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aiming-lab/MetaClaw

🦞 Just talk to your agent — it learns and EVOLVES 🧬.

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PythonMIT创建于 2026/3/9更新于 今天
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由 Gemini 翻译整理

🦞 只需要与你的智能体对话 — 它会学习并“进化” 🧬

灵感源自大脑的学习方式。通过在真实场景中的每一次对话,让你的 🦞 进行元学习(Meta-learn)并不断进化。无需 GPU。


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概述 • 快速开始 • 多 Claw 支持 • 配置 • 技能模式 • RL 模式 • MadMax 模式 • 记忆 • 引用


两条命令,仅此而已。

metaclaw setup              # 一次性配置向导
metaclaw start              # 默认:MadMax 模式 — 技能 + 定时 RL 训练
metaclaw start --daemon     # 在后台运行,日志输出至 ~/.metaclaw/metaclaw.log
metaclaw start --daemon --log-file /tmp/metaclaw.log  # 自定义后台日志路径
metaclaw start --mode rl    # 无调度器的 RL(在完整批次上立即训练)
metaclaw start --mode skills_only  # 仅技能,无 RL(无需 Tinker)

🔥 新闻

  • [2026/03/25] v0.4.0 — Contexture 层:MetaClaw 现在支持用户和项目的跨会话记忆留存。相关的关键事实、偏好和项目历史会被自动检索并注入到提示词中。包含自适应记忆策略、后台整合功能以及可选的记忆侧挂服务。
  • [2026/03/24] v0.3.3 — 一键式 OpenClaw 插件:MetaClaw 现在作为原生 OpenClaw 扩展发布 — 只需将文件夹放入 OpenClaw 的扩展目录,运行一条命令,一切即可自动设置完成。
  • [2026/03/18] 我们的技术报告“MetaClaw: Just Talk -- An Agent That Meta-Learns and Evolves in the Wild”现已发布!在 HuggingFace Daily Papers 上排名第一!欢迎阅读!
  • [2026/03/16] v0.3.2 — 多 Claw 支持:现在除了 OpenClaw,还支持 IronClaw、PicoClaw、ZeroClaw、CoPaw、NanoClaw 和 NemoClaw。NanoClaw 通过新的 /v1/messages Anthropic 兼容端点连接;NemoClaw 通过 OpenShell 推理路由连接。新增 OpenRouter 作为支持的 LLM 平台。
  • [2026/03/13] v0.3.1 — MinT 后端支持:RL 训练现在同时支持 Tinker 和 MinT。可通过 rl.backend(auto/tinker/mint)进行配置。
  • [2026/03/13] v0.3 — 持续元学习支持:慢速 RL 更新现在仅在睡眠时间、闲置时间或 Google 日历会议期间运行。增加了支持集/查询集分离,以防止陈旧的奖励信号污染模型更新。
  • [2026/03/11] v0.2 — 通过 metaclaw CLI 实现一键部署。默认启用技能模式,RL 现在变为可选(opt-in)。
  • [2026/03/09] 我们发布了 MetaClaw — 只需要与你的智能体对话,让它自动进化。无需 GPU 部署;只需接入 API 即可。

🎥 演示

https://github.com/user-attachments/assets/d86a41a8-4181-4e3a-af0e-dc453a6b8594


📖 概述

MetaClaw 是一个在真实世界中进行元学习并进化的智能体。 像平常一样与你的智能体对话,MetaClaw 会将每一次实时对话转化为学习信号,使智能体不仅能通过离线训练,还能通过实际部署环境中的应用不断自我提升。

其核心原理是将你的模型置于一个代理(Proxy)之后,拦截来自个人智能体(OpenClaw、CoPaw、IronClaw、PicoClaw、ZeroClaw、NanoClaw、NemoClaw 或任何 OpenAI 兼容客户端)的交互,在每轮对话中注入相关技能,并从积累的经验中进行元学习。对于像 NanoClaw 这样的原生 Anthropic 智能体,MetaClaw 还提供了一个 /v1/messages 兼容端点,确保整个流程无需对智能体端进行任何修改即可工作。技能会在每次会话后自动总结;在启用 RL 的情况下,元学习调度器会将权重更新延迟到闲置时段进行,确保智能体在活跃使用时不会受到干扰。

无需 GPU 集群。MetaClaw 开箱即用,支持任何兼容 OpenAI 的 LLM API,并使用 Tinker 兼容的后端进行云端 LoRA 训练。Tinker 是默认参考路径;在需要时,可以通过单独的兼容包启用 MinT 和 Weaver。

🤖 核心功能

一键部署

使用 metaclaw setup 配置一次,然后 metaclaw start 即可启动代理、注入技能,并自动连接你选择的个人智能体(OpenClaw、CoPaw 或 IronClaw)。无需手动编写 shell 脚本。

三种运行模式

模式默认功能描述
贡献者
hIGrrjHvSL
项目信息
默认分支main
LicenseMIT License
创建时间2026/3/9
最近更新今天
GAI 中文摘要

MetaClaw 是一个基于元学习理念构建的 AI Agent 开发框架,旨在通过自然语言交互实现代理的持续学习与自我进化。该项目解决了传统 AI 代理在长期使用中难以积累经验和适应个性化需求的问题,无需昂贵的 GPU 集群即可实现高效的在线学习。

支持通过对话实时进行元学习,使代理能够从每一次交互中提取经验并自动进化。提供完善的技能学习与增强学习模式,助力代理在复杂任务中不断优化执行策略。内置上下文记忆层,能够跨会话持久化用户偏好与项目历史,确保代理具备长期记忆能力。支持一键部署及多种扩展插件,极大降低了构建进化型 AI 代理的技术门槛。采用完全异步架构设计,确保在低资源环境下也能保持高效的响应与学习速度。

适用于希望打造具备长期记忆和自我优化能力的个性化 AI 助手开发者,以及在科研或自动化任务中追求持续学习闭环的 AI 技术探索者。