OpenClaw

מה זה

OpenClaw הוא עוזר AI אישי open-source (רישיון MIT, כ-377k כוכבים ו-78.8k forks ב-GitHub, נבנה על-ידי Peter Steinberger והקהילה) שמשוחחים איתו ישירות מהאפליקציות שכבר משתמשים בהן — WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, iMessage, Signal, Microsoft Teams ועוד רבות — בעוד ה-agent עצמו רץ מקומית על המחשב שלך. הסלוגן הרשמי הוא "The AI that actually does things", וזה גם הרעיון: במקום לפתוח עוד טאב כדי לדבר עם ChatGPT, שולחים הודעה לעוזר בתוך השיחות הקיימות, והוא פועל בשמך — מנקה תיבת דואר, שולח מיילים, מנהל יומן, מריץ פקודות.

המוצר אינו wrapper דק ל-LLM API. זהו daemon מלא ו-local-first (ה-"Local Gateway") שכתוב ב-TypeScript עם אפליקציות לוויין ב-Swift ל-macOS, ומנהל sessions, channels, כלים, קול, תזמון ופלט ויזואלי. הוא LLM-agnostic: מביאים את המודל שבחרתם — Claude, GPT, Gemini, או מודל מקומי דרך Ollama / LM Studio — וה-gateway שומר את הנתונים על החומרה שלכם אלא אם כלי מסוים מבצע קריאה החוצה במפורש.

ארכיטקטורה

OpenClaw בנוי סביב רעיון אחד: control plane מקומי יחיד, ערוצים רבים, agents מבודדים רבים.

            +---------------------------------------+
            |          OpenClaw Local Gateway        |
            |  (sessions, events, tools, scheduler)  |
            +---------------------------------------+
              |         |         |          |
              v         v         v          v
          WhatsApp  Telegram   Slack      iMessage   ... (20+ channels)
              |         |         |          |
              +---------+---------+----------+
                            |
                            v
              +-------------+--------------+
              |   Multi-agent router       |
              |  (per-channel / per-peer)  |
              +-------------+--------------+
                            |
              +-----+-------+-------+------+
              v     v       v       v      v
          Agent  Agent   Agent   Agent   Agent
          (work) (mom)  (kids)  (clients)(self)

שלושה רכיבים עיקריים:

• Local Gateway — daemon יחיד על המחשב שלך. הוא ה-source of truth היחיד ל-sessions, אירועים, כלים מותקנים, credentials לערוצים ועבודות מתוזמנות. שום דבר לא יוצא מהמכשיר אלא אם כלי מסוים מבצע קריאה החוצה במפורש.
• Multi-agent routing — תעבורה נכנסת ממופית ל-agents מבודדים דרך agents.defaults: חשבון, אדם, קבוצה או ערוץ שונים מנותבים ל-agent נפרד עם workspace, sessions, זיכרון ו-system prompt משלו. ה-agent של Slack לעבודה אינו רואה את היסטוריית iMessage שלכם, ולהפך.
• Live Canvas — סביבת עבודה ויזואלית מונעת-agent באמצעות פרוטוקול A2UI, כך שה-agent יכול לרנדר UI אינטראקטיבי חזרה לתוך הצ'אט (טבלאות, טפסים, גרפים, תכניות שאפשר לערוך) במקום רק טקסט. הקול נתמך ב-macOS / iOS / Android.

התקנה

דרוש Node 24 (מומלץ) או Node 22.19+. נתמך על macOS, Windows ו-Linux.

מתקין בשורה אחת (מומלץ):

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

או דרך npm / pnpm ישירות:

npm install -g openclaw@latest
# or
pnpm add -g openclaw@latest

openclaw onboard --install-daemon

לאחר מכן מפעילים את ה-onboarding האינטראקטיבי (בחירת מודל, קישור ערוצים, daemon של ה-gateway):

openclaw onboard

מפתחים שרוצים לתרום יכולים לשכפל את ה-repo ולהריץ מהמקור — ה-README מסביר את נתיב ה-Git. ה-daemon מותקן כ-launch agent ב-macOS או כ-service ב-Linux, כך שהוא שורד logout.

קונפיגורציה

הקונפיגורציה המינימלית נמצאת ב-~/.openclaw/openclaw.json. הקובץ הקטן ביותר רק בוחר מודל:

{
  "agent": {
    "model": "anthropic/claude-opus-4-7"
  }
}

הגדרה ריאלית יותר מחברת שני ערוצים, נותנת לכל אחד agent משלו, ומוסיפה כמה כלים:

{
  "agent": {
    "model": "anthropic/claude-opus-4-7",
    "fallback_model": "openai/gpt-5"
  },
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "bot_token": "$TELEGRAM_BOT_TOKEN",
      "route_to": "personal-agent"
    },
    "slack": {
      "enabled": true,
      "workspace": "acme-corp",
      "route_to": "work-agent"
    },
    "imessage": {
      "enabled": true,
      "route_to": "personal-agent"
    }
  },
  "agents": {
    "personal-agent": {
      "system_prompt_file": "~/.openclaw/prompts/personal.md",
      "tools": ["gmail", "calendar", "obsidian", "browser"]
    },
    "work-agent": {
      "system_prompt_file": "~/.openclaw/prompts/work.md",
      "tools": ["github", "linear", "browser", "shell-sandboxed"]
    }
  },
  "voice": {
    "wake_word": "hey claw",
    "talk_mode": true
  }
}

סודות נקראים ממשתני סביבה (תחביר $VAR), כך שקובץ הקונפיגורציה עצמו בטוח לשמירה ב-repo פרטי של dotfiles.

דוגמאות שימוש

1) בדיקת סטטוס ה-daemon המקומי.

$ openclaw /status
gateway: running (pid 48211)
model:   anthropic/claude-opus-4-7
agents:  personal-agent, work-agent
channels: telegram (ok), slack (ok), imessage (ok)
sessions: 4 active

2) מ-Telegram, בקשה מה-agent האישי למיין את תיבת הדואר. שולחים הודעה לבוט שלך:

You:   clear my Gmail inbox - archive newsletters,
       flag anything that needs a reply today
Claw:  Scanning 312 unread...
       - 248 newsletters archived
       - 41 receipts filed under Finance/2026
       - 23 need your reply, sorted by urgency:
         1. Tax accountant (deadline tomorrow)
         2. Client X - contract addendum
         3. ...
       Want me to draft replies for the top 3?

3) Voice + Live Canvas. אומרים את ה-wake word ומבקשים תכנון שבועי:

You (voice): hey claw, plan my week around the
             three deadlines in my calendar
Claw:        [renders a Live Canvas in chat:
              Mon-Sun grid, each block linked
              to a calendar event, drag-to-edit]

ערוצים נתמכים

OpenClaw כולל connectors עבור: WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Google Chat, Signal, iMessage, IRC, Microsoft Teams, Matrix, Feishu, LINE, Mattermost, Nextcloud Talk, Nostr, Synology Chat, Tlon, Twitch, Zalo, WeChat, QQ ו-WebChat. כל ערוץ מופעל באמצעות הדלקתו ב-openclaw.json והדבקת ה-token המתאים או סריקת QR במהלך openclaw onboard. ה-agent עובד גם ב-DMs וגם בקבוצות.

אבטחה ובידוד

זו הנקודה הקריטית ביותר, ו-OpenClaw לא מסתיר אותה. ה-README אומר במפורש: "OpenClaw connects to real messaging surfaces. Treat inbound DMs as untrusted input." כי ברגע שעוזר עם גישה ל-shell, מיילים וקבצים מקשיב להודעות נכנסות, כל DM זדוני הוא וקטור prompt injection פוטנציאלי. בהתאם, מודל ברירת המחדל הוא default-to-local, opt-in-for-groups:

• Session ראשי — כשזה רק אתם, הכלים רצים על ה-host עם גישה מלאה.
• Sessions לא-ראשיים (קבוצות / ערוצים) — מגדירים agents.defaults.sandbox.mode: "non-main" כדי להריץ אותם בתוך sandbox. ה-backends הנתמכים הם Docker (ברירת מחדל), SSH או OpenShell.
• Pairing — שולחים לא מוכרים ב-Telegram, WhatsApp, Signal, iMessage, Teams, Discord ו-Slack חייבים קוד pairing מפורש; מאשרים אותם עם openclaw pairing approve לפני שה-agent עונה.

לפני חשיפה מרוחקת ה-README שולח אתכם ל-Gateway exposure runbook. כדאי לקרוא אותו — דווחו על אירועי אבטחה אמיתיים סביב הפרויקט: skills צד-שלישי לא מבוקרים שאיפשרו data exfiltration, וסיכוני prompt injection כלליים. זה לא באג נקודתי אלא המחיר המובנה של agent שמתחבר לעולם האמיתי.

חדשות / גרסה

ה-repo עומד כרגע על כ-377k כוכבים ומעל 57,000 commits ב-main, עם פיתוח פעיל יומיומי (אלפי issues ו-pull requests פתוחים). תוספות אחרונות:

• Live Canvas עם פרוטוקול A2UI — agents יכולים להחזיר רכיבי UI אינטראקטיביים, לא רק טקסט.
• Voice Wake + Talk Mode — wake words ב-macOS / iOS וקול רציף ב-Android (ElevenLabs + TTS מערכתי כגיבוי).
• Multi-agent routing — מיפוי ערוצים, חשבונות, או peers ספציפיים לסביבות עבודה מבודדות עם זיכרון נפרד.
• אינטגרציות כלים — Gmail, GitHub, Obsidian, Twitter, Spotify, לוח שנה, קבצים, אוטומציית דפדפן, ו-shell (מוארגז ב-non-main sessions).
• מערכת skills — skills מבוססי workspace שנשמרים ב-~/.openclaw/workspace/skills/<skill>/SKILL.md. ה-agent יכול להתקין skills קהילתיים וגם לכתוב לעצמו חדשים.

למה זה חשוב בפועל

ההימור המעניין כאן הוא שהעוזר צריך לחיות איפה שכבר נמצאים — מסך הנעילה של הטלפון, ה-Slack של העבודה, ה-WhatsApp המשפחתי — ולא בעוד טאב נפרד בדפדפן. ברגע שאפשר לכתוב לו הודעה בדיוק כמו שכותבים לאדם, עלות ההפעלה של בקשה לעבודה אמיתית קורסת מ-"פתח דפדפן, התחבר, הדבק הקשר" ל-"תקליד שורה אחת". בשימוש יומיומי זה ההבדל בין כלי שמפעילים בכוונה לבין כלי שפשוט משתמשים בו בלי לחשוב.

מנקודת מבט מעשית, שתי התכונות שהכי משנות את חוויית היומיום הן ה-local-first gateway ובידוד ה-agents לפי ערוץ. ה-gateway המקומי אומר שהשיחות והנתונים נשארים על המכונה אלא אם כלי מסוים מבצע קריאה החוצה במפורש — וזה משחרר מהחיכוך של "מה בעצם נשלח החוצה" בכל הודעה. בידוד ה-agents אומר שערוץ פרטי וערוץ עבודה לא חולקים זיכרון, כלים והרשאות, כך שאפשר לתת ל-agent של העבודה גישה רחבה בלי שזה ידלוף לשיחות האישיות. מניסיון, שני אלה הם מה שמפריד בין צעצוע מרשים לבין משהו שבאמת נשענים עליו ביום-יום. הצד השני של המטבע הוא תחזוקה: gateway מקומי הוא תהליך שצריך לדאוג שירוץ, יתעדכן ויהיה מאובטח — וזה מחיר שכדאי לקחת בחשבון לפני שמעבירים אליו עבודה רגישה.

מקורות

GitHub: github.com/openclaw/openclaw · אתר: openclaw.ai · רישיון: MIT.