PicoClaw ：10美元RISCV芯片独立运行的OpenClaw AI智能体

它宣传的定位非常激进：

> 在极低资源下运行 AI 助手：
> 能够在 10 美元档的硬件上，内存 < 10 MB 的环境启动并运行，并支持不同架构（如 RISC-V、ARM、x86 ）

抛弃你的Mac Mini，现在你可以在10美元的RISCV硬件上运行一个完整的AI助手，10 MB RAM~如果它运行Linux，它现在可以成为你的个人AI代理！

根据仓库首页 README 的内容，主要功能和特性包括：

轻量 AI 助手

* 超小体量：核心内存占用不到 10 MB。
* 快速启动：在低频设备上也能在 1 秒内启动。
* 应用定位类似聊天式 AI 智能体（agent） 或命令行助手。

灵活部署

* 单一二进制：支持在多种 CPU 架构上构建运行。
* 适配低消费设备：目标是极低资源硬件，例如便宜 Raspberry Pi 等。

⚡ 性能优化

* 相比很多现有的 AI 助手，这个项目主打“快速、轻”的使用感受和运行效率。

从 README 可看到基本安装和使用方式（使用命令行工具）：

构建与安装

sh
git clone https://github.com/sipeed/picoclaw.git  
cd picoclaw  
make deps      # 安装依赖  
make build     # 构建
make install   # 安装

为了让助手正常工作，需要初始化配置并设置好 LLM 提供者 API 密钥：

sh
picoclaw onboard  
# 然后设置~/.picoclaw/config.json里的API

配置示例包括：

json
{
  "agents": {
    "defaults": { "model": "glm-4.7", "max_tokens":8192 }
  },
  "providers": {
    "openrouter": {
      "api_key": "YOUR_API_KEY"
    }
  }
}

完成配置后，可以直接通过命令启动对话或进行查询：

sh
picoclaw agent -m "Hello, world!"

这会通过指定模型发起对话请求并显示结果。

* 本地二进制 + API 调用：核心应用非常小，但它通常依赖外部大模型提供推理（比如 OpenRouter、Zhipu、OpenAI 等）。
* 也支持 Web 搜索工具等插件扩展。

| 方面   | 说明                   |
| ---- | -------------------- |
| 项目类型 | 超轻量 AI 助手 & agent 框架 |
| 语言   | Go                   |
| 设计目标 | 在资源有限的设备上运行 AI agent |
| 核心特性 | 内存占用小、启动快、跨架构支持      |
| 适合人群 | 嵌入式 AI、边缘设备和低压硬件方案   |
| 典型用途 | CLI 聊天助手、集成智能功能脚本等   |

相关：
https://github.com/memovai/mimiclaw

OpenClaw运行在5美元的芯片上；没有Linux，没有Node.js，纯C！

MimiClaw将一个微型ESP 32-S3板变成了一个个人AI助手，将它插入USB电源，连接到WiFi，并通过Telegram与它交谈-它可以处理您交给它的任何任务，并随着时间的推移与本地内存一起发展-所有这些都在拇指大小的芯片上。