ClawRunr/JavaClaw

解决的问题

JavaClaw 提供了一种在自有硬件上本地运行个人 AI 助手的方法，确保数据隐私，同时让代理能够与您的机器和各个通信平台交互。它通过充当中央控制平面来解决碎片化 AI 工具的问题，负责管理任务、执行系统命令以及在不同渠道间进行通信。

工作原理

JavaClaw 基于 Java 25 和 Spring Boot 构建，可连接到您选择的 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic 或通过 Ollama 的本地模型）。它使用一个“workspace”目录，以 Markdown 文件形式存储系统提示、环境上下文和记忆。助手通过基于插件的架构（适用于 Discord、Telegram、WhatsApp 等渠道）和技能系统扩展功能，只需将 Markdown 文件放入文件夹或将 JAR 包添加到类路径即可添加新功能。它还集成了 Model Context Protocol (MCP) 以连接外部工具服务器，并使用 JobRunr 处理后台和定时任务。

目标用户

适合希望拥有自托管 AI 助手的 Java 开发者和高级用户，该助手可以自动化本地任务、管理个人待办事项，并让您通过喜欢的聊天应用访问它。

主要特点

• 多渠道访问：通过内置 Web UI、Telegram、Discord 或 WhatsApp 与代理交互。
• 本地控制：能够直接读写主机上的文件并执行 bash 命令。
• 可扩展技能：使用 SKILL.md 文件或预打包的 JAR 在运行时添加新功能。
• 灵活的 LLM 支持：在引导式入门过程中，可在云提供商和本地模型（Ollama）之间切换。
• 动态工具发现：使用基于搜索的模式仅向 LLM 暴露最相关的工具，防止提示词膨胀。