openclaw-mini 是基于 Python 实现的极简 OpenClaw 风格 AI 助手项目。它利用 Discord 作为交互通道，结合本地 Codex CLI 进行模型推理，并通过 Markdown 文件（SOUL.md 和 skills）定义行为逻辑。该架构避免了复杂的多 Agent 管理和 API 封装，强调代码可读性与本地迭代效率。适合希望快速搭建可控 Discord AI 机器人的开发者，采用 Unix 哲学设计，各组件职责单一明确。
如果你关注过 OpenClaw 这个项目，可能会觉得它功能完整但结构相对复杂，而且不是用 Python 实现。
对于很多想快速搭建一个 本地运行的 Discord AI 助手 的开发者来说，可能更希望有一个：
这时候，推荐看看这个项目：
openclaw-mini 它是一个 OpenClaw 风格的'极简版本'，专注在一个清晰的路径上： Discord + 本地 Codex CLI + Markdown 驱动的行为定义。
openclaw-mini 是一个最小可用的 OpenClaw 风格 Agent，专注做三件事：
SOUL.md + skills/*.md 定义行为没有复杂的多 Agent 管理，没有庞大的中间层抽象。
它的核心目标是：
做一个你能在一个下午完整读懂的 AI Agent 架构。
读过代码之后，你会发现整个控制流非常清晰。
没有额外框架，没有复杂生命周期管理。
当收到 Discord 消息时：
/help/skills/soul如果不是命令，则进入模型处理流程。
普通消息会被封装为一个完整 instruction，包含：
SOUL.md 的内容（Agent 的人格和行为原则）skills/*.md 的所有技能卡片内容它的思路是：
用 Markdown 驱动行为，而不是在代码里写大量逻辑。
这是一种非常干净的'提示工程驱动架构'。
这里是最有意思的设计。
它 不在 Python 里直接调用 OpenAI API， 而是调用：
codex exec --json --output-last-message
然后读取模型的最终输出。
也就是说：
每一个 Discord 会话会映射到一个：
✅ 持久化 Codex thread ID
线程信息保存在：
.codex-discord-sessions.json
并支持：
CODEX_SESSION_TTL_SEC）这样做的好处是：
✅ 不需要自己实现对话历史拼接 ✅ 不需要维护 token 限制逻辑 ✅ 不需要管理复杂的 API session
全部交给 Codex CLI。
对于个人开发者或小团队，这种架构有几个明显优势：
整个代码量很小，逻辑线性。
你可以在一个晚上完全理解：
你只需要：
改完 SOUL.md 或某个 skill 文件，重启即可生效。
项目已经包含：
CODEX_SANDBOX这意味着：
它是'最小可生产部署'的结构。
如果你想做：
那么 openclaw-mini 是非常合适的起点。
| 对比项 | OpenClaw | openclaw-mini |
|---|---|---|
| 架构复杂度 | 高 | 低 |
| 语言 | 非 Python | ✅ Python |
| 多 Agent 支持 | 强 | 简化 |
| 上手难度 | 偏高 | ✅ 非常友好 |
| 适合人群 | 进阶构建者 | ✅ 快速原型开发者 |
如果你觉得 OpenClaw 太重、太抽象、太工程化， openclaw-mini 是一个非常好的'轻量入口'。
openclaw-mini 做了一件很聪明的事情：
把复杂性留给 Codex CLI，把结构简化到最小。
Discord 负责输入输出， Markdown 负责行为定义， Codex 负责推理， Python 负责连接。
这是一种非常'Unix 哲学'的设计方式： 每个组件做好一件事。
如果你正在考虑做一个本地 AI Discord Agent， 我建议从它开始，而不是一上来就搭一个复杂框架。
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