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手把手教你“复活”旧手机，三种端侧部署OpenClaw AI智能体的实操教程

1小时前 AI学习教程 35 0

云端部署OpenClaw的教程已经烂大街了——Docker一键部署、云服务商的镜像、国产ClawdBot框架……确实便捷，但这些方案都指向同一个方向。

而我发现的这些项目则走了完全不同的路：它们用旧手机、ESP32芯片、家里吃灰的旧手机，打造了一个分布式AI智能体的新生态。

这个转变值得记录。不仅因为这些是技术的可行性验证，更重要的是，它们改变了我对"AI部署门槛"的理解。

一、ClawPhone打造手机上的OpenClaw

开发者Marshall Richards在2月7日公开了一个实验项目——在摩托罗拉Moto G 2025上运行OpenClaw。

这台手机配置为4GB内存+8核ARM64处理器，硬件基础足以支持轻量级AI任务。

核心技术方案

环境选择：Termux而非官方脚本

关键决策是采用Termux作为Linux模拟环境，而不是遵循官方bash脚本。这个选择影响了整个部署流程：

通过npm而非系统包管理器安装OpenClaw
手动编译llama.cpp（耗时15-30分钟）
规避Android权限模型的直接冲突

核心难点与解决方案

OpenClaw硬编码要求在/tmp目录工作，但Termux的沙箱模型无法访问Android系统的临时目录。解决方法是通过.bashrc配置重定向环境变量，将临时目录映射到Termux用户空间：

export TMPDIR=$HOME/tmp
mkdir -p ~/tmp

硬件交互层

Richards开发的overlay_daemon.py脚本实现了信息显示，结合Termux:API和Termux:GUI应用，OpenClaw获得了控制手机硬件的基础能力。这个层级虽然功能受限，但证明了端侧设备的可控性。

适配特点

维度	特征
硬件成本	25美元
内存要求	4GB+
部署时间	编译阶段15-30分钟
技术门槛	中等（需熟悉Termux和环境变量配置）
适用场景	轻量级任务、个人实验、地理位置分散的节点

二、MimiClaw的ESP32-S3芯片实现

如果说ClawPhone是"用手机做服务器"，那么MimiClaw的理念是"用芯片跑AI"。

这个项目的激进之处在于：零操作系统、零Node.js、纯C语言实现，直接在拇指大小的微控制器上运行OpenClaw的核心智能体循环。

MimiClaw：在10来块的ESP32-S3上运行的 OpenClaw，无需 Linux，无需 Node.js，仅使用纯 C 语言

架构设计

通信链路

ESP32-S3通过WiFi接收Telegram消息
本地运行ReAct智能体循环：思考→调用工具→读取记忆→回复
所有数据持久化在16MB flash中

配置系统

项目采用双层配置架构，兼顾开发效率和运行灵活性：

编译时配置：在mimi_secrets.h中硬编码默认值
运行时配置：通过串口CLI即时覆盖参数，支持网络受限环境的HTTP代理配置

功能支持

Web搜索工具集成
NTP时间同步
本地记忆存储和检索
HTTP代理支持（针对内网环境）

硬件与功耗指标

指标	规格
芯片成本	约10美元（ESP32-S3开发板）
存储配置	16MB Flash + 8MB PSRAM
功耗水平	0.5W
续航能力	支持24小时常驻运行
技术门槛	高（嵌入式C开发、网络编程）

应用场景评估

MimiClaw的优势在于极低的功耗和成本，适合：

长期后台监控任务（环境监测、数据收集）
分布式智能体网络的边界节点
物联网场景中的本地决策

劣势则是计算能力受限，不适合复杂推理任务。

三、应用层方案：BotDrop的无Root部署

设计理念

BotDrop解决的问题是降低安卓手机部署的准入门槛。它基于Termux构建，但将复杂的配置流程封装成移动应用，用户通过Telegram机器人完成全部设置，无需接触命令行。

技术栈

基础环境：Termux提供Linux兼容层
包管理：APT包管理系统，无需Root权限
运行时：Node.js环境
当前支持：OpenClaw、Anthropic Claude、Google Gemini

使用体验

环节	交互方式
初始化	Telegram机器人引导
密钥配置	在聊天中输入API密钥
模型切换	后续版本支持OAuth动态切换
成本	零服务器费用（仅需API密钥）

现阶段限制

项目处于v0.1版本，存在的主要限制：

无法直接控制手机执行复杂任务（如文件系统操作、调用系统服务）
内存要求≥4GB，低配手机体验下降
功能集成度不如完整的服务器部署

适用人群

BotDrop面向的是想要快速尝试AI智能体但不具备技术背景的用户，或者想要组建低成本AI集群的团队。

四、手动打造端侧OpenClaw服务器

如果你对现有应用的功能约束不满，或者更倾向于掌握全部细节，完全可以通过Termux手动实现相同功能。以下是实操教程。

准备工作

旧安卓手机一部（推荐4GB+内存）
Termux App（GitHub官方版本）
网络连接（用于包下载和远程管理）

步骤1：初始化Linux环境

打开Termux，执行以下命令安装必要工具链：

pkg update && pkg upgrade -y
pkg install nodejs git openssh tmux -y

说明：

pkg update/upgrade：同步并升级包索引
nodejs：OpenClaw运行时
git：版本管理工具
openssh：远程连接服务
tmux：会话管理器，用于后台运行服务

步骤2：安装ClawdBot

npm的默认全局安装路径在安卓中可能无权限访问，需要重定向到用户目录：

npm config set prefix ~/.npm-global
echo 'export PATH=$HOME/.npm-global/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
npm i -g clawdbot

配置详解：

设定npm全局包安装到~/.npm-global（用户目录）
在.bashrc中扩展PATH，使全局命令可直接调用
source即时加载配置

步骤3：注入安卓适配补丁（关键）

Android环境与标准Linux的差异会导致多个模块报错，需要依次应用三个补丁。

补丁A：修复剪贴板兼容性

运行以下命令：

node -e "const fs = require('fs');const file = process.env.HOME + '/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/node_modules/@mariozechner/clipboard/index.js';let c = fs.readFileSync(file, 'utf8');if(!c.includes('isAndroidTermux')) {c = c.replace(/if $$ !nativeBinding $$ \{/, 'const isAndroidTermux = platform===\"android\"||(platform===\"linux\"&&process.env.TERMUX_VERSION);if(!nativeBinding&&isAndroidTermux){nativeBinding={availableFormats:()=>[],getText:()=>\"\",setText:()=>false,hasText:()=>false,getImageBinary:()=>null,getImageBase64:()=>null,setImageBinary:()=>false,setImageBase64:()=>false,hasImage:()=>false,getHtml:()=>\"\",setHtml:()=>false,hasHtml:()=>false,getRtf:()=>\"\",setRtf:()=>false,hasRtf:()=>false,clear:()=>{},watch:()=>({stop:()=>{}}),callThreadsafeFunction:()=>{}}}else if(!nativeBinding){');fs.writeFileSync(file, c);console.log('✅ Clipboard patched!');}"

说明：该补丁检测运行环境是否为Android，若是则模拟剪贴板接口返回安全的空值，避免原生模块调用失败。

补丁B：修复日志路径

OpenClaw默认将日志写入/tmp目录，需重定向到可访问的路径：

node -e "const fs = require('fs');const file = process.env.HOME + '/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/dist/logging/logger.js';let c = fs.readFileSync(file, 'utf8');c = c.replace('const DEFAULT_LOG_DIR = \"/tmp/clawdbot\";', 'const DEFAULT_LOG_DIR = (process.env.TMPDIR||process.env.HOME)+\"/clawdbot-logs\";');fs.writeFileSync(file, c);console.log('✅ Logger patched!');"

补丁C：设置环境变量

echo 'export TERMUX_VERSION=1' >> ~/.bashrc
echo 'export TMPDIR=$HOME/tmp' >> ~/.bashrc
mkdir -p ~/tmp ~/clawdbot-logs
source ~/.bashrc

作用：

TERMUX_VERSION：标记运行环境为Termux，触发兼容逻辑
TMPDIR：重定向临时文件路径
创建必要的目录结构

步骤4：启动与防杀机制

手机端配置（防止后台被杀）：

系统设置→电池→电池优化或省电模式，将Termux加入白名单或设为"无限制"
在Termux中运行termux-wake-lock保持CPU唤醒

后台启动OpenClaw网关：

tmux new -s claw
clawdbot gateway --port 18789

看到输出"Gateway started"后，按Ctrl+b松手，再按d键挂起会话（tmux快捷键）。此时OpenClaw在后台运行。

会话管理：

# 重新进入会话
tmux attach -t claw

# 查看所有会话
tmux list-sessions

# 后台运行时查看日志
tail -f ~/clawdbot-logs/*.log

步骤5：电脑远程连接

无需再操作手机屏幕，直接通过SSH在电脑终端管理：

# 手机端Termux中执行，查看用户名和IP
whoami
ifconfig | grep "inet "

# 电脑端终端连接
ssh -p 8022 u0_aXXX@192.168.1.XX

连接成功后，可以：

监控OpenClaw进程状态
实时查看日志
动态调整配置参数
完全脱离手机屏幕操作

五、技术方案对比矩阵

方案	硬件成本	功耗	部署门槛	功能完整度	适用场景
ClawPhone（手机）	25美元	中等	中等	中等	个人实验、轻量任务
MimiClaw（芯片）	10美元	极低（0.5W）	高（嵌入式开发）	基础	24/7监控、低功耗场景
BotDrop应用	无额外成本	中等	低（图形化）	中等	快速上手、集群试验
Termux手动部署	无额外成本	中等	中等	高（可定制）	深度定制、完整控制

六、关键认知与风险评估

为什么这种部署方式值得关注

这些项目的价值不在于替代云部署，而在于开启了新的可能性：

资源利用：将家里吃灰的旧手机转化为有效计算资源
分布式架构：多台廉价设备组成分布式智能体网络，提升系统韧性
隐私边界：敏感任务在本地完成，减少云端数据上传
成本曲线：从单点高投入转向多点低投入

必须直视的安全问题

端侧部署带来的风险同样不容忽视：

权限滥用：智能体拥有用户的所有操作权限，可能在不知情的情况下执行敏感操作（删除文件、转发消息等）
设备隔离：手机设备内的个人数据（照片、聊天记录、位置信息）暴露风险增加
代码审计：第三方应用和补丁的安全性需要人工验证，不适合高敏感场景
网络暴露：通过SSH或网络暴露手机服务，需要额外的认证和加密层

合理的应用范围

这些方案当前更适合：

个人学习和技术探索
非关键业务的辅助任务
隐私关键但计算复杂度低的场景

不建议用于：

金融交易、身份认证等高风险操作
企业生产环境（除非有完整的安全审计）
涉及敏感个人信息的数据处理

七、长期趋势展望

作为产品经理，我认为端侧AI部署的未来形态应该是云+端的分工体系：

云端：提供24小时在线服务、大规模计算、复杂推理、数据积累
端侧：处理即时任务、网络隔离场景、隐私安全关键操作、低延迟决策

这不是"用端替代云"，而是"让两者各得其所"。

现在的端侧方案更多是极客级产品——功能强大但需要深度定制，适合掌握技术细节的开发者和研究人员。但随着社区贡献和工具迭代，这些方案会逐步标准化、易用化，最终成为常规部署选项之一。

总结与后续行动

这次的学习让我重新思考了"部署"的含义。它不再是简单的"装在哪里"，而是围绕成本、性能、隐私、易用性等维度的系统权衡。

如果你有旧手机、闲散的计算资源、对AI智能体感兴趣，这些项目提供了切实可行的起点。从BotDrop的图形化入门，到Termux的手动定制，再到MimiClaw的极客改造，每种路径都有其适用场景。

建议的探索顺序：

先通过BotDrop应用快速体验端侧部署的感觉（成本最低）
再进阶Termux手动部署，理解底层机制
最后根据需要选择特化方案（MimiClaw用于物联网、ClawPhone用于分布式）

但核心提醒是：这是开放式试验，不是生产级方案。安全性、稳定性的完整保障仍需时间沉淀。

相关资源链接：

MimiClaw项目：https://github.com/memovai/mimiClaw
ClawPhone项目：https://github.com/marshallrichards/ClawPhone
BotDrop Android应用：https://github.com/zhixianio/botdrop-android/
Termux官方：https://github.com/termux/termux-app

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