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Clawith

Clawith是一个专注于AI多智能体协作的开源平台,核心定位是帮助用户搭建可协同执行任务的数字化劳动力团队

Clawith是一个专注于AI多智能体协作的开源平台,核心定位是帮助用户搭建可协同执行任务的数字化劳动力团队。平台支持自定义智能体角色与协作规则,可实现多智能体自动流程编排与任务并行处理,还能对接各类第三方工具扩展执行能力。目标用户覆盖开发者、企业数字化管理人员、业务流程优化人员等群体,适用于自动化办公流程搭建、多角色协作型AI应用开发、复杂任务分布式执行等多种场景,助力降低重复人力投入,提升任务处理效率。

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国内可访问编辑评分 3.5免费AI工作流热度第 44 / 249 名官网检测异常收录证明开发者认领
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适用对象
开发者(多智能体应用开发场景)
主要功能
智能体自定义、协作规则配置
计费方式
免费
平台
网页
已收录
2026.06.07(147 天)
阅读目录

编辑评测与站内热度

3.5

编辑综合评分

满分 5 分

热度人气52
内容完整93
社区口碑58
免费程度95
资料深度55
核验可信85

六维指标基于站内真实数据(热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等)综合评估,非用户投票。

全站热度排名

#4751

分类内排名

#44 / 249

累计站内点击

1

近 7 日点击

1

排名与点击为站内真实统计口径,反映 Toolifai 用户行为,非编辑评分。

Clawith是什么,怎么使用?

约 4 分钟

Clawith是一个专注于AI多智能体协作的开源平台,核心定位是帮助用户搭建可协同执行任务的数字化劳动力团队。平台支持自定义智能体角色与协作规则,可实现多智能体自动流程编排与任务并行处理,还能对接各类第三方工具扩展执行能力。目标用户覆盖开发者、企业数字化管理人员、业务流程优化人员等群体,适用于自动化办公流程搭建、多角色协作型AI应用开发、复杂任务分布式执行等多种场景,助力降低重复人力投入,提升任务处理效率。

主要功能

  • 智能体自定义:用户可根据任务需求创建不同角色的AI智能体,支持自定义智能体的专业背景、能力边界、响应规则与交互逻辑,还可上传专属知识库为智能体补充领域知识,每个智能体可独立承担特定环节的工作任务,适配不同行业的细分场景需求。
  • 协作规则配置:平台提供可视化的协作流程编辑界面,用户可通过拖拽节点的方式设置多个智能体之间的任务流转规则、触发条件、信息传递逻辑以及冲突解决机制,无需编写复杂代码即可完成多智能体协作框架的搭建,适配不同复杂度的任务流程。
  • 任务自动执行:完成智能体与协作规则配置后,用户仅需输入核心任务需求,系统即可自动调度对应智能体按照预设流程协同推进任务,执行过程中智能体可自主共享信息、同步进度,无需人工介入中间环节,最终输出整合后的完整任务结果。
  • 第三方工具对接:平台支持对接主流办公软件、API服务、数据库等第三方工具,用户可根据需求为智能体配置工具调用权限,智能体在任务执行过程中可自主调用对应工具完成数据查询、文件处理、信息发布等操作,进一步扩展任务处理的能力边界。
  • 执行过程溯源:平台会完整记录多智能体协作的全流程信息,包括每个智能体的输出内容、决策依据、交互过程以及工具调用记录,用户可随时查看完整执行链路,定位流程问题,也可基于历史记录调整协作规则,优化后续任务的执行效果。
  • 开源生态支持:平台代码完全开源,开发者可自由下载源代码进行二次开发,也可共享自定义的智能体模板、协作流程模板与工具插件到社区,所有用户可免费使用社区贡献的各类资源,降低搭建数字化劳动力团队的门槛。

怎么使用

  1. 访问Clawith官网https://clawith.ai,点击注册按钮填写邮箱、设置密码完成账号注册,开源用户也可直接下载部署包在本地环境部署平台。
  2. 进入智能体创建页面,根据任务需求设置智能体的角色名称、能力描述、知识库内容,创建多个承担不同职责的AI智能体。
  3. 打开流程编辑界面,通过拖拽节点的方式连接不同智能体,设置任务触发条件、流转规则与信息交互逻辑,完成协作框架搭建。
  4. 根据任务需要为智能体配置第三方工具调用权限,测试单个智能体的工具调用效果,确保执行环节没有权限问题。
  5. 输入核心任务需求启动执行,等待智能体协同完成任务后查看最终结果,可回溯执行过程调整规则,优化后续任务的执行效果。

适合什么人群

  • 开发者(多智能体应用开发场景)
  • 企业数字化专员(办公流程自动化搭建场景)
  • 业务运营人员(重复任务批量处理场景)
  • 科研团队(多角色分布式研究协作场景)
  • 产品经理(AI协作类产品原型验证场景)
  • 自由职业者(多环节个人工作流自动化场景)

总结

这个开源多智能体协作平台在AI自动化落地领域提供了很有特点的解决方案,不同于大多数单智能体AI工具只能处理单一环节的任务,它的核心优势在于把多智能体的协作逻辑做了低代码化的封装,普通用户不需要掌握复杂的多智能体调度技术,就能快速搭起一套可以自主协同的AI工作团队。对于企业来说,很多需要多个岗位人员配合完成的重复性流程,比如客服工单处理、市场内容多环节生产、数据跨系统整理等,都可以通过这个平台配置对应角色的智能体来自动完成,不需要对接多个不同的AI工具,也减少了不同系统之间的数据流转成本。同时它的开源属性也给了开发者很高的自由度,既可以基于现有功能做二次开发适配企业的个性化需求,也可以参与社区生态建设,共享自己的模板和插件,对于想要探索多智能体落地应用的团队和个人来说,是一个成本较低的尝试路径。

价格与免费额度

平台开源版本完全免费,所有核心功能无使用限制,用户可自行下载源代码部署在本地或私有服务器,适合有一定运维能力、对数据安全性要求较高的个人用户和中小团队使用。目前平台暂未推出官方付费版本,部分第三方开发者提供定制化部署、功能开发等付费服务,价格根据需求复杂度协商确定,适合有个性化需求且没有技术开发能力的企业用户选择。

优点与不足

优点

  • 完全开源,用户可自由部署二次开发,无需支付基础使用费用
  • 可视化协作流程配置,无需复杂代码基础即可搭建多智能体协作框架
  • 支持对接丰富的第三方工具,可扩展智能体的任务处理能力边界
  • 完整记录协作全流程,支持任务溯源,方便用户调整优化流程规则
  • 社区提供大量共享的智能体模板与流程模板,降低用户的使用门槛

不足

  • 本地部署需要一定的服务器运维能力,纯新手用户上手存在门槛
  • 当前社区生态规模较小,细分领域的定制化模板资源相对有限
  • 复杂任务的协作逻辑配置需要反复调试,首次搭建耗时较长
  • 无官方客服支持,使用中遇到问题需要依赖社区文档和用户交流解决

能帮你做的 8 件事

  1. 01智能体自定义
  2. 02协作规则配置
  3. 03任务自动执行
  4. 04第三方工具对接
  5. 05多智能体协作场景的常用方案
  6. 06开源AI平台场景的常用方案
  7. 07开发者(多智能体应用开发场景)的日常效率工具
  8. 08零成本体验完整核心功能

更新历史

  • Clawith 收录进 Toolifai 目录
  • 页面资料核验与信息更新

常见问题

使用Clawith是否需要掌握编程能力?

基础使用不需要掌握编程能力,平台提供可视化的流程编辑界面,用户通过拖拽操作即可完成智能体创建和协作规则配置,普通业务人员通过官方提供的操作文档和教程,即可完成简单协作流程的搭建。如果需要进行二次开发、自定义工具对接或者本地部署优化,则需要掌握基础的编程和服务器运维知识,也可以通过社区寻求开发者的帮助完成相关操作。

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Clawith支持对接哪些第三方工具?

平台目前支持对接主流的办公软件,包括Notion、飞书、企业微信等,也支持对接各类公开API服务、关系型数据库、云存储服务等,用户也可以按照平台提供的插件开发规范,自行开发定制化的工具对接插件,满足个性化的工具调用需求。官方会定期更新工具对接列表,也会收录社区开发者贡献的各类工具插件,用户可以在插件市场中直接下载使用。

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平台的数据安全性如何保障?

开源版本支持用户本地私有化部署,所有的智能体数据、任务数据、知识库内容都存储在用户自己的服务器中,不会上传到官方服务器,可完全满足企业的数据安全合规要求。如果使用官方提供的在线演示环境,平台会对用户数据进行加密存储,且不会将用户数据用于模型训练或其他商业用途,用户也可以随时删除自己的所有数据,保障信息安全。

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可以同时配置多少个智能体协同工作?

智能体的数量没有官方上限,具体可同时运行的智能体数量取决于部署环境的服务器配置,普通的个人服务器可以支持10个以内智能体同时协同工作,企业级服务器可以支持上百个智能体同时执行任务。对于复杂度较高的任务,建议合理划分智能体的职责,避免配置过多冗余智能体,反而降低任务执行的效率,增加流程调试的成本。

有帮助吗

是否可以导入其他平台的智能体到Clawith中使用?

平台支持导入兼容OpenAI API规范的自定义智能体,也支持导入基于LangChain开发的智能体配置,用户仅需要填写对应智能体的API接口信息、调用密钥和能力描述,即可快速将其他平台的智能体接入到Clawith的协作流程中。对于其他不兼容规范的智能体,用户也可以通过开发适配插件的方式完成对接,实现跨平台智能体的协同工作。

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平台对运行环境有什么要求?

本地部署的话,基础运行环境需要8G以上内存、4核以上CPU的服务器,操作系统支持Windows、Linux、macOS,需要预先安装Docker和Python 3.10以上版本。如果需要运行大参数量的本地大模型支撑智能体能力,则需要根据模型大小配置对应显存的GPU设备,也可以选择对接第三方大模型API,降低本地服务器的配置要求。

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