fastclaw

用 Go 快速搭多智能体协作系统

开源 🏷️定价信息待确认 ⚠️ 链接可跳转,访问体验不确定 智能体 🍴 复刻 232 🐛 待处理 54 👀 关注 6
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GitHub 星标 ★ 1401
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

fastclaw 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队fastclaw-ai
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⚠️ 链接可跳转,访问体验不确定
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Go
技术栈/模型agent-factory,agent-runtime,fastclaw,multi-agent,openclaw-alternative
GitHub 星标★ 1401
上线时间2026-03-09 00:00:00
代码更新2026-10-17
仓库体积7.9 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态较活跃
收录时间2026-09-13
浏览次数2

项目介绍

fastclaw 是一个用 Go 编写的多智能体(Multi-Agent)框架,定位为 OpenClaw 的替代方案。它把智能体的创建与运行拆成 agent-factory 和 agent-runtime 两层:前者负责按配置快速生成具备不同角色与能力的智能体,后者负责调度、执行与协作。项目解决的是多智能体系统搭建门槛高、编排复杂、运行时性能与并发难以兼顾的问题,让开发者能用统一抽象定义多个智能体,并让它们分工、通信、协同完成复杂任务。核心能力包括:多智能体编排与协作、智能体工厂化批量创建、运行时调度执行、基于 Go 的高并发与低资源占用,以及可扩展的框架接口。相比 Python 生态的同类方案,它更适合对性能、部署体积和并发有要求的后端与基础设施场景,目前处于成长阶段,适合想快速验证多智能体协作的团队。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-13 · 当前星标 ★ 1401

技术标签

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 7 步

环境要求

  • macOS/Linux(使用 bash 安装脚本)或 Windows(使用 PowerShell 安装脚本)
  • 能访问 https://raw.githubusercontent.com 下载安装脚本
  • 一个可用的 LLM Provider API Key(如 OPENAI_API_KEY)
  • 网关默认端口 18953 未被占用
  • 如需分布式/沙箱能力:可选的 Postgres、Redis 或 Docker 环境

安装与启动步骤

  1. 1安装(macOS/Linux)

    官方安装脚本会把 fastclaw 二进制放到 ~/.local/bin 并写入 PATH,安装后请重开终端再执行命令。

    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/fastclaw-ai/fastclaw/main/install.sh | bash
  2. 2安装(Windows)

    Windows 使用官方 PowerShell 脚本安装,无需手动下载二进制;安装完成后重新打开终端。

    powershell -ExecutionPolicy Bypass -Command "iex(New-Object Net.WebClient).DownloadString('https://raw.githubusercontent.com/fastclaw-ai/fastclaw/main/install.ps1')"
  3. 3首次运行配置

    直接运行会打开 setup wizard,按提示配置 LLM Provider 并创建默认智能体;这是前台模式,Ctrl+C 可停止。

    fastclaw
  4. 4打开控制台

    浏览器访问 http://localhost:18953,用 admin token 登录即可看到平台管理界面(agents、models、skills、users、API keys)。

  5. 5一键创建智能体

    用 agents init 快速创建一个可聊天的智能体,示例用 openai provider 与 gpt-4o-mini 模型,密钥从环境变量读取。

    fastclaw agents init alpha \
      --provider openai \
      --model openai/gpt-4o-mini \
      --api-key-env OPENAI_API_KEY
  6. 6后台常驻运行

    需要长期运行时用 daemon start 放后台,或用 daemon install 注册为 launchd / systemd 服务实现开机自启。

    fastclaw daemon start
  7. 7Docker 方式启动

    仓库自带 Docker 部署目录,进入 deploy/docker 后执行 start.sh 即可启动(需先克隆仓库)。

    cd deploy/docker && ./start.sh

关键配置

配置项必填说明示例
FASTCLAW_HOME否SQLite 数据库与 skill 目录的存放位置~/.fastclaw
FASTCLAW_PORT否网关 HTTP 端口,也是控制台访问端口18953
FASTCLAW_BIND否监听范围:loopback(127.0.0.1) 或 all(0.0.0.0)loopback
FASTCLAW_STORAGE_TYPE否存储后端,可选 sqlite 或 postgrespostgres
FASTCLAW_STORAGE_DSN否Postgres DSN,留空则使用 FASTCLAW_HOME 下的 sqlitepostgres://u:p@host:5432/db?sslmode=disable
OPENAI_API_KEY是创建智能体时通过 --api-key-env 指定的 Provider 密钥来源sk-xxxxxxxx

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:18953,能用 admin token 成功登录控制台,说明网关已正常运行。

常见问题

Q:怎么让 FastClaw 在后台常驻,而不是前台运行?

A:用 fastclaw daemon start 在后台启动,或执行 fastclaw daemon install 注册为 launchd/systemd 服务;前台模式按 Ctrl+C 停止。

Q:为什么改了配置没生效?

A:只有 bootstrap 相关项走环境变量,providers、models、channels、sandbox 开关等都存在数据库里,需通过控制台或 fastclaw agents config 修改。

Q:怎么切换到 Postgres 或启用 Redis?

A:设置 FASTCLAW_STORAGE_TYPE=postgres 并提供 FASTCLAW_STORAGE_DSN;Redis 可设 FASTCLAW_REDIS_ENABLED=true,或直接设置 FASTCLAW_REDIS_ADDR 自动启用。

Q:支持哪些 LLM Provider?

A:内置 openai、openrouter、anthropic、ollama、groq、deepseek、mistral 预设,用 --api-key-env 指定环境变量即可填充 apiKey。

注意事项

  • 安装脚本会把二进制放到 ~/.local/bin 并加入 PATH,装完请重开终端,否则会提示 command not found。
  • 默认只监听 127.0.0.1,如需从其他机器访问控制台,把 FASTCLAW_BIND 设为 all 并注意安全风险。
  • 除环境变量外的配置都在数据库中,通过 Web UI 或 fastclaw agents config / provider / skill 命令管理。
  • 沙箱后端支持 docker 或 e2b,可通过 FASTCLAW_SANDBOX_BACKEND 与 FASTCLAW_SANDBOX_IMAGE 覆盖控制台里的设置。

核心亮点

  • Go 语言实现,天然高并发、低内存占用,适合后端与基础设施部署
  • agent-factory 与 agent-runtime 分层清晰,智能体创建与运行解耦,便于扩展
  • 定位 OpenClaw 替代方案,提供多智能体编排与协作的统一抽象

不足之处

  • 项目处于成长阶段,生态、文档与示例相对有限
  • 作为较新框架,生产环境大规模验证案例待观察

适用场景

  • 后端服务中嵌入多智能体协作完成复杂业务编排
  • 需要高并发、低延迟的多智能体任务调度系统
  • 以 Go 技术栈为主、想快速验证多智能体方案的团队

替代项目

AutoGen、CrewAI

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