🤯 谁说跑 AI 必须上高端服务器?
在嵌入式设备或闲置旧硬件上部署 AI Agent 时,我们常面临一个尴尬:
常规的 AI 框架动辄占用数 GB 内存,还需要笨重的 Python/Node.js 运行时环境,这对于几十块钱的 Linux 开发板来说是不可承受之重。
今天这篇聊一个更偏“工程落地”的选择:PicoClaw。它用 Go 语言 将运行时依赖和资源占用压到了极致,旨在让 AI 助手能在 10 美元级别的低配硬件上常驻运行。

PicoClaw (GitHub: sipeed/picoclaw) 是一个面向边缘计算场景的开源轻量级 AI 助手。
它的核心设计理念是“最小化资源占用”:通过 Go 语言编译为单一二进制文件 (Single Binary),移除繁杂的环境依赖,使其能运行在 LicheeRV Nano、NanoKVM 甚至路由器等资源受限设备上。
它内置了 Cron(定时任务)和 Heartbeat(心跳机制)。你可以编写 Markdown 规则,定义让它“每半小时检查一次天气”或“监控特定 API 变动”。
遇到耗时的任务(比如联网搜索或复杂推理),它会 spawn 出一个独立进程异步处理,避免阻塞主线程。这种设计非常适合作为常驻的消息自动处理与提醒器。
PicoClaw 支持 Gateway 网关模式,可以配置为 Telegram、Discord、钉钉等平台的接入端点。配合 Token 配置,你可以将低功耗设备转化为一个 24 小时在线的自动化消息处理与事件通知节点,处理固定的问答流程或通知转发。
项目解耦了模型层,允许用户根据需求灵活配置后端。
不论你是使用 DeepSeek / 智谱 (Zhipu) 等在线 API,还是通过 OpenRouter 调用海外模型,都可以通过 Config 文件快速切换。结合 Brave Search API 的免费额度,它还能实现基础的联网搜索与总结能力。

| 工具方案 | 技术栈 | 内存占用(官方测试口径) | 启动速度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| PicoClaw | Go (Golang) | < 10MB | 极快 (< 1s) | 嵌入式/低配设备 |
| OpenClaw | Node.js | > 1GB | 较慢 (> 30s) | 桌面/服务器 |
| Python Agent | Python | > 500MB | 中等 (> 10s) | 开发/科研环境 |
⚠️部署安全提醒与说明: