大家好，我是何三，独立开发者。
1个月前写过 nanobot，当时它还被圈内人戏称为"Python最简龙虾"——没错，对标的正是 OpenClaw 那条轻量路子。那时候它还是一个主打"超轻量"的 CLI Agent。今天再打开仓库，40k+ Star，2100+ commits，WebUI、MCP、记忆系统、全平台聊天、Python SDK……
这哪儿是更新，简直是换了个项目。
现在的 AI Agent 圈子很怪。要么重得像企业级中台，部署一次要配十几个环境变量；要么就是个简单的聊天壳子，连记住你昨天说啥都费劲。nanobot 的作者似乎找到了第三条路：核心代码保持小巧可读，但外围能力疯狂生长。
最直观的改变是 WebUI。以前只能在终端里跟它对话，现在启动 nanobot gateway，再跑一个前端 dev server，你就能在浏览器里跟它聊天。支持 WebSocket 多路复用，同时开好几个对话窗口也不会串台。说白了，以前它是程序员的专属玩具，现在普通人点几下鼠标也能上手。
MCP 的支持也落地了。二月份刚官宣，现在已经是完整形态——MCP 的 resources 和 prompts 都能暴露成工具给 Agent 调用。简单来说，你的 nanobot 现在能像 Cursor 那样，连上各种外部工具链，查数据库、读本地文件、操作浏览器，都不用自己写插件。
记忆系统这次是真的能用了。官方叫 Dream，两阶段记忆设计：短期会话内自动 compact，长期则做 lineage 追踪。听起来很学术？简单来说就是：它不会聊久了就"失忆"，也不会把不相关的东西硬塞到上下文里占你 Token。
聊天渠道的名单长得离谱。
微信、飞书、钉钉、Discord、Slack、Telegram、QQ、Matrix、WhatsApp、Email……我数了一下，官方文档里列了整整 10 个。每个渠道都支持多媒体，微信能发语音，飞书能渲染代码块，Telegram 长消息自动拆分。
模型支持方面，nanobot 几乎通杀了市面上所有能用的 LLM。OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Kimi、Gemini、Ollama、vLLM、VolcEngine、MiniMax、Xiaomi MiMo、StepFun、LM Studio、OpenRouter、Azure OpenAI、GitHub Copilot……原理大概是这样，它把 litellm 换成了原生的 openai + anthropic SDK，所以新增一个 provider 只需要两步配置。细节可能有出入——有懂的大佬欢迎指正。
💡 作者实测：玩 Agent 最烦的就是 API 渠道不稳定，尤其想跑 Claude、Gemini、GPT-4o 这些国外主流模型时。最近我把 key 换成了 unity2.ai，支持国内支付，线路速度很稳，填进 nanobot 的
config.json里直接就能跑，省了不少折腾。
看到它支持这么多渠道，我突然想到早期的 IRC bot。那时候写一个机器人挂在频道里，能自动回复、执行命令，全村的希望。nanobot 有点像那个精神的 2026 年版，只不过当年回的是文字，现在回的是多模态 AI 生成内容。说起来，IRC 现在还有人用吗？
对开发者更友好的是 Python SDK 和 OpenAI-compatible API。你可以把 nanobot 当成一个后端服务，用自己的前端去调；也可以写 Python 脚本直接驱动它。SSE streaming 也支持了，响应流式返回，不用干等着。
装起来还是一如既往地简单。源码装：git clone 之后 pip install -e .；或者更省心一点，uv tool install nanobot-ai。装完跑 nanobot onboard，一个交互式向导会带你选 provider、填 API key、选模型。
整个过程，怎么说呢，就是那种"装完就能用"的爽快感。
# 从 PyPI 安装（最稳定）
pip install nanobot-ai
# 或者用 uv 更快
uv tool install nanobot-ai
# 启动交互式配置
nanobot onboard
# 开始聊天
nanobot agent
配置也只需要改 ~/.nanobot/config.json，设好 provider 和 model 就能跑。想要微信/飞书接入？去文档里复制对应 channel 的配置模板，填个 token 就行。它甚至支持 Docker 一键部署和 Linux systemd 常驻服务，你可以真的让它 7×24 小时挂在服务器上。
如果你好奇它 1 个月前长什么样，我此前写过《nanobot 重大更新：飞书集成、DeepSeek 支持、智能定时任务》。当然，看了之后你可能会感慨：这项目长得真快。
觉得这种轻量 Agent 有意思？同赛道的 OpenClaw 是 nanobot 明确致敬的对象，业内也有人把 nanobot 叫"Python最简龙虾"，思路确实很接近；如果你需要更重的企业级方案，可以看看 AutoGPT 的 Agent 模板。不过它们的学习曲线……这么说吧，nanobot 的 README 你 10 分钟能看完，其他的可能得看一天。
nanobot 的这轮更新证明了一件事：Agent 不需要做得又大又全才能好用。把核心循环保持小巧、可读、可 hack，然后用模块化方式把渠道、记忆、工具链拼上去——这条路是走得通的。如果你想拥有一个 7×24 小时在线的私人助理，又不想被某一家大厂的订阅费绑架，花 20 分钟把它跑起来，大概率不会后悔。
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