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OpenClaw

Fully local, autonomous personal AI agent — privacy-focused architecture.

OpenClaw is an open-source, autonomous personal AI agent initiated by Peter Steinberger, the founder of PSPDFKit, and later transferred to the non-profit OpenClaw Foundation. In short, it's a "local-first agent where all conversations, memory, and settings are stored as Markdown files on the user's device."

Existing AI assistants, whether it's the ChatGPT app or Claude Desktop, ultimately have their context tied to the vendor's cloud, making it difficult for users to control the location and usage of their data. OpenClaw keeps all its state in local Markdown and leverages 50+ messaging platforms (WhatsApp, Telegram, Signal, Slack, iMessage, Discord, etc.) as interfaces, allowing users to issue commands directly within their existing chat apps without having to learn a new UI. The model can be freely chosen from options like GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, or local Ollama, and users can import 100+ community AgentSkills from the ClawHub marketplace, which have undergone SkillSpector security scans, to integrate into their environment.

From a practical perspective, (1) if a user issues a command like "Organize my calendar" in iMessage or Slack, the agent processes it by combining shell, file, and web automation; (2) Persistent Memory stores user preferences and work patterns in Markdown, allowing the agent to adaptively respond across sessions; and (3) the Self-Extension feature enables the agent to write new skills in code and add them to its environment, enabling long-term operation.

💻 System Requirements

🧠RAM

Not required (LLM inference is delegated to an external API or a separate Ollama server). If running local models directly, the VRAM requirements of that model must be met separately.

💾Storage

Installation package is approximately 200MB; with conversation history, skill cache, and memory index, expect 1-5GB.

⚡ Installation

4-1. Quick Start

# One-line installation (macOS/Linux) — includes automatic Node.js installation
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

# Or, install globally using npm
npm install -g openclaw@latest

# Register as a daemon service + onboarding (LLM provider and channel setup wizard)
openclaw onboard --install-daemon

4-2. Detailed Installation (Source Build)

git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
pnpm install
pnpm build
pnpm start

4-3. Basic Configuration

# Configuration file location: ~/.openclaw/openclaw.json
# LLM provider configuration
openclaw config set llm.provider openai
openclaw config set llm.apiKey sk-...

# Channel integration (Telegram recommended — fastest setup)
openclaw channel add telegram

# Access the web dashboard
# http://127.0.0.1:18789/
openclaw dashboard

4-4. Cloud Deployment

Supports DigitalOcean 1-Click image (security-enhanced image, $24/month~) or Docker container deployment. Can be registered as a daemon service using launchd (macOS) / systemd (Linux).

🧬 Bio Use Cases

🔬

Laboratory Communication Hub

Integrate Slack/Discord/Telegram, used by the research team, into a single OpenClaw Gateway, and configure an AgentSkills pipeline to detect new PubMed/bioRxiv articles via RSS feed, summarize them using an LLM, and automatically post them to a channel. In a cron-based proactive mode, automatically send a summary of 5 relevant articles to Telegram every morning, or send notifications when there are scheduling conflicts with laboratory equipment. If a team member asks via chat, "What is the PCR reservation status for this week?", the integrated calendar API will instantly query and respond.

💊

Automated Data Monitoring

Use a cron + shell AgentSkill combination to periodically scan experiment data directories (e.g., /data/sequencing_runs/), automatically run a quality check script (FastQC) when new FASTQ files are detected, and send a summary of the results via notification to WhatsApp/Signal. Monitor infrastructure events in real-time via messaging apps, such as when server disk usage exceeds 80%, batch jobs complete or fail, or GPU temperature exceeds a threshold. Directly parse the resulting CSV files using file system access permissions to provide quantitative summaries such as "3 sequencing runs completed today, average Q30 > 85%."

🤖

Personal Productivity Agent

Process daily tasks, such as email summarization (Gmail integration), automatic calendar conflict resolution, and unread message organization, through a messaging app interface using natural language. As a persistent memory, it learns user patterns such as "On Mondays, organize paper reviews before the lab meeting, and on Wednesdays, send a reminder to back up data," and the level of automation for repetitive tasks gradually improves. Browser control skills can be expanded to automate web form filling, conference registration, and consumable ordering.

FAQ

What is OpenClaw?

OpenClaw is an open-source, autonomous personal AI agent initiated by Peter Steinberger, the founder of PSPDFKit, and later transferred to the non-profit OpenClaw Foundation. In short, it's a "local-first agent where all conversations, memory, and settings are stored as Markdown files on the user's device." Existing AI assistants, whether it's the ChatGPT app or Claude Desktop, ultimately have their context tied to the vendor's cloud, making it difficult for users to control the location and usage of their data. OpenClaw keeps all its state in local Markdown and leverages 50+ messaging platforms (WhatsApp, Telegram, Signal, Slack, iMessage, Discord, etc.) as interfaces, allowing users to issue commands directly within their existing chat apps without having to learn a new UI. The model can be freely chosen from options like GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, or local Ollama, and users can import 100+ community AgentSkills from the ClawHub marketplace, which have undergone SkillSpector security scans, to integrate into their environment. From a practical perspective, (1) if a user issues a command like "Organize my calendar" in iMessage or Slack, the agent processes it by combining shell, file, and web automation; (2) Persistent Memory stores user preferences and work patterns in Markdown, allowing the agent to adaptively respond across sessions; and (3) the Self-Extension feature enables the agent to write new skills in code and add them to its environment, enabling long-term operation.

When should I use OpenClaw?

Fully local, autonomous personal AI agent — privacy-focused architecture.

What is a biomedical use case for OpenClaw?

Laboratory Communication Hub: Integrate Slack/Discord/Telegram, used by the research team, into a single OpenClaw Gateway, and configure an AgentSkills pipeline to detect new PubMed/bioRxiv articles via RSS feed, summarize them using an LLM, and automatically post them to a channel. In a cron-based proactive mode, automatically send a summary of 5 relevant articles to Telegram every morning, or send notifications when there are scheduling conflicts with laboratory equipment. If a team member asks via chat, "What is the PCR reservation status for this week?", the integrated calendar API will instantly query and respond.

📄 Official Docs🐙 GitHub

📝 Update Notes

  1. vv2026.8.18/31/2026

    OpenClaw v2026.8.1에서는 과거 대화 내용을 키워드로 검색할 수 있는 기능이 추가되어, 방대한 실험 기록이나 분석 로그를 훨씬 빠르게 찾아낼 수 있습니다. 클라우드 워커를 통한 세션 확장 기능 덕분에 대규모 유전체 데이터 분석과 같은 고사양 연산 작업도 장소에 구애받지 않고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 또한, 대화형 대시보드와 위젯 기능이 강화되어 복잡한 바이오 데이터를 시각화하고 결과물을 이미지로 공유하는 과정이 더욱 직관적으로 변했습니다. 보안 및 미디어 기능도 개선되어 민감한 연구 데이터의 안전한 관리와 실험 영상 공유가 한층 편리해졌습니다.

  2. vv2026.7.1-28/29/2026

    이번 업데이트에서는 npm 플러그인 설치 시 발생하던 메타데이터 인식 오류가 수정되었습니다. 덕분에 최신 버전의 공식 플러그인들을 오류 없이 안정적으로 설치하고 최신 상태로 유지할 수 있게 되었습니다. 분석에 필요한 최신 생물정보학 도구들을 끊김 없이 안정적으로 활용하고자 하는 연구원분들께 이번 업데이트를 추천합니다.

  3. vv2026.6.116/30/2026

    OpenClaw의 이번 업데이트는 Slack이나 Mattermost 등 다양한 채널의 제어 기능이 강화되어, 실험 데이터 알림 및 모니터링 자동화를 더욱 정교하게 설정할 수 있어요. 특히 에이전트의 작업 안정성이 개선되어, 긴 컨텍스트를 다루는 복잡한 생물정보학 데이터 분석 중에도 진행 상황이 끊기거나 손실될 위험이 크게 줄어들었습니다. 또한 파일 기반의 새로운 워크플로우와 정밀한 비용 보고 기능이 추가되어, 대규모 유전체 데이터 처리와 같이 비용이 많이 드는 AI 연산 자원을 더욱 효율적으로 관리할 수 있게 되었어요.

  4. vv2026.6.106/24/2026

    이번 업데이트에서는 짧은 대화 시 '패스트 모드'가 자동으로 적용되어, 실험 결과에 대한 빠른 질의응답과 효율적인 데이터 확인이 가능해졌어요. 모델 라우팅 기능이 더욱 정교해짐에 따라, 복잡한 생물학적 추론이 필요한 대규모 분석 작업에서도 더욱 일관되고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 또한, 세션 및 채널 관리의 안정성과 보안 정책이 강화되어 민감한 바이오 데이터를 다루는 연구 과정이 더욱 안전해졌습니다.

  5. vv2026.6.96/21/2026

    이번 업데이트에서는 에이전트 복구 기능이 강화되어, 중단될 위험이 있는 복잡한 바이오 정보학 파이프라인이나 장기적인 데이터 분석 작업을 더욱 안정적으로 수행할 수 있어요. 또한 Codex 통합 및 검색 기능이 정교해짐에 따라, 방대한 연구 문헌과 실험 데이터를 더욱 빠르고 정확하게 탐색하는 것이 가능해졌습니다. 텔레그램과 모바일 클라이언트의 가독성 및 알림 기능도 개선되어, 실험실 외부에서도 연구 진행 상황을 실시간으로 명확하게 모니터링하기 좋습니다. 자동화된 연구 워크플로우의 신뢰도를 높이고 싶은 연구원님들께 이번 업데이트를 적극 추천드려요.

  6. vv2026.6.86/16/2026

    이번 업데이트에서는 텔레그램과 왓츠앱의 메시지 형식이 개선되어, 실험 결과나 복잡한 표 데이터를 모바일에서도 가독성 높게 공유할 수 있어요. Claude 4.5 등 최신 모델 지원이 확대되면서 더욱 정교한 생물학적 데이터 분석과 문헌 검토가 가능해졌습니다. 특히 대규모 데이터 임베딩 처리와 에이전트 복구 기능이 강화되어, 대용량 바이오 데이터를 다루는 연구 과정의 안정성이 크게 향상되었습니다.

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