OpenClaw 和 Crewly 都是开源的，都跑在你自己的机器上，都把记忆存成普通文件，也都能运行不止一个 agent。但它们的出发点不同：OpenClaw 从你已经在用的聊天软件出发，Crewly 从一支编码和运维 agent 团队出发。本文按 2026 年 10 月 9 日 OpenClaw 自己的 README 和文档，讲它做什么，以及两者各适合什么场景。
先看结论
| OpenClaw | Crewly | |
|---|---|---|
| 它是什么 | 跑在你电脑上、在你的聊天渠道里出现的 AI 助手 | 开源的常驻 agent 团队编排工具 |
| 核心思路 | 一个 Gateway 连接渠道、会话和工具；binding 把渠道路由到某个 agent | 角色定义一次；lead agent 分派；每个 agent 有自己的记忆 |
| 在哪里跟它说话 | WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、iMessage 等 20 多个渠道，另有 Control UI、CLI 和 TUI | Web 仪表盘和终端流；可选 Slack，每个 agent 一个 bot |
| Agent | 按人设划分的 agent，有团队预设（协调者、researcher、writer、reviewer）；模型和 agent harness（Claude、Codex、本地模型）都是可替换的插件；外部编码 harness 通过 ACP agent 运行 | Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode 和 Antigravity，按 agent 混用 |
| 记忆 | agent 工作区里的 Markdown 文件（MEMORY.md、按日笔记），可搜索 | 每个 agent 的角色和记忆存在 ~/.crewly/；项目记忆在 .crewly/ |
| 定时任务 | Automations：内置调度器，支持 cron 式计划、入站 webhook 和条件监听（heartbeat 在文档里有单独页面） | Schedules 页面管理周期任务 |
| 安装 | 安装脚本（需要时会自动装好受支持的 Node.js），或 npm 包（Node 24.16+ 或 26.1+） | 一行安装脚本，然后 crewly start（Node 22+） |
| 许可证 | MIT | MIT |
| 擅长 | 在你常用的渠道里做个人或共享的助手 | 在你项目里按 ticket 推进工作的常驻编码 CLI 团队 |
示意图：在哪里跟它说话，工作如何路由。OpenClaw：WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、iMessage 等 20 多个渠道，另有 Control UI、CLI 和 TUI；一个 Gateway 连接渠道、会话和工具，binding 把渠道路由到某个 agent。Crewly：Web 仪表盘和终端流，可选 Slack，每个 agent 一个 bot；角色定义一次，lead agent 分派，每个 agent 有自己的记忆。
OpenClaw 是什么？
OpenClaw 的 README 说，它是一个开源 AI 助手，“runs on your own computer and meets you in the channels you already use”。Gateway 是“the local control plane for sessions, tools, events, and channel connections”，Control UI、CLI 和 TUI 都连到它。它列出 Discord、iMessage、Slack、Teams、Telegram、WhatsApp “and 20+ more” 个渠道。
按 README 和文档，它是这样工作的：
- agent 是人设。 文档把 agent 定义为“the full per-persona scope: workspace files, auth profiles, model registry, and session store”。binding 把一个渠道账号（某个 Slack 工作区、某个 WhatsApp 号码等）映射到某个 agent，路由是确定的：最具体的 binding 优先。
- agent 可以协作。 跨 agent 的会话访问默认开启，由
tools.agentToAgent管理。团队预设“creates a chief of staff (coordinator), researcher, writer, and reviewer”；协调者分派有边界的工作，并“checks their artifacts”。 - 编码 harness。 README 把“agent harnesses (Claude, Codex, local models)”列为可替换的插件，多 agent 文档还链接了用于“running external coding harnesses”的 ACP agent。
- 记忆是普通文件。 文档说“the model only remembers what gets saved to disk; there is no hidden state”。
MEMORY.md放长期事实，按日期的笔记在memory/YYYY-MM-DD.md，另有搜索工具把它们找回来。 - 自动化。 内置调度器保存任务，到点唤醒 agent，可把输出发到聊天渠道、webhook 或不发送。文档还涵盖入站 webhook 和条件监听。Heartbeat 有单独的页面，和 Automations 分开。
- Skills。 可以用 skills、工具和插件扩展，README 说新的能力通常属于“shared through ClawHub”的插件。
- 安全立场。 README 说要“treat inbound messages as untrusted input”，并说除非配置了沙箱，主会话的工具直接在宿主机上运行。
OpenClaw 做得好的地方
- 它在你本来就在的地方出现。 助手在你手机上的聊天软件里回复，不用学新界面。
- 多渠道，一个 Gateway。 一次安装可以服务多个渠道和多个人。
- 按 agent 分隔。 每个 agent 有自己的工作区、认证和会话存储。
- 定时和事件触发的任务是内置的。
两者的差别在哪
这不是功能清单的比较，因为 OpenClaw 能做的比你想的多：协调者、reviewer 角色、外部编码 harness。差别在重心。OpenClaw 的 README 说一个 Gateway “runs it as a personal assistant on a laptop or as a shared team deployment”，通过聊天渠道和原生应用使用。Crewly 围绕软件项目组织：每个 agent 是你仓库里的一个 CLI 会话，工作记录成 markdown ticket，你实时看终端。如果你的一天在聊天软件里，更适合 OpenClaw；如果在仓库里，更适合 Crewly。
Crewly 适合的地方
Crewly 围绕项目来做：工作在你的仓库里，不在聊天线程里。
- 常驻团队。 角色定义一次（orchestrator、team lead、开发、QA，或内容、销售等角色），团队和每个 agent 的记忆保存在
~/.crewly/，重启后还在。 - 会分派的 lead。 lead agent 把请求拆成任务、分给各个 agent，并在任务关闭前检查结果。
- 项目里的 ticket。 工作记录成项目里
.crewly/tickets下的普通 markdown ticket，等你验收的会出现在 Crewly Cloud 的 Waiting on you 列表里。见 Crewly in September。 - 编码 CLI 就是团队成员。 每个 agent 是一个 Claude Code、Codex 或其他 CLI 会话，各自可以用不同的。
- 仪表盘和 Slack。 浏览器里有实时终端流和任务看板，还有可选的 Slack 桥接，每个 agent 可以有自己的 bot，你可以
@或私信它。见 Claude Code Slack bot for every agent。
两个老实的限制。Crewly 不是接进你个人聊天软件的助手：这里讲到的聊天桥接只有 Slack。另外默认情况下它的 agent 共用项目目录，如果你想要每个任务一个分支，要在项目里打开 worktree 设置。
Crewly 仪表盘里「Tickets」页面「Requests」标签的截图（演示数据）：五个进行中的请求，例如「Add a shipping FAQ to the Acme Studio site」（6 分钟前）和「Draft the product page for the new tote bag」（12 分钟前）。
该选哪个？
- 想在 WhatsApp、Telegram、Discord 或 iMessage 里有个助手，和家人或小群体共用： OpenClaw。
- 想要一支有角色、有 ticket、有检查环节、能跨天持续工作的编码和运维 agent 团队： Crewly。
- 两个都用： 没问题。聊天助手放在你聊天的地方，团队放在干活的地方。
示意图：该选哪个。在 WhatsApp、Telegram、Discord 或 iMessage 里的聊天助手，和家人或小群体共用：OpenClaw。有角色、有 ticket、有检查环节、能跨天持续工作的编码和运维 agent 团队：Crewly。两个都用也可以：聊天助手放在你聊天的地方，团队放在干活的地方。
想试 Crewly，请先装 Node.js 22 或更新版本（用 nodejs.org 的安装包，或 Homebrew / 你的包管理器），然后运行：
curl -fsSL https://crewlyai.com/install.sh | bash
打开一个新终端，运行：
crewly start
想用 npm？如果你的 Node 来自 Homebrew 或 nodejs.org 的安装包，npm install -g crewly 也可以。
crewly start 会在 http://localhost:8787 打开仪表盘。入门指南带你建第一支团队；How to run multiple agents in Claude Code 比较了 worktree、subagent、agent teams 和编排器。想再看一篇控制台和团队的对比，见 OpenHands vs Crewly。
常见问题
OpenClaw 是什么？
OpenClaw 是一个开源（MIT）AI 助手，README 说它“runs on your own computer and meets you in the channels you already use”。Gateway 是“the local control plane for sessions, tools, events, and channel connections”，README 在 20 多个渠道中列出 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal 和 iMessage。
OpenClaw 和 Crewly 有什么不同？
两者都能跑“协调者加专家”。OpenClaw 的入口是聊天渠道：一个或几个助手在你常用的渠道里出现，还可以加一个团队预设。Crewly 的入口是项目：一支常驻的 Claude Code 和 Codex CLI 会话团队，有角色，工作以 markdown ticket 记在你的仓库里，仪表盘上能看到实时终端。选哪个看你想在哪里干活，而不是看谁有 lead agent。
OpenClaw 支持多个 agent 吗？
支持。它的文档把 agent 定义为一个“人设”范围，有自己的工作区、认证配置、模型注册表和会话存储，一个 binding 把一个渠道账号映射到一个 agent。文档还描述了一种团队预设，它“creates a chief of staff (coordinator), researcher, writer, and reviewer”，协调者分派有边界的工作，并“checks their artifacts”。
OpenClaw 会在会话之间记住东西吗？
会。文档说记忆就是 agent 工作区里的普通 Markdown 文件（MEMORY.md 放长期事实，另有按日期的笔记），模型只记得写到磁盘上的内容。Crewly 的 agent 也把记忆存成你机器上的普通文件，在 ~/.crewly/ 和项目的 .crewly/ 里。
两个可以一起用吗？
可以。让 OpenClaw 做住在你聊天软件里的助手，让 Crewly 管在你项目里干活的编码和运维 agent 团队。
来源
OpenClaw 的所有事实都来自它自己的页面，2026 年 10 月 9 日再次查阅：OpenClaw README（引文取自原始文本）、多 agent 概念、记忆和自动化。Crewly：代码仓库、crewlyai.com。