对比

ZeroClaw 与 OpenClaw：详细对比

ZeroClaw 与 OpenClaw 全面对比 — 性能基准、架构设计、内存占用和消息通道。找到最适合您项目的 AI Agent 框架。

2026年2月18日12 分钟阅读

概述

ZeroClaw 和 OpenClaw 是两个流行的开源 AI Agent 框架，采用了根本不同的方法。ZeroClaw 是一个基于 Rust 的 Agentic 工作流运行时操作系统，专为边缘硬件和最小资源占用而设计；而 OpenClaw 是一个基于 TypeScript 的框架，拥有更大的生态系统和社区。本指南通过官方基准数据详细分析关键差异，帮助您做出选择。

| 特性 | ZeroClaw | OpenClaw | |------|----------|----------| | 语言 | Rust | TypeScript | | 许可证 | Apache-2.0 / MIT | Apache 2.0 | | GitHub Stars | 8.2K | 22K | | 首次发布 | 2025 | 2024 | | 配置格式 | TOML | TypeScript/YAML | | 运行时内存 | <5MB | >1GB | | 冷启动 (0.8GHz) | <10ms | >500s | | 二进制大小 | 8.8MB | ~28MB | | 架构 | Trait 驱动，可替换子系统 | 模块化 | | 通道 | 15+（CLI、Telegram、Discord、Slack、Signal、Matrix 等） | CLI、API | | 记忆系统 | 内置混合搜索（向量 + 关键词） | 依赖外部服务 | | 流式传输 | 原生支持 | 支持 |

官方性能基准（2026 年 2 月）

以下数据直接来自 ZeroClaw 项目基准测试，基于边缘硬件（0.8 GHz）标准化：

| 指标 | ZeroClaw | PicoClaw | NanoBot | OpenClaw | |------|----------|---------|---------|----------| | 语言 | Rust | Go | Python | TypeScript | | 运行时内存 | <5MB | <10MB | >100MB | >1GB | | 启动时间 (0.8GHz) | <10ms | <1s | >30s | >500s | | 二进制大小 | 8.8MB | ~8MB | N/A | ~28MB |

注：启动时间基于边缘硬件标准化；对比假设标准化负载。

差异非常显著：ZeroClaw 使用的内存比 OpenClaw 少 99%，启动速度快数个数量级。这使得 ZeroClaw 非常适合边缘部署、IoT 设备和成本受限的环境。

架构

ZeroClaw：Trait 驱动设计

ZeroClaw 的核心差异化特性是其 trait 驱动架构。每个子系统都是可替换的 trait：

| 子系统 | Trait | 实现 | |--------|-------|------| | AI 模型 | Provider | OpenAI、Anthropic、OpenRouter、自定义 | | 通道 | Channel | CLI、Telegram、Discord、Slack、Matrix、Signal、iMessage、WhatsApp、Email 及 9+ 更多 | | 记忆 | Memory | SQLite 混合搜索、PostgreSQL、Markdown、无记忆 | | 工具 | Tool | Shell、文件操作、git、浏览器、HTTP、截图、硬件 | | 运行时 | RuntimeAdapter | 原生、Docker 沙箱 | | 可观测性 | Observer | 日志、多观察者 | | 隧道 | Tunnel | Cloudflare、Tailscale、ngrok、自定义 |

配置位于 ~/.zeroclaw/config.toml：

[provider]
kind = "openrouter"
model = "anthropic/claude-3-opus"

[memory]
kind = "sqlite"
path = "~/.zeroclaw/memory.db"

[channel.telegram]
enabled = true
allowlist = ["@myusername"]

OpenClaw：模块化设计

OpenClaw 采用熟悉的 TypeScript 模块化方法，拥有更大的插件市场：

import { Agent, Tool } from 'openclaw';

const agent = Agent({
  name: "code-reviewer",
  model: "claude-3-opus",
  tools: [readFile, writeReview],
  temperature: 0.3,
});
const result = await agent.run("Review this PR");