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\uD83E\uDD80 用 OpenClaw 实现一个 C++ 复刻版 QuantClaw

时间:2026-08-19 09:30:02 编辑:袖梨 来源:一聚教程网

最近在 Discord 上和 OpenClaw 聊得比较多,越聊越想把它搬到 C++ 上实现。于是花了些时间,通过在 Discord 上与 OpenClaw 聊天的方式用 C++ 17 从零复刻了一个版本------带 WebSocket 网关、Web 控制台以及 Discord/T@elegrimm 接入。

image.png

目前 324 个单元测试已全部跑通。今天正式开源。

quantclaw-logo.png


OpenClaw 是一个挺有意思的开源 AI 项目,新年期间我一直在折腾它。日常就是在 Discord 里和机器人对话------理需求、聊想法,或者让它帮忙写点代码。

聊久了,职业病就犯了:OpenClaw 基于 TypeScript,功能很全,但运行时开销确实不小。我开始想:如果用 C++ 复刻一个,性能能压榨到什么程度?能不能跑在一台 2GB 内存的廉价小服务器上?

于是有了 QuantClaw------一个在对话中诞生,用 C++17 复刻的 OpenClaw。


目前市面上的 AI 助手框架基本是 Python 或 TypeScript 的天下。开发效率虽高,但运行时占用的内存也多------一个空闲的 Node.js 进程通常要吃掉 50-80MB 内存,Python 甚至更多。

如果你打算在一台 2GB 内存的云服务器上 7x24 挂着私人 AI 助手,这部分内存开销就成了不得不考虑的资源成本。

QuantClaw 的做法是:全量 C++17 实现。

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原生二进制运行,没有解释器开销和 GC 停顿,启动即就绪。内存占用降到了同类方案的 1/8 左右。

image.png

上图是我运行 QuantClaw 后的资源占用情况,其资源消耗极少。


QuantClaw 是 OpenClaw 生态的一个 C++ 原生实现。它兼容 OpenClaw 的工作空间标准(SOUL.md / USER.md / MEMORY.md)、技能系统(SKILL.md)以及 WebSocket RPC 协议,可以直接对接原有的前端和客户端。

简单说:这是一个更轻量、更高性能的私人 AI 助手后端。


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核心组件纯 C++ 实现,频道适配器(如 Discord)作为独立进程通过 WebSocket RPC 接入网关,保持了和 OpenClaw 一致的解耦设计。


git clone https://github.com/QuantClaw/QuantClaw.gitcd QuantClaw && mkdir build && cd buildcmake .. && make -j$(nproc)./quantclaw gateway

网关启动很快,你可以看到各组件初始化的日志:

2quanclaw-log.png

从 MemoryManager 到 GatewayServer 初始化完成,整个过程不到 1 秒。


网关自带了一个简单的 Web 控制台。浏览器访问 localhost:18790 即可与助手对话:

3quantclaw-dashboard-ch@t.png

顶部显示实时连接数、运行时间等状态信息。下方聊天界面支持 Markdown 渲染。

4quantclaw-dashboard-status.png

后台提供了 12 个 REST API 端点,方便通过 curl 或其他工具集成到自动化流里。


这是 QuantClaw 诞生的初衷。在配置里填入 Token,网关会自动拉起适配器进程:

{  "channels": {    "discord": {      "enabled": true,      "token": "YOUR_DISCORD_BOT_TOKEN"    }  }}

接入后的对话效果:

5quanclaw-discord-ch@t.jpg

消息流转逻辑如下:

image.png

日志会记录每一轮 RPC 调用的链路,方便排查消息流转状态:

6quantclaw-discord-ch@t-log.png


QuantClaw 支持通过 provider/model-name 前缀进行路由:

{ "model": "openai/Qwen3-32B" }{ "model": "openai/gpt-4o" }{ "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6" }

兼容 OpenAI 格式的接口基本都能无缝接入。


image.png

目前 324 个单元测试全绿通过 ✅


纯 C++17 实现,核心依赖如下:

image.png


Ubuntu / Debian:

sudo apt install build-essential cmake libssl-dev \  libcurl4-openssl-dev nlohmann-json3-dev libspdlog-dev zlib1g-devgit clone https://github.com/QuantClaw/QuantClaw.gitcd QuantClaw && mkdir build && cd buildcmake .. && make -j$(nproc)./quantclaw_tests   # 跑一遍测试./quantclaw gateway # 启动

QuantClaw 的想法起得很简单------在 Discord 里聊着聊着,就想写个更轻、更快的 C++ 版本。从第一行代码到 324 个测试跑通,这个过程也是一次有趣的 AI 协同实践。

目前的版本是 v0.2.0,核心功能已经跑通。如果你也在找一个轻量、低开销的私人 AI 后端,欢迎尝试。

GitHub : https://github.com/QuantClaw/QuantClaw

License: Apache 2.0.

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