介绍 ClawdBot 与 MoltBot 在树莓派 4 上的本地 AI 部署方案。通过整合 OCR、Whisper 语音转写及 vLLM 大模型推理，实现单设备支持 15 用户并发无卡顿。文章涵盖零配置部署步骤、控制台访问方式、模型热切换方法及性能实测数据。强调隐私保护与离线能力，提供资源优化策略如异步 IO 和请求熔断机制，适合追求本地化 AI 应用的开发者参考。
ClawdBot 不是另一个云端 API 包装器，也不是需要注册账号、绑定手机号的 SaaS 服务。它是一个你完全掌控的个人 AI 助手——所有计算发生在你自己的设备上，消息不上传、模型不调用第三方服务、对话历史默认不留存。你可以把它装在树莓派 4 里放在书桌角落，也可以部署在老旧笔记本上作为家庭 AI 中枢，甚至塞进一台闲置的 NUC 里变成办公室智能前台。
它的核心设计哲学很朴素：AI 能力应该像电和水一样，成为你设备的底层能力，而不是需要反复登录的远程服务。当你在终端输入 clawdbot devices list，看到的是真实连接到你本地机器的设备列表；当你执行 clawdbot models list，列出的是正在你内存中运行的 vLLM 实例；当你在 Telegram 里发一条语音，转写、翻译、响应全过程都在你家里的树莓派上完成——没有数据离开你的局域网。
这种'本地即服务'的模式，带来三个实实在在的好处：一是隐私可控，聊天内容、图片、语音全部留在自己设备；二是响应确定，不依赖网络抖动或服务商限流；三是可定制性强，从模型选择到工作流编排，全由你定义。而 ClawdBot 最让人眼前一亮的地方在于：它把原本需要三台服务器分别承载的能力，压缩进了单块树莓派 4B（4GB 内存版）里，并稳定支撑 15 人并发使用——这背后不是营销话术，而是工程优化的真实结果。
Star 2k、MIT 协议、5 分钟搭好 Telegram 全能翻译官——语音转文字、图片识字、100+ 语言互译、查天气、换汇率、搜维基，一条 Docker 命令全搞定。
MoltBot 是 2025 年开源的轻量级多模态 Telegram 机器人，定位非常清晰：不做大而全的 AI 平台，只做一件事——让你的群聊和私聊瞬间获得跨语言沟通能力。它不追求参数量最大、不堆砌前沿技术名词，而是把 Whisper tiny、PaddleOCR 轻量版、LibreTranslate 本地引擎打包进一个 300MB 的 Docker 镜像，在树莓派 4 上实测 15 用户并发无卡顿、无排队、无超时。
所谓'零配置'，不是跳过所有设置，而是把 90% 的通用配置固化在镜像里，只留最关键的几个开关给你：
/weather 上海 返回实时天气；/fx 100 USD to CNY 返回汇率；/wiki 量子计算 返回维基摘要所有这些能力，不需要你下载模型、不用配 CUDA、不改一行 Python 代码。只需一条命令：
docker run -d \
--name moltbot \
-e TELEGRAM_BOT_TOKEN="your_bot_token_here" \
-e TZ=Asia/Shanghai \
-p 8000:8000 \
-v /path/to/config:/app/config \
--restart=always \
moltbot/moltbot:latest
启动后，你的 Telegram 机器人就活了。群聊中@它发语音，0.8 秒内收到文字译文；私聊发一张餐厅菜单照片，几秒后返回中英双语标注图——整个过程，你的数据没离开过本地网络。
很多人第一反应是：'树莓派 4 才 4GB 内存，跑 OCR+Whisper+vLLM？开什么玩笑。'但 MoltBot 的工程取舍非常务实：
tiny 版本（仅 15MB），推理延迟<300ms，CPU 占用峰值<60%PP-OCRv4 轻量版，单图识别<1.2 秒，支持中文优先识别我们实测过典型场景：5 人同时发语音（平均时长 8 秒）、4 人发图片（平均分辨率 1200×800）、6 人发文本查询——树莓派 4B 的 CPU 温度稳定在 62℃，内存占用 78%，无任务堆积，最长响应延迟 1.3 秒（来自高分辨率图片 OCR）。这不是理论峰值，而是持续 10 分钟压力测试下的真实表现。
ClawdBot 和 MoltBot 看似两个项目，实则共享同一套底层能力抽象：
你可以把 ClawdBot 理解成'本地 AI 操作系统'，而 MoltBot 是它预装的'翻译办公套件'。两者共用同一套模型调度器、同一套设备通信协议、同一套配置文件结构（clawdbot.json）。这也是为什么 MoltBot 能无缝集成 ClawdBot 的 Dashboard——当你运行 clawdbot dashboard，看到的不仅是 MoltBot 的状态，更是整个本地 AI 运行时的健康视图。
MoltBot 默认使用内置的 LibreTranslate，但如果你希望它调用 ClawdBot 管理的 vLLM 模型来生成更自然的译文（比如用 Qwen3 做后编辑润色），只需两步：
clawdbot.json 中启用 vLLM 提供方并注册模型：{
"models": {
"mode": "merge",
"providers": {
"vllm": {
"baseUrl": "http://localhost:8000/v1",
"apiKey": "sk-local",
"api": "openai-responses",
"models": [
{
"id": "Qwen3-4B-Instruct-2507",
"name": "Qwen3-4B-Instruct-2507"
}
]
}
}
}
}
# moltbot/workflows/translate.py（示意）
def post_edit_translation(text, target_lang):
response = requests.post(
"http://localhost:7860/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": "Bearer sk-local"},
json={
"model": "vllm/Qwen3-4B-Instruct-2507",
"messages": [{
"role": "user",
"content": f"请将以下{target_lang}文本润色为更自然的表达，保持原意不变：{text}"
}]
}
)
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
这样，MoltBot 就从'翻译工具'升级为
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