国家超算互联网OpenClaw

国家超算互联网OpenClaw官网:依托中科曙光scaleX万卡超集群构建全国最大国产AI算力资源池

简介

国家超算互联网OpenClaw是开创算力普惠新纪元的AI智能体服务平台，以极致性价比破解Token消耗成本难题。平台面向全体用户限时免费发放1000万Tokens额度，有效期两周，续购价格低至0.1元/百万Tokens，较市场均价显著下降。此举直接回应了开源智能体单次交互Token消耗指数级增长的痛点，一个成熟智能体日均消耗可达传统对话模型数十倍，国家算力以国家队身份主导定价权，让高性能推理服务触手可及。用户通过PC端登录超算互联网平台，一键部署后即可在用量信息页面实时查询Token余额，透明计费无隐形消费，真正实现AI技术普惠全民，助力人工智能+行动加速落地。

国家超算互联网OpenClaw官网: https://www.scnet.cn/ui/chatbot/openclaw

国家超算互联网 OpenClaw：国家级算力加持下的开源AI智能体全面解析

2026年初，一只”小龙虾”悄然爬上了全球开发者的视野。OpenClaw 在几天之内于 GitHub 斩获超过10万星标，随后一路攀升至 247K+，成为 AI 智能体赛道有史以来增速最快的开源项目之一。与此同时，国家超算互联网的官方背书与接入，更让这只”龙虾”从一款极客玩具，快速跃升为具有国家级算力底座支撑的生产级智能体平台。这篇文章将系统拆解 OpenClaw 的本质、核心架构、功能细节、使用体验，以及它与同类产品的深度对比，帮你看清这股浪潮背后真正的价值所在。

一、它究竟是什么

在正式进入功能细节之前，有必要先厘清一个容易被混淆的概念：OpenClaw 既不是聊天机器人，也不是单纯的 AI 写作助手，更不是一个自动化脚本工具。它的本质定位，是一个本地优先的开源 AI 执行型智能体框架。

这意味着什么？简单理解就是：它给 AI 装上了”手脚”。

传统的大语言模型（LLM），无论是 GPT-4、Claude 还是国内的 Qwen，本质上都是”嘴上功夫”——你问它问题，它告诉你答案，或者给你一个解决方案的描述，但执行层面的工作仍需要由用户自己完成。OpenClaw 的革命性在于它彻底打通了”思考”与”执行”之间的链路：用户只需在任意消息平台发出一条自然语言指令，OpenClaw 就能理解意图、拆解步骤、调用工具、完成任务——整个过程不需要用户反复操作。

举一个典型的场景：你在手机微信里给 OpenClaw 发一条消息：”帮我整理一下今天收到的5封客户邮件，提取关键问题，并写成一份摘要发到飞书群里。”OpenClaw 会自动读取你的邮件客户端、分析内容、生成摘要，最后调用飞书 API 将结果推送出去——全程无需你打开任何一个应用。

这种”自然语言→真实执行”的模式，标志着 AI 从生成式工具向自主执行系统的范式转变。

二、技术架构：三层结构解构”龙虾”

OpenClaw 的内部架构并不复杂，但设计相当精妙，可以拆解为三个核心层：消息接入层、核心处理层、执行与扩展层。理解这三层，就能理解它为什么能在如此多样的场景下稳定运行。

消息接入层：无处不在的”耳朵”

这一层解决的是”如何与用户沟通”的问题。OpenClaw 原生支持微信、Telegram、WhatsApp、飞书、企业微信、Discord 等主流即时通讯平台，用户无需打开任何额外界面，直接在自己日常使用的 IM 软件里就能操控整个系统。

2026年3月9日，国家超算互联网宣布 OpenClaw 服务正式打通飞书与企业微信，并将飞书免费版 API 调用额度从每月1万次提升至100万次——这对企业用户来说意义重大，意味着日常自动化任务几乎可以无成本运行。

多平台接入的背后逻辑其实是”消息归一化”：无论来自哪个平台的消息，都会被统一转化为 OpenClaw 内部的标准指令格式，再进入下游处理流程。这使得系统在接入新平台时只需添加适配器，无需改动核心逻辑。

核心处理层：大脑与记忆的双引擎

核心处理层是 OpenClaw 真正的”大脑”。它通过接口连接外部大语言模型——你可以选择 OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini，也可以接入本地运行的 Ollama 模型（如 Qwen2.5、Qwen3、DeepSeek 等），完全由用户自主决定使用哪个”大脑”。

这种模型无关的设计，是 OpenClaw 相比许多竞品最核心的差异化优势之一。用户不会被任何一家模型供应商锁定，可以根据任务类型、成本预算、隐私需求灵活切换。

更值得关注的是其长期记忆模块。OpenClaw 内置了基于向量数据库（SQLite-Vec）的记忆系统，能够将每次交互中的关键信息进行向量化存储，实现跨会话的上下文延续。这意味着你不需要每次都重新告诉它”我是谁、我在做什么项目、我的偏好是什么”——它记得住。

此外，OpenClaw 还支持跨平台对话上下文共享：你在微信里告诉它的信息，在飞书里继续对话时同样有效，记忆不会因为切换平台而断裂。

执行与扩展层：技能插件系统

这是 OpenClaw 整个架构中最具特色、也最具生态想象力的部分。

OpenClaw 内置了一套叫做 Skills（技能包） 的插件系统。每个 Skill 不仅仅是一段说明文字，而是一个包含说明文档、脚本、配置项、依赖库甚至本地工具调用逻辑的完整功能模块。安装一个 Skill，就等于给 AI 增加了一项真实可执行的能力。

当前，OpenClaw 的技能市场 ClawHub 已累计上线超过 200 个官方技能，GitHub 上的第三方生态则更为庞大。几类典型的技能方向包括：

• 浏览器自动化：自动填表、数据抓取、网页点击与交互
• 文件操作：读取、编辑、生成各类文档，包括 Excel、PDF、Markdown
• 邮件与日程：发送邮件、解析日历、预约提醒
• 脚本执行：运行 Python、Shell 脚本，完成定制化自动化任务
• IM 联动：向微信群、飞书群、Telegram 频道批量发送消息
• SSH 远程操作：远程登录其他设备并执行命令
• 科研工作流：文献检索、数据分析、实验记录（重点将在后文展开）

三、国家超算互联网的介入：不只是算力

OpenClaw 本身是一个开源框架，其框架部署完全免费，核心成本来自背后接入的大模型 API 调用所消耗的 Token。这是此前限制其大规模普及的主要障碍——对于科研场景、企业级应用或多智能体协作等高消耗场景，Token 成本相当可观。

国家超算互联网的介入，从根本上改变了这一局面。

作为科技部统筹指导建设的国家级算力基础设施，国家超算互联网已接入14个省市、超过30家国家级超算中心与智算中心，整合形成超过200万核心、15万加速卡的异构算力资源池。2026年2月，其核心节点（郑州节点）正式上线试运行，依托中科曙光 scaleX 万卡超集群系统，可对外提供超3万卡的国产 AI 算力——这是国家超算互联网平台上线以来接入的全国最大单体国产 AI 算力资源池，可支撑万亿参数模型训练、高通量推理等大规模计算场景。

正是凭借这一算力优势，平台得以推出极具颠覆性的定价策略：

• 2026年3月11日：面向平台全体 OpenClaw 用户，免费发放每人限时2周总计1000万 Tokens 额度
• 续购价格：0.1元/百万 Tokens，较市场均价降幅最高达97%
• 2026年3月下旬：启动第二波赠送活动，最高可领3000万 Tokens（新用户注册送1000万，部署 OpenClaw 再获1000万，参与 SClaw 测试额外再送1000万）

截至2025年底，国家超算互联网已服务超过100万用户，平台上线应用商品超7300个，单日处理作业峰值达103万个，累计支撑运行1.96亿次作业。这些数据意味着它不是一个实验性项目，而是一个已经规模化运转的国家级算力服务体系。

在预置模型方面，超算互联网 OpenClaw 当前已内置 MinMax-M2.1、MinMax-M2.5、Qwen-235B 等多款主流大模型，用户无需自行申请 API Key 即可直接调用，进一步拉低了使用门槛。

四、SClaw：面向科研的专属”龙虾”

在 OpenClaw 通用智能体框架的基础上，国家超算互联网针对科研场景专门推出了SClaw（Super Computing Claw，又称”超算龙虾”或”科研龙虾”）。

SClaw 是一个面向科学研究全流程的专属智能体，集成了”科研 Skill、大模型路由引擎、科学数据库和知识库”四大核心模块，具备以下特点：

极简操作：用户无需额外配置任何环境，在超算互联网客户端中即可直接通过 SClaw 完成任务，适合不熟悉技术配置的科研人员。

全科研场景覆盖：当前 SClaw 支持的场景包括：文献查询与综述、论文撰写与润色、实验提醒与进度管理、数据汇总与可视化、基因组学数据处理等。配合 OpenClaw-Medical-Skills 技能库（收录872个经精心筛选的医学与生物信息学技能），可覆盖从基础文献检索到复杂生物信息学分析的完整链路。

全天候 AI 值守：SClaw 依托 7×24 小时在线的 AI 执行能力，可以在用户不在场的情况下持续推进科研任务——比如设置”每天凌晨2点爬取最新 PubMed 论文并筛选相关文献发送到飞书”，真正实现科研流程的自动化。

多领域适配：材料科学、生物信息学、工业仿真、药物发现、临床研究……SClaw 内置的领域知识模块覆盖12个大类，整合了228个 gptomics 生物信息工具、285个 BioOS 端到端工作流以及22个 ClawBio 流程。

这是国家超算互联网将硬件算力优势与软件智能体框架深度融合的关键落点——通过 SClaw，它试图让全国百万级的科研用户真正感受到”算力像水电一样流通”。

五、如何上手：从零部署到正式使用

对于有一定技术基础的用户，OpenClaw 的部署并不复杂。以下是目前最主流的几种部署方式：

方式一：国家超算互联网平台（推荐新手）

直接在超算互联网客户端内部署，无需任何本地环境配置，平台已预置大模型和计算资源。步骤如下：

1. 注册并登录超算互联网平台账号（实名认证）
2. 在应用市场找到 OpenClaw，点击一键部署
3. 按提示完成初始配置（选择模型、绑定 IM 平台）
4. 新用户可直接领取免费 Token 额度开始使用

整个过程最快5分钟可完成，不需要了解任何 Node.js 或 Docker 知识。

方式二：阿里云一键部署

登录阿里云 OpenClaw 专题页，选择轻量应用服务器并选择 OpenClaw 官方镜像，购买后放通18789端口，在阿里云百炼控制台创建 API Key 后填入 OpenClaw 控制台即可。浏览器访问 http://公网IP:18789 完成首次配置，新用户约68元/年起。

方式三：Windows 本地部署（技术用户）

依赖软件：Node.js ≥ 18.0.0（推荐22版本）、Git（可选）。具体步骤：

1. 安装 nvm-setup.exe，通过 nvm 安装 Node.js 22.22.0
2. 全局安装 OpenClaw：npm install -g openclaw（建议使用国内镜像加速）
3. 初始化配置：运行 openclaw init，按提示填写模型 API Key
4. 启动服务：openclaw start，访问本地管理界面
5. 绑定 Telegram 或微信等 IM 平台，配置 Webhook

方式四：WSL + Ubuntu（最稳定）

在 Windows 11 上通过 WSL 安装 Ubuntu 子系统，再在 Linux 环境中执行一键安装脚本。这种方式兼容性最好，尤其推荐需要运行 Python 脚本类技能的用户。

方式五：Windows + Ollama 本地模型（完全离线）

对隐私敏感或网络受限的用户，可搭配本地 Ollama 模型（如 Qwen2.5、Qwen3、DeepSeek 等）实现完全离线运行。核心步骤是在 OpenClaw 的模型配置界面将 API 端点指向本地 Ollama 服务地址（通常为 http://localhost:11434）。

完成部署后，建议优先安装以下几个入门级 Skill：

• agent-browser：网页自动化执行，自动填表与数据抓取
• ai-daily-briefing：每日重点简报自动生成
• focus-mode：任务聚焦管理，防止 AI 跑题
• find-skills：全网技能搜索，发现更多可用模块

六、五款同类产品深度对比

OpenClaw 并非 AI 智能体赛道的唯一玩家。以下对比五款当前最具代表性的同类产品，从多个维度进行深度分析，帮助你在选择时有清晰的判断依据。

对比一：Manus AI

Manus 是2026年最受关注的 AI 智能体之一，也是目前与 OpenClaw 被提及最多的对比对象。两者都号称能自主完成复杂任务，但底层逻辑截然相反。

定位差异：OpenClaw 是”本地优先、开源可控”，Manus 是”云端闭源、开箱即用”。OpenClaw 的代码完全开放、可审计，数据不出本地；Manus 运行在 Meta 云服务器上，代码闭源。

成本差异：OpenClaw 框架本身免费，只需为 API Token 消耗付费，接入超算互联网后成本低至0.1元/百万 Tokens；Manus 订阅费为每月39-199美元，且采用不透明的积分消耗机制，实际使用成本难以预估。

技术路线：从2026年的最新动态来看，两者正在发生有趣的融合——Manus 在引入”流程约束”，在关键节点加入人工审批机制；OpenClaw 则在原有的确定性 DAG（有向无环图）编排基础上引入”动态节点”，赋予模型更大的自主决策空间。两条路线从各自的极端走向彼此的中间地带。

适用人群：对数据隐私要求高、希望深度定制工作流、有一定技术背景的用户更适合 OpenClaw；追求即开即用、不在意云端托管风险、愿意付费换省心的用户更适合 Manus。

技能生态：OpenClaw 拥有 ClawHub 官方市场（200+技能）加上 GitHub 上庞大的第三方生态，覆盖面远超 Manus 的内置功能。Manus 在 NLP 能力（尤其是对话流畅度和自动化研究生成）方面有其独到之处。

对比二：AutoGPT

AutoGPT 是整个 AI 智能体赛道的早期开拓者，2023年3月发布时曾引发行业轰动，目前 GitHub Star 约170K+，是 OpenClaw 之前的开源智能体标杆。

架构差异：AutoGPT 采用基于循环的自主推理架构，模型会不断自我提示、自我迭代，自主性极高，但也因此存在”幻觉链式放大”的问题，在复杂任务中容易跑偏。OpenClaw 的网关+Agent 架构在自主性和可控性之间取得了更好的平衡。

语言栈：AutoGPT 基于 Python，对 Python 开发者更友好；OpenClaw 基于 Node.js/TypeScript，在 Web 端集成和 IM 平台对接上更有优势。

多智能体支持：OpenClaw 原生支持多 Agent 隔离工作区协作，AutoGPT 的多智能体能力相对有限，在复杂协作场景下表现不如 OpenClaw。

可解释性：OpenClaw 支持完整的日志追踪，每一步执行过程都可审查；AutoGPT 的自主推理过程可解释性较低，生产环境中的可靠性存疑。

上手时间：OpenClaw 在超算互联网平台约5分钟即可完成部署；AutoGPT 的环境配置和依赖安装通常需要30分钟以上，且对 Python 环境有严格要求。

最新发展：到2026年初，AutoGPT 官方已推出云端 SaaS 版本，简化了使用门槛，但同时也走向了闭源化运营的方向，与其早期”开源自主”的精神有所偏离。

对比三：LangChain

LangChain 在定位上与 OpenClaw 不在同一个层级——它是一个 AI 应用开发框架，而 OpenClaw 是一个平台级智能体产品。但在很多选型场景中，两者确实面对相似的用户群体，因此值得深入比较。

定位本质：LangChain 提供的是构建 AI 应用的”乐高积木”——链式调用、工具绑定、记忆管理等底层能力，开发者需要基于这些积木自行搭建应用；OpenClaw 则是已经搭建好的”整栋楼”，用户直接入住即可。

学习曲线：这是两者最显著的差异。LangChain 学习曲线陡峭，需要深入理解其抽象层设计和各类 Chain、Agent 概念，没有 Python 基础的用户几乎无法上手；OpenClaw 的学习成本极低，普通用户5分钟内可以完成部署并发出第一条指令。

灵活性 vs 易用性：LangChain 的灵活性无与伦比，几乎可以用它构建任何 AI 应用；但这种灵活性的代价是极高的定制成本。OpenClaw 在灵活性上有所取舍，但通过 Skill 插件系统提供了足够丰富的扩展能力，普通用户无需写一行代码也能实现大量自动化工作流。

IM 平台集成：LangChain 本身不提供任何原生 IM 集成，开发者需要自行实现；OpenClaw 对 Telegram、Discord、微信、飞书等主流平台的支持是开箱即用的核心功能。

生产就绪度：LangChain 配合 LangSmith 监控平台，生产环境的可观测性和调试能力极强；OpenClaw 正在这方面持续完善，目前已支持日志追踪，但在企业级监控能力上仍有差距。

选择建议：如果你是开发者，需要从零构建一套高度定制的 AI 应用，选 LangChain；如果你是终端用户或中小企业，需要快速落地 AI 自动化工作流，选 OpenClaw。

对比四：CrewAI

CrewAI 是2023年底兴起的多智能体协作框架，专注于”角色扮演式”的 AI 团队协作——你可以定义一个”研究员 Agent”、一个”写作 Agent”、一个”审核 Agent”，让它们像真实团队一样分工协作完成任务。目前 GitHub Star 约28K+。

核心设计哲学：CrewAI 的设计出发点是”AI 团队协作”，强调多个智能体之间的任务分解、委派与协调；OpenClaw 的出发点是”个人 AI 执行中枢”，强调单一智能体对复杂工作流的端到端执行能力。

任务执行模式：CrewAI 擅长需要多角色协作、并行推理的复杂分析任务，比如”分别由研究员、数据分析师、撰稿人协作完成一份行业报告”；OpenClaw 更擅长需要系统级操作的自动化任务，比如”直接操作浏览器完成表单填写并发送结果到飞书”。

IM 集成：这是 OpenClaw 相