与移动端协作。

Later（长期方向）

• 企业能力：多租户、SSO / RBAC 权限管控、白名单技能安装、受控工作目录、统一审计、企业级 Token 中转与配额限流。
• Agent 进化：EvoMap / GEP / A2A 集成与可追溯演进。
• 开放生态：建设 Hermes-aligned 的 profile、toolset、Skill OS 和平台 adapter 生态。

详细任务拆解与阶段执行记录见 docs/plans/。

为什么叫"WorkClaw"？

Work：强调任务执行、协作交付和真实业务产出
Claw：保留对 OpenClaw 生态和“小龙虾团队”意象的历史致敬，但 WorkClaw 的前向架构是 Hermes-aligned 的 AI 员工运行时

中文名 卧龙AI 强调“未出山而能定局”的智能谋划与执行能力，更贴合 AI 员工团队的品牌表达。

可以理解为 "让 AI 员工团队在你的指挥下高效工作"。

灵感来源

正如 Cursor 和 Claude Code 使 AI 辅助编码民主化一样，WorkClaw 旨在使 AI 技能分发民主化。打包一次你的专业知识，安全地分发给成千上万的人。

规划说明

README 仅保留高层路线图，详细技术计划与迭代记录维护在 docs/plans/。

⚠️ 安全免责声明

在下载、安装、编译、配置、接入第三方模型或服务、导入技能，或运行 WorkClaw 前，请先阅读完整的 WorkClaw 安全免责声明。

您一旦下载、安装、复制、部署、配置、集成或使用 WorkClaw，即视为已阅读、理解并同意该免责声明中关于产品能力边界、固有风险、用户安全义务、第三方依赖风险、无担保声明及责任限制的全部内容。

如果您不同意该免责声明，请勿下载、安装、部署或使用 WorkClaw。

漏洞披露与安全报告流程请参见 SECURITY.md。

进阶技术文档（面向集成与维护）

以下内容主要面向集成方、二开团队和维护者；普通用户可直接跳过：

• 飞书路由集成说明：docs/integrations/feishu-routing.md
• 员工身份与长期记忆模型（employee_id）：docs/architecture/employee-identity-model.md
• OpenClaw 遗留 vendor lane 维护手册（历史/迁移参考）：docs/maintainers/openclaw-upgrade.md
• 技能安装排错（重名冲突等）：docs/troubleshooting/skill-installation.md

许可证

Apache 2.0 - 详见 LICENSE

贡献

欢迎贡献！请阅读 CONTRIBUTING.md 了解详情。

社区

• GitHub Issues：错误报告和功能请求
• 文档：docs/
• 示例：examples/
• 参考：reference/ - 开源项目分析
• 支持渠道：SUPPORT.md
• 安全报告：SECURITY.md
• 社区行为准则：CODE_OF_CONDUCT.md

作者

• WorkClaw 项目作者（个人开发者）
• 个人主页：https://my.feishu.cn/wiki/O62Pwtb94ikFEJkYHuEcxaWanQb

开发说明（补充）

本项目包含 AI 驱动开发实践：核心代码由 AI（Claude Code、GPT-5.3-Codex）参与设计与实现，用于持续验证 AI 构建生产级软件的可行性。

致谢

• 感谢 OpenClaw 开源生态提供的历史灵感与早期参考。当前 WorkClaw 路线图已转向 Hermes-aligned、本地优先的 AI 员工运行时；OpenClaw-shaped 代码和文档仅作为遗留迁移输入保留。

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使用 Tauri、React 和 Rust 构建 | 灵感来自 Claude Code、Gemini CLI 和开源 Agent 社区