在千里通 ARM Linux 小主机上部署 MimiClaw：轻量级 AI 代理的另类实践

最近，开源社区被一款名为 MimiClaw 的项目刷屏。它被誉为“OpenClaw 的嵌入式极致版”，作者仅用一块成本不到 30 元、基于 ESP32-S3 芯片的开发板，就用纯 C 语言实现了一个具备记忆、工具调用能力的 AI Agent。它的核心理念是：AI Agent 不需要庞大的操作系统，甚至不需要 Linux。

然而，手里拿着 千里通 Linux 小主机（ARM 架构，Ubuntu 22.04/24.04，4G 内存 + 128G 存储）的用户可能会问：“既然 MimiClaw 是为单片机设计的，我还需要在这台性能强得多的‘小钢炮’上跑它吗？”

答案是肯定的，但目的不同。在千里通小主机上运行 MimiClaw（或其逻辑变种），不是为了省资源，而是为了获得更稳定的网络环境、更强大的本地存储扩展能力，以及将其作为家庭自动化中枢的持久化节点。本文将介绍 MimiClaw 的核心功能，并指导如何在千里通 ARM 小主机上搭建一个兼容 MimiClaw 理念的 AI 代理环境。

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一、MimiClaw 是什么？功能简介

MimiClaw 是一个超轻量级的开源 AI 代理固件，其设计灵感来源于 OpenClaw 和 Nanobot，但走了一条截然不同的技术路线。

核心特点

1. 极致轻量：无需 Linux、Node.js 或 Python 环境，纯 C 语言编写，直接运行在裸机（Bare-metal）或 FreeRTOS 上。
2. 持久化记忆：内置 SOUL.md（人设）、USER.md（用户偏好）和 MEMORY.md（长期记忆）文件系统，断电重启后记忆不丢失。
3. 多通道交互：原生支持 Telegram Bot、WebSocket 以及飞书 webhook，可通过消息软件随时召唤。
4. 工具调用能力：支持 ReAct 模式，能自主调用搜索、定时任务，甚至控制 GPIO 引脚操作硬件。
5. 隐私优先：所有数据本地存储，仅通过 API 与大模型（如 Claude、GPT）交互，不留痕于云端。

注意：原版 MimiClaw 是专为 ESP32-S3 微控制器设计的固件（.bin 文件），不能直接在 Ubuntu Linux 系统上以二进制形式运行。但在 Linux 上，我们可以运行其逻辑等效版本，或者使用其社区移植的 Python/C++ 版本，享受同样的功能体验，同时利用小主机的强大性能连接更多本地工具。

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二、为什么要在千里通小主机上运行？

千里通小主机搭载 ARM 处理器，运行 Ubuntu 22.04/24.04，拥有 4G 内存和 128G 存储。相比 ESP32，它的优势在于：

• 完整的操作系统支持：可以运行 Docker、完整的 Python 生态、C语言编译 等等。
• 更强的网络连接：稳定的千兆以太网/wifi，适合做 7x24 小时在线的家庭服务器。
• 存储扩展：128G 存储可容纳海量的对话记忆和本地知识库。
• 开发友好：可以直接修改代码、调试日志，系统可以反复烧写。对测试用户非常友好。

目标：在千里通小主机上复现 MimiClaw 的核心体验——一个通过 Telegram 交互、拥有长期记忆、能自主执行任务的 AI 助理。

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三、搭建指南：在千里通 ARM 小主机上复现 MimiClaw

我们将采用 “MimiClaw 逻辑复刻版” 方案。目前社区已有基于 Python 的实现，完美兼容 MimiClaw 的记忆结构和交互逻辑，且更适合 Linux 环境。

环境准备

• 硬件：千里通 Linux 小主机 (ARM64)
• 系统：Ubuntu 22.04 LTS 或 24.04 LTS
• 依赖：Python 3.10+, Git, Docker (可选)

步骤 1：系统更新与基础依赖安装

登录你的千里通小主机（SSH 或直接连接显示器），执行以下命令：

# 更新软件源
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 安装基础依赖
sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv git curl wget

# 检查 Python 版本 (建议 3.10+)
python3 --version

步骤 2：获取 MimiClaw 的 Linux 兼容版本

虽然原版仓库是嵌入式代码，但我们可以寻找社区维护的 Python 重写版，或者直接参考其逻辑使用类似的轻量框架。目前最接近且易于在 Linux 部署的是基于 Nanobot 或 OpenClaw 精简版的逻辑。

注：截至 2026 年 2 月，官方 MimiClaw 主要针对 ESP32。为了在 Linux 上获得相同体验，我们推荐使用功能逻辑一致的开源项目，或者运行其核心的 Agent 逻辑脚本。此处我们以部署一个具有 MimiClaw 核心特征（记忆+Telegram+工具调用）的 Python Agent为例。

我们可以创建一个简单的目录结构来模拟 MimiClaw 的文件系统：

mkdir -p ~/mimiclaw-linux
cd ~/mimiclaw-linux
mkdir -p data
# 创建核心记忆文件
echo "你是一个乐于助人的AI助理，运行在千里通ARM小主机上。" > data/SOUL.md
echo "" > data/USER.md
echo "" > data/MEMORY.md

步骤 3：安装核心运行环境 (Python 实现)

我们需要一个能读取上述记忆文件，并连接 Telegram 和大模型的脚本。你可以使用现有的轻量级 Agent 框架，例如 langchain 的精简版，或者直接使用 telebot + requests 手写一个极简版（这正是 MimiClaw 的精神）。

这里提供一个极简的安装思路，使用社区流行的轻量级 Agent 库（假设存在名为 mimiclaw-py 的移植版，或使用通用方案）：

方案 A：使用通用轻量 Agent 框架 (推荐)

由于直接的 “MimiClaw Linux 版” 可能尚未正式打包，我们可以手动部署其核心逻辑。以下是一个通用的部署流程，实现相同功能：

1. 创建虚拟环境：

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate
   

2. 安装必要的库：

   pip install python-telegram-bot requests aiohttp
   # 如果需要更高级的 Agent 功能
   # pip install langchain langchain-community
   

3. 配置环境变量：
   在 ~/.bashrc 或 .env 文件中添加你的 API Key 和 Telegram Token：

   export TELEGRAM_BOT_TOKEN="你的TelegramBotToken"
   export LLM_API_KEY="你的大模型APIKey (如 DeepSeek, Qwen, Claude)"
   export LLM_API_URL="https://api.example.com/v1/chat/completions"
   

4. 运行 Agent 脚本：
   你需要一个主程序（可以从 GitHub 上寻找类似 openclaw-python 或 nanobot 的项目，它们的逻辑与 MimiClaw 互通）。

   假设我们克隆一个兼容的轻量 Agent 项目：

   git clone https://github.com/example/lightweight-agent.git
   cd lightweight-agent
   # 按照该项目说明配置 data 目录指向我们之前创建的 mimiclaw-linux/data
   python main.py
   

(注：如果必须严格对应 MimiClaw 品牌，请密切关注其 GitHub 仓库 memovai/mimiclaw，看是否发布了 Linux 移植版。若无，上述方案是实现同等功能的最佳路径。)

步骤 4：配置开机自启 (Systemd)

为了让它在千里通小主机上 7x24 小时运行，我们需要配置 systemd 服务。

1. 创建服务文件：

   sudo nano /etc/systemd/system/mimiclaw.service
   

2. 填入以下内容（根据实际路径修改）：

   [Unit]
   Description=MimiClaw AI Agent on Qianlitong Host
   After=network.target
   
   [Service]
   Type=simple
   User=ubuntu
   WorkingDirectory=/home/ubuntu/mimiclaw-linux
   Environment="PATH=/home/ubuntu/mimiclaw-linux/venv/bin"
   ExecStart=/home/ubuntu/mimiclaw-linux/venv/bin/python main.py
   Restart=always
   RestartSec=10
   
   [Install]
   WantedBy=multi-user.target
   

3. 启动服务：

   sudo systemctl daemon-reload
   sudo systemctl enable mimiclaw
   sudo systemctl start mimiclaw
   sudo systemctl status mimiclaw
   

步骤 5：验证与使用

1. 打开 Telegram，搜索你设置的 Bot 名称。
2. 发送 /start。
3. 尝试下达指令，例如：“记住我喜欢吃苹果”，“明天早上8点提醒我开会”，“查询今天的天气”。
4. 检查 data/MEMORY.md 文件，确认记忆已被持久化保存。

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四、进阶玩法：结合千里通小主机特性

在 ARM 小主机上运行，你可以做到 ESP32 做不到的事情：

1. 接入本地大模型：利用 4G 内存，对接量化模型，可实现更多技能，实现本地部署的 MimiClaw，数据不出户。

2. 智能家居中枢：通过 Home Assistant 插件，让 MimiClaw 直接控制家里的灯光、空调。

3. Docker 化部署：将整个环境打包成 Docker 镜像，方便在多台千里通设备上迁移。

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安全提示：将 AI Agent 暴露在公网（Telegram）时，请务必保护好你的 BOT_TOKEN 和 API_KEY，建议在路由器层面限制访问权限，并定期更新系统补丁。