> ⭐ **GitHub** : <https://github.com/QuantClaw/QuantClaw> | Apache 2.0 | C++17 | 324 tests ✅

最近在 Discord 上和 OpenClaw 聊得比较多，越聊越想把它搬到 C++ 上实现。于是花了些时间，通过在 Discord 上与 OpenClaw 聊天的方式用 C++ 17 从零复刻了一个版本------带 WebSocket 网关、Web 控制台以及 Discord/Telegram 接入。


目前 324 个单元测试已全部跑通。今天正式开源。


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🗣️ 故事的起点：在 Discord 上和 OpenClaw 聊天

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[OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) 是一个挺有意思的开源 AI 项目，新年期间我一直在折腾它。日常就是在 Discord 里和机器人对话------理需求、聊想法，或者让它帮忙写点代码。

聊久了，职业病就犯了：OpenClaw 基于 TypeScript，功能很全，但运行时开销确实不小。我开始想：如果用 C++ 复刻一个，性能能压榨到什么程度？能不能跑在一台 2GB 内存的廉价小服务器上？

**于是有了 QuantClaw------一个在对话中诞生，用 C++17 复刻的 OpenClaw。**

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🤔 为什么要用 C++ 复刻？

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目前市面上的 AI 助手框架基本是 Python 或 TypeScript 的天下。开发效率虽高，但运行时占用的内存也多------一个空闲的 Node.js 进程通常要吃掉 50-80MB 内存，Python 甚至更多。

如果你打算在一台 2GB 内存的云服务器上 7x24 挂着私人 AI 助手，这部分内存开销就成了不得不考虑的资源成本。

**QuantClaw 的做法是：全量 C++17 实现。**

| | Node.js (OpenClaw) | C++ (QuantClaw) |

|---|---|---|

| 空闲内存 | ~60MB | **~8MB** |

| 启动时间 | ~2s | **<200ms** |

| GC 停顿 | 有 | **无** |

| 分发形式 | 庞大的依赖包 | **单文件二进制** |

原生二进制运行，没有解释器开销和 GC 停顿，启动即就绪。内存占用降到了同类方案的 1/8 左右。


上图是我运行 QuantClaw 后的资源占用情况，其资源消耗极少。

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📐 QuantClaw 是什么

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QuantClaw 是 [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) 生态的一个 C++ 原生实现。它兼容 OpenClaw 的工作空间标准（SOUL.md / USER.md / MEMORY.md）、技能系统（SKILL.md）以及 WebSocket RPC 协议，可以直接对接原有的前端和客户端。

简单说：**这是一个更轻量、更高性能的私人 AI 助手后端。**

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🏗️ 架构一览

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核心组件纯 C++ 实现，频道适配器（如 Discord）作为独立进程通过 WebSocket RPC 接入网关，保持了和 OpenClaw 一致的解耦设计。

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🚀 启动：一行命令

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```bash

git clone https://github.com/QuantClaw/QuantClaw.git

cd QuantClaw && mkdir build && cd build

cmake .. && make -j$(nproc)

./quantclaw gateway

```

网关启动很快，你可以看到各组件初始化的日志：


从 MemoryManager 到 GatewayServer 初始化完成，整个过程不到 1 秒。

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🖥️ Web 控制台

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网关自带了一个简单的 Web 控制台。浏览器访问 `localhost:18790` 即可与助手对话：


顶部显示实时连接数、运行时间等状态信息。下方聊天界面支持 Markdown 渲染。


后台提供了 12 个 REST API 端点，方便通过 `curl` 或其他工具集成到自动化流里。

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🎮 Discord 频道接入

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这是 QuantClaw 诞生的初衷。在配置里填入 Token，网关会自动拉起适配器进程：

```json

{

  "channels": {

    "discord": {

      "enabled": true,

      "token": "YOUR_DISCORD_BOT_TOKEN"

    }

  }

}

```

接入后的对话效果：


消息流转逻辑如下：


日志会记录每一轮 RPC 调用的链路，方便排查消息流转状态：


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🔌 多模型支持

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QuantClaw 支持通过 `provider/model-name` 前缀进行路由：

```json

{ "model": "openai/Qwen3-32B" }

{ "model": "openai/gpt-4o" }

{ "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6" }

```

兼容 OpenAI 格式的接口基本都能无缝接入。

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📦 功能清单

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目前 324 个单元测试全绿通过 ✅

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🔧 技术栈

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纯 C++17 实现，核心依赖如下：


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⚡ 快速上手

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**Ubuntu / Debian：**

```bash

sudo apt install build-essential cmake libssl-dev \

  libcurl4-openssl-dev nlohmann-json3-dev libspdlog-dev zlib1g-dev

git clone https://github.com/QuantClaw/QuantClaw.git

cd QuantClaw && mkdir build && cd build

cmake .. && make -j$(nproc)

./quantclaw_tests   # 跑一遍测试

./quantclaw gateway # 启动

```

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✍️ 写在最后

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QuantClaw 的想法起得很简单------在 Discord 里聊着聊着，就想写个更轻、更快的 C++ 版本。从第一行代码到 324 个测试跑通，这个过程也是一次有趣的 AI 协同实践。

目前的版本是 v0.2.0，核心功能已经跑通。如果你也在找一个轻量、低开销的私人 AI 后端，欢迎尝试。

⭐ **GitHub** : <https://github.com/QuantClaw/QuantClaw>

**License**: Apache 2.0.