让 AI 助理触手可及

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RT-Claw — 受 OpenClaw 启发，面向嵌入式设备的智能助手。 通过 OSAL 支持多 RTOS，以组网节点构建蜂群智能。

仅需一美元的硬件成本，即可快速部署你的专属 AI 助理——无缝融入工作与生活，高效连接物理世界。

架构设计 · ESP32-C3 QEMU 指南 · 贡献指南 · 编码风格

rt-claw 通过低成本嵌入式节点与蜂群组网，让智能从云端走向边缘。 每一个节点都可以感知世界、与其他节点协作，并实时执行控制任务。

RT-Claw 将硬件能力原子化——GPIO、传感器、LCD、网络——作为工具供 LLM 动态编排。无需重复编写、编译和烧录嵌入式代码，即可适配任意应用场景。

功能	描述	状态
LLM 对话引擎	通过 HTTP 调用 Claude API 进行交互式对话	已完成
Tool Use	LLM 驱动的硬件控制（GPIO、系统信息、LCD），基于函数调用	已完成
LCD 图形	320x240 RGB565 帧缓冲，支持文字、图形绘制原语；AI 可通过工具调用在屏幕上绘图	已完成
对话优先 Shell	UART 交互终端，直接输入发送 AI 对话，/命令 执行系统操作；支持 UTF-8	已完成
OSAL	一次编写，在 FreeRTOS 和 RT-Thread 上零修改运行	已完成
Gateway	服务间线程安全的消息路由	已完成
网络	ESP32-C3 QEMU 上支持以太网 + HTTP 客户端；真实硬件使用 WiFi	已完成
多模型 API	支持主流 LLM API：Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、GLM（智谱）、MiniMax、Grok、Moonshot（Kimi）、百川、通义千问、豆包、Llama（Ollama）	计划中
Web 配置页面	内置轻量 Web 页面，支持在线配置 API Key、选择模型、调整参数	计划中
蜂群智能	节点发现、心跳检测、分布式任务调度	进行中
对话记忆	短期 RAM 环形缓冲 + 长期 NVS Flash 持久化存储	已完成
技能记忆	节点学习并记忆常用操作模式	进行中
定时任务	定时触发任务执行与周期性自动化	已完成
IM 集成	接入飞书、钉钉、QQ、Telegram 作为消息通道	进行中
Claw 技能提供者	作为其他 Claw 的技能插件，赋予其感知和控制物理世界的能力	计划中

+---------------------------------------------------+
|                rt-claw Application                |
|  gateway | swarm | net | ai_engine | tools | lcd  |
+---------------------------------------------------+
|               claw_os.h  (OSAL API)               |
+-----------------+---------------------------------+
| FreeRTOS (IDF)  |          RT-Thread              |
+-----------------+---------------------------------+
| ESP32-C3 / S3   |  QEMU vexpress-a9               |
| WiFi / BLE      |  Ethernet / UART                |
+-----------------+---------------------------------+

平台	运行目标	RTOS	构建系统	状态
ESP32-C3	QEMU（Espressif 分支）	ESP-IDF + FreeRTOS	Meson + CMake	AI 已验证
ESP32-S3	QEMU（Espressif 分支）	ESP-IDF + FreeRTOS	Meson + CMake	AI 已验证
ESP32-C3	真实硬件	ESP-IDF + FreeRTOS	Meson + CMake	未测试
ESP32-S3	真实硬件	ESP-IDF + FreeRTOS	Meson + CMake	未测试
QEMU vexpress-a9	QEMU	RT-Thread	Meson + SCons	AI 已验证

没有硬件？没关系。 打开 cnb.cool/gevico.online/rtclaw/rt-claw 即可启动 CNB 云原生开发环境，所有工具链已预装。 在浏览器中即可编译并在 QEMU 上运行 RT-Claw。

1. 安装系统依赖

# Ubuntu / Debian
sudo apt install git wget flex bison gperf python3 python3-venv \
    cmake ninja-build ccache libffi-dev libssl-dev dfu-util \
    libusb-1.0-0 libgcrypt20-dev libglib2.0-dev libpixman-1-dev \
    libsdl2-dev libslirp-dev meson

# Arch Linux
sudo pacman -S --needed libgcrypt glib2 pixman sdl2 libslirp \
    python cmake ninja gcc git wget flex bison meson

2. 安装 ESP-IDF + QEMU

# 一键安装（克隆 ESP-IDF v5.4，安装工具链 + QEMU）
./tools/setup-esp-env.sh

3. 选择配置预设

预设	文件	终端	飞书	说明
快速体验	sdkconfig.defaults.demo	开	关	交互式终端 + 完整 AI Agent
飞书机器人	sdkconfig.defaults.feishu	关	开	无终端 IM 机器人，节省内存
默认	sdkconfig.defaults	关	关	最小基础配置，按需定制

source $HOME/esp/esp-idf/export.sh

# 选择一个预设：
cp platform/esp32c3-qemu/sdkconfig.defaults.demo \
   platform/esp32c3-qemu/sdkconfig.defaults        # 快速体验
# cp platform/esp32c3-qemu/sdkconfig.defaults.feishu \
#    platform/esp32c3-qemu/sdkconfig.defaults       # 飞书机器人

idf.py -C platform/esp32c3-qemu set-target esp32c3

所有预设均包含：AI 引擎、Tool Use、蜂群心跳、调度器、LCD、技能系统、上电 AI 连接测试。

4. 配置 API 密钥

idf.py -C platform/esp32c3-qemu menuconfig
# 路径：Component config → rt-claw Configuration → AI Engine
#   - LLM API Key:          <你的 API 密钥>
#   - LLM API endpoint URL: https://api.anthropic.com/v1/messages
#   - LLM model name:       claude-sonnet-4-6

5.（可选）配置飞书机器人

idf.py -C platform/esp32c3-qemu menuconfig
# 路径：Component config → rt-claw Configuration → Feishu (Lark) Integration
#   - Enable Feishu IM integration: [*]
#   - Feishu App ID:     <你的 App ID>
#   - Feishu App Secret: <你的 App Secret>

在飞书开放平台创建应用，开启事件订阅 → 长连接模式， 订阅 im.message.receive_v1 事件。设备启动后自动建立 WebSocket 长连接， 无需公网 IP。

6. 构建与运行

# 统一构建（推荐）
make esp32c3-qemu

# 在 QEMU 上运行
make run-esp32c3-qemu

# 或烧录到真实硬件（未测试）
idf.py -C platform/esp32c3-qemu -p /dev/ttyUSB0 flash monitor

# 依赖：arm-none-eabi-gcc, qemu-system-arm, scons, meson, ninja

# 统一构建
make vexpress-a9-qemu

# 配置 API 密钥（可选）
meson configure build/vexpress-a9-qemu -Dai_api_key='<your-key>'
meson compile -C build/vexpress-a9-qemu
scons -C platform/vexpress-a9-qemu -j$(nproc)

# 启动 API 代理（RT-Thread 无 TLS，代理转发 HTTP→HTTPS）
python3 tools/api-proxy.py https://api.anthropic.com &

# 运行
make run-vexpress-a9-qemu

rt-claw/
├── meson.build                  # Meson 构建定义（交叉编译 src + osal）
├── meson_options.txt                # Meson 构建选项（OSAL 后端、功能开关、AI 配置）
├── Makefile                     # 统一构建入口（make esp32c3-qemu / make vexpress-a9-qemu）
├── osal/                        # 操作系统抽象层
│   ├── include/claw_os.h       #   统一 RTOS API
│   ├── freertos/                #   FreeRTOS 实现
│   └── rtthread/                #   RT-Thread 实现
├── src/                         # 平台无关核心代码
│   ├── claw_init.*              #   启动入口
│   ├── claw_config.h            #   项目配置
│   ├── core/gateway.*           #   消息路由
│   ├── services/ai/             #   LLM 对话引擎（Claude API）
│   ├── services/net/            #   网络服务
│   ├── services/swarm/          #   蜂群智能
│   └── tools/                   #   Tool Use 框架（GPIO、系统信息、LCD）
├── platform/
│   ├── esp32c3-qemu/            # ESP32-C3 QEMU（ESP-IDF, Meson + CMake）
│   └── vexpress-a9-qemu/       # RT-Thread BSP（Meson + SCons）
├── vendor/
│   ├── freertos/                # FreeRTOS-Kernel（子模块）
│   └── rt-thread/               # RT-Thread（子模块）
├── docs/
│   ├── en/                      # 英文文档
│   └── zh/                      # 中文文档
├── scripts/
│   ├── gen-esp32c3-cross.py    # 从 ESP-IDF 自动生成 Meson 交叉编译文件
│   └── ...
└── tools/
    ├── api-proxy.py             # HTTP→HTTPS 代理（RT-Thread QEMU 无 TLS）
    └── ...

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