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本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。
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OpenClacky
想贡献代码？提 PR 前请先读 CONTRIBUTING.md。
最省 Token 的开源 AI Agent。
OpenClacky 在任务能力上对齐 Claude Code，成本相当，同时相比其他开源 Agent 有显著优势（约节省 50% vs OpenClaw，约便宜 3× vs Hermes）。100% 开源（MIT），支持 BYOK 接入任意 OpenAI 兼容模型，背后是两年 Agentic 研发与 Harness 工程积累。
官网：https://www.openclacky.com/ · 投资方：奇绩创坛 · 真格基金 · 红杉中国 · 高瓴资本
为什么选 OpenClacky？
同一个任务，你要花多少钱？在可比的 Agent 工作负载下，OpenClacky 相比主流方案节省了大量 Token 费用。
| Agent | 相对成本 | 备注 |
|---|---|---|
| OpenClacky | ~0.8× | 16 个工具 · 近 100% 缓存命中 · 子 Agent 路由 |
| Claude Code | 1.0×（基准） | 世界级 Harness，闭源订阅制 |
| OpenClaw | ~1.5× | 能力对标的 Harness Agent |
| Hermes | ~3× | 52 个内置工具，Schema 体积膨胀 ~3–4× |
数据为内部常见 Agent 任务均值，以 Claude Code 为基准。完整基准测试报告将在 GitHub 发布。
功能对比
核心 Agent 能力各家大致对齐，真正的差异在于成本、开放性、Skill 进化能力和集成支持。
| 功能 | Claude Code | OpenClaw | Hermes | OpenClacky |
|---|---|---|---|---|
| Token 成本 | 1.0× | ~1.5× | ~3× | ~0.8× |
| 开源 | ❌ 闭源 | ✅ 开源 | ✅ 开源 | ✅ MIT |
| BYOK / 自由选模型 | ❌ 仅限 Anthropic | ✅ | ✅ | ✅ |
| Skill 自我进化 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| IM 集成（飞书/企微/微信/Discord/Telegram） | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
成本是怎么降下来的
不是靠裁剪功能——而是在每一层都做了正确的取舍，效果叠加。
1. 极高缓存命中率
Session 不重启、双缓存标记、先插入再压缩——System Prompt 从不被修改，压缩后仍能复用缓存。实测缓存命中率：接近 100%。
2. 极简工具集
仅 16 个核心工具。扩展能力通过一个 invoke_skill 元工具交给 Skill 生态承载。工具数量不是指标——任务完成率才是。
| OpenClacky | Claude Code | OpenClaw | Hermes |
|---|---|---|---|
| 16 | 40+ | 23 | 52 |
3. 空闲时自动压缩
去开个会、倒杯咖啡——Agent 在后台压缩长上下文并预热缓存。你回来发第一条消息就能直接命中缓存。冷启动首 Token 成本降低 50%+。
4. BYOK——你选模型，你定成本
任意 OpenAI 兼容 API，即插即用。官方直连、聚合路由、兼容中转——100% 由你决定。代码用 Claude，子任务自动路由到 DeepSeek，再省一截。
背后是 2 年 · 3 代 Agentic 架构 · 6 个核心 Harness 工程决策的积累。
Skills——Agent 的灵魂
/唤起 — 即时浏览、模糊搜索、直接调用。数百个 Skill 触手可及。- 用自然语言创建 Skill — 描述你想要的，Agent 自动起草
SKILL.md、拆解步骤、跑验证。无需写代码。 - 自我进化 — 每次运行后，Agent 根据执行上下文和结果更新 Skill。下次调用更稳定、更精准。
- 开放兼容 — 支持 Claude Skills / Markdown Pack / 自定义格式。
- 可变现 — 打磨好的 Skill 可打包出售，支持加密分发、License 管理、创作者自定价。
安装
桌面安装器（推荐）
双击安装，环境、依赖、Skill 全部自动配置好。
更多选项：https://www.openclacky.com/
命令行安装
一键安装（Mac/Ubuntu）：
/bin/bash -c "$(curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/clacky-ai/openclacky/main/scripts/install.sh)"
Windows：
powershell -c "& ([scriptblock]::Create((irm 'https://raw.githubusercontent.com/clacky-ai/openclacky/main/scripts/install.ps1')))"
或使用 Ruby（3.x/4.x）：
环境要求： Ruby >= 3.1.0
gem install openclacky
详见：https://www.openclacky.com/docs/installation
Docker
构建：
git clone https://github.com/clacky-ai/openclacky.git
cd openclacky
docker build -t openclacky .
Linux:
docker run -d --network=host -e CLACKY_ACCESS_KEY="" openclacky
--network=host 使容器与宿主机共享网络栈，Agent 可直接访问宿主机上运行的 Chrome 远程调试端口。
macOS / Windows:
docker run -d -p 7070:7070 -e CLACKY_ACCESS_KEY="" openclacky
注意： macOS/Windows 不支持
--network=host，浏览器自动化功能可能受限。
启动后访问 http://localhost:7070。
环境变量：
| 变量 | 说明 |
|---|---|
CLACKY_ACCESS_KEY |
设置访问密钥保护 Web UI（留空 = 公开模式） |
快速开始
终端（CLI）
openclacky # 在当前目录启动交互式 Agent
Web UI
openclacky server # 默认地址：http://localhost:7070
打开 http://localhost:7070，享受完整的聊天界面，支持多 Session 并行——同时跑编码、文案、研究等多个任务。
选项：
openclacky server --port 8080 # 自定义端口
openclacky server --host 0.0.0.0 # 监听所有接口（支持远程访问）
配置
$ openclacky
> /config
设置你的 API Key、模型和 Base URL（任意 OpenAI 兼容提供商）。
开箱即支持：Claude (Anthropic) · GPT (OpenAI) · DeepSeek · Kimi (Moonshot) · MiniMax · OpenRouter，或任意自定义端点。
代码开发场景
OpenClacky 是一款通用 AI 编程助手——搭建全栈应用脚手架、添加功能，或快速探索陌生代码库：
$ openclacky
> /new my-app # 创建新项目脚手架
> 添加邮箱密码登录功能
> 支付模块是怎么实现的？
Star 历史
进阶——创作者计划
已有深度用户将自己的工作流打磨成垂直 AI 专家在 OpenClacky 上发布——支持加密分发、License 管理、自定义定价。法律、医疗、财务规划等领域均有落地。
了解更多：https://www.openclacky.com/ → Creators
从源码安装
git clone https://github.com/clacky-ai/openclacky.git
cd openclacky
bundle install
bin/clacky
信任与背书
- 100% 开源 — MIT 协议，所有代码公开，所有决策可溯源
- 2 年 Agentic 研发 — 经历 3 代架构演进
- 16 个核心工具 — 极简设计
- 投资方 — 奇绩创坛 · 真格基金 · 红杉中国 · 高瓴资本
关注作者公众号
本项目由 李亚飞 创立并主导开发。如果你对 AI Agent 工程、Harness 设计、创业经历感兴趣，欢迎关注微信公众号： 技术达人李亚飞
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贡献者
每一行代码、每一个 Bug 报告、每一次认真的 Review，都让 OpenClacky 变得更好。感谢你们！
参与贡献
欢迎在 GitHub 提交 Bug 报告和 Pull Request：https://github.com/clacky-ai/openclacky 。参与贡献者须遵守行为准则。
许可证
基于 MIT 协议 开源发布。