Noi 探索:接入微信 ClawBot
昨天去地里干了一天活,回来发现“微信 ClawBot” 刷屏了,我简单研究源码后,就在 Noi 中进行了尝试。没想到从扫码登录到发送第一条消息也就几个小时,激动地睡不着,就简单写篇文章记录下吧,也算下个版本的功能预告。至于发版还需耐心等待,agent 功能太多,逻辑还未做到最小闭环。
背景
一切还得从新版微信说起,更新至 8.0.70 之后,可以在 我 → 设置 → 插件 中看到微信 ClawBot。这个插件需要配合 OpenClaw 来使用,无法单独运行(它是一个微信插件,也是一个 OpenClaw 插件)。还不了解 OpenClaw 可以看这篇 深度解读:OpenClaw 架构及生态。
以上截图有条安装命令 npx -y @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli@latest install。执行后,大致经过以下步骤:
临时运行 “OpenClaw 微信插件安装器”
→ 执行 install,安装目标插件 `@tencent-weixin/openclaw-weixin`
→ 帮你把微信渠道插件接到本地 OpenClaw
这个插件本质上不是一个独立的“微信机器人应用”,而是 OpenClaw 的微信通道插件(IM 的一个渠道)。@tencent-weixin/openclaw-weixin-cli[1] 只是一个很薄的安装引导层:检查本机 openclaw 是否可用,调用 openclaw plugins install/update 安装插件,触发 openclaw channels login --channel openclaw-weixin 完成扫码登录,并在结束后重启 gateway。真正的核心能力都在 @tencent-weixin/openclaw-weixin[2] 内部:它把微信二维码登录、账号凭证持久化、get_updates_buf 游标恢复、getUpdates 长轮询、媒体下载与上传、typing、语音转码、消息归一化、session 记录和 reply 分发整合进 OpenClaw 的 channel/runtime 管线里。它因此更像一层“微信协议适配器”而不是独立 bot 框架。其优点是和 OpenClaw 宿主集成直接、媒体链路完整、恢复能力较强;其代价则是对 OpenClaw runtime 耦合较深,主动发消息受 context_token 约束,且本地凭证以明文 JSON 落盘,只做了文件权限收紧而非加密存储。
这篇文章主要是吹牛,就不聊代码细节了,感兴趣的朋友可以自己去研究。虽然 ClawBot 是微信团队面向 OpenClaw 提供的插件实现,但它依赖的微信 bot 上游协议本身是通用的。理解了这套协议以及 context_token、get_updates_buf、媒体上传下载、typing 等状态语义之后,并不需要真正运行 OpenClaw 本体;你只需要实现一层等价的宿主适配或 gateway/runtime,把微信消息接入自己的 agent 管线即可。Noi 现在走的就是这条路:不是“伪造 OpenClaw 服务”,而是直接实现同一套微信协议客户端,并把它桥接到 Noi 自己的 chat/gateway 上。
ClawBot 演示
注:以下截图 Noi 并非最终界面,主要方便自己做测试。
界面大致长这样,有一个二维码生成按钮,点击后,在右侧生成,微信扫码即可登录。
扫码后微信会出现连接按钮,点击后就可以发送消息了,还能看到正在输入的状态。
其他功能
Noi 还是一个文件管理器(支持多种格式解析)或本地 Chat。让左侧栏发挥更大的价值,可以进行各种模式切换。
网页内容抓取,并清洗为干净 Markdown。
还有一些 Agent 能力,暂时就不介绍了。总之,下个版本的 Noi 值得期待!
结语
相比其他龙虾,微信龙虾来得更晚,但它真正值得认真对待的地方,从来不是“微信也能跑 ClawBot 了”,而是微信这套超级生态,终于开始向 agent 打开了一道口子。微信从来不只是 IM,它背后连着通讯录、朋友圈、公众号、视频号、小程序、支付,以及一整套由关系、内容、服务与交易组成的闭环。过去,这些模块靠人手动穿梭与拼接;以后,它们很可能被 agent 逐步理解、调用和重新编排。真正的变化,不是多了一个聊天机器人,而是一个国民级生活系统,开始具备被机器接管部分流程的可能。微信 ClawBot 只是个起点,真正值得关注的,是这套生态接下来会怎样被重写。
最后,再分享一个我最近的观点(推荐阅读AI 操作系统:从指令到意图):过去总觉得 Memory、Skills,甚至那些被包装成所谓 “Soul” 的东西,是 Agent 最核心的资产,因为它们看起来最像成长留下来的痕迹(记住了什么,学会了什么,沉淀了什么)。但现在我反而开始怀疑,这些更像阶段性的外显结果,而不是决定系统上限的核心。因为如果把 AI 真正看作一个可以持续进化的大脑,一个负责感知、判断、决策、调度并推动目标前进的智力中枢,那这些被存储、被组织、被反复强调的“资产”,本质上都只是外围结构,是运行过程中的暂存层、接口层和派生物。真正重要的,从来不是留下了多少内容,而是系统如何在持续变化中维持连续性,如何让状态不断迁移、激活、衰减、重组,并在任务推进中完成自我修正。换句话说,记忆不是一堆死数据,不是文件、表结构或向量库的堆砌,它更像状态持续转移的过程本身。
References
@tencent-weixin/openclaw-weixin-cli:https://www.npmjs.com/package/@tencent-weixin/openclaw-weixin-cli
[2]@tencent-weixin/openclaw-weixin:https://www.npmjs.com/package/@tencent-weixin/openclaw-weixin