fastclaw

用 Go 快速搭多智能体协作系统

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。

开源 unknown 智能体

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GitHub 星标 ★ 1348

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类智能体

开发团队fastclaw-ai

所属国家

官网地址https://fastclaw.ai

GitHubhttps://github.com/fastclaw-ai/fastclaw

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

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★ 1348

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-03-09 00:00:00

最近更新2026-09-16 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-13

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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
```
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 postgres	`postgres`
`FASTCLAW_STORAGE_DSN`	否	Postgres DSN，留空则使用 FASTCLAW_HOME 下的 sqlite	`postgres://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

项目介绍

fastclaw 是一个智能体领域的开源项目，官方简介：Multi-Agent Framework。项目使用 Go 开发，在 GitHub 上获得 1339 星标。

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