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乐鑫龙虾 ESP-Claw 来了!聊天就能开发智能设备

发布日期:2026-04-21 15:44:00 浏览次数: 2258
作者:乐鑫信息科技

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乐鑫ESP-Claw让智能设备开发像聊天一样简单,无需编程即可定义设备行为,实现本地智能决策。

核心内容:
1. 通过Chat Coding实现自然语言定义设备行为
2. 本地完成感知、推理、决策与执行的完整闭环
3. LLM动态决策与Lua确定性规则相结合确保稳定性

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

  • 对话定义设备行为:通过 Chat Coding 实现智能设备的快速搭建;

  • 设备端智能闭环:在本地完成感知、推理、决策与执行;

  • 灵活与稳定兼顾:LLM 动态决策结合本地规则,确保关键任务可控执行;

  • 本地记忆长期学习:设备实现结构化记忆与持续学习,隐私不上云。

乐鑫信息科技 (688018.SH) 正式推出 ESP-Claw —— 以 Chat Coding(聊天造物)为核心的 AI 智能体框架。它突破了编程边界,让人人都能通过对话定义智能设备。 


传统物联网设备至今仍处于被动执行阶段:能联网,却不能思考;能执行,却不能决策;能记录,却不能学习。设备高度依赖云端,且难以实现自然的实时交互。


而 ESP-Claw 打破了“AI 必须依赖高算力服务器”的局限,将 Agent Runtime 下沉至边缘芯片,使设备在本地实现感知、推理与决策的完整闭环,推动物联网设备迈向“自主智能决策”。

ESP-Claw 使设备在本地实现感知、推理与决策的完整闭环

ESP-CLAW 四大核心能力

如果说 OpenClaw 是运行在 PC 和服务器上的 AI 智能体网关——通过 IM 聊天连接用户、调度大模型、管理工具与记忆,那么 ESP-Claw 所要解决的是:如何将这套能力从 PC 环境延伸到实体物理世界。面对边缘设备的资源约束、实时性要求和隐私敏感性,ESP-Claw 给出了四项核心设计:

01

聊天即造物

LLM 动态决策 + Lua 确定性规则


ESP-Claw 将 LLM 引入 IoT,让 DIY 不再是程序员的专利。借助 Lua 动态加载 + IM 聊天交互,普通用户可以通过自然语言直接定义设备行为。


使用场景:

  • 无需编程,AI 生成驱动代码:普通用户使用聊天软件发送需求,即可自动生成对应驱动代码;

左右滑动查看聊天驱动不同硬件

  • 同一硬件,多种功能:同一设备可根据需求切换不同功能,如一条灯带即可实现天气灯、氛围灯或夜灯等不同模式的转换;

左右滑动查看聊天切换不同模式

  • 复杂应用组合:多个外设可组合形成更复杂的应用,如利用屏幕、按键、灯带、摄像头等实现游戏机、音乐播放器等功能。

左右滑动查看多种 DIY 游戏场景

以上体现了 LLM 动态决策的灵活性。但在 IoT 场景中,关键操作(如报警联动)必须稳定可控,不能依赖实时生成。因此,ESP-Claw 引入 Lua 确定性规则,LLM 生成的逻辑在验证后可固化为本地规则,确保在离线或模型变更情况下仍能稳定运行。

02

毫秒级响应

事件驱动,主动感知


传统模式依赖轮询或指令触发,而 AIoT 中的大量场景天然由事件驱动,例如门磁触发、人体检测或温度突变。ESP-Claw 采用事件驱动架构:设备主动上报事件,由本地事件总线触发处理逻辑。对于高实时性需求,通过本地规则直接执行,实现毫秒级响应,断网亦可独立运行。

对于高实时性需求可通过本地规则执行

在此基础上,当本地没有匹配的 Lua 规则时,Agent 会自动调用 LLM 进行分析判断;而当任务超出本地算力范围(如音视频分析、图像识别),Agent 还能自动将数据上传给云端大模型进行深度处理,再将结果返回给用户——实现云边协同。

设备主动上报事件

以摄像头场景为例,设备通过 PIR 或帧差法持续检测画面变化,触发拍照并上传云端模型识别对象类型。如果判定为人员入侵,Agent 通过 IM 即时通知用户并附上抓拍照片;若为动物,则静默同时,系统可基于历史事件进行总结,例如:“过去 3 小时过滤了 4 次动物事件,刚检测到一次人员移动。”

Agent 通过 IM 即时通知用户

03

即插即用

MCP 协议统一设备与 AI


MCP (Model Context Protocol) 为 AI Agent 与物理世界之间建立了一套标准化的语义接口。它带来了三个根本性转变:

  • 设备接入:设备从"逐一适配"变为"即插即用";

  • AI 推理:AI 从"单指令执行"释放为"跨设备多步编排";

  • 生态关系:不同 Agent 和设备能够使用同一套协议对话。


ESP-Claw 设备具备 MCP Server 和 MCP Client 双重身份——既能被外部 Agent 调用,也能主动调用外部服务,实现真正的双向互联。


  • MCP Server(设备端): ESP-Claw 设备作为 MCP Server,将传感器读取、执行器控制等硬件能力封装为标准 MCP Tool,任何支持 MCP 的 Agent(如 OpenClaw、Claude、Codex)均可直接调用。例如,Claude Code 可以调用开发板上的摄像头拍照识别硬件,或将代码编译进度实时显示在设备屏幕上;

ESP-Claw 设备作为 MCP Server

  • MCP Client(调用端): ESP-Claw 设备同时作为 MCP Client,可以主动调用网络上任何 MCP Server 暴露的服务——不仅是其他 IoT 设备,还包括 PC 端和云端的软件能力。例如,设备可以调用地图软件查询实时路况,或调用聊天软件发送会议提醒——设备从被动的“执行端”变成了能主动获取信息和调度服务的“智能节点”。

ESP-Claw 设备同时作为 MCP Client

04

设备也有记忆、能学习

本地学习,隐私不上云


ESP-Claw 在设备本地实现了一套完整的结构化长期记忆系统。用户偏好、行为习惯与关键事件等私密信息均保存在本地,无需上传云端。同时,系统可自动提取高价值信息,包括:用户显式指令(如“记住这个”)、对话中的偏好与事实,以及重要设备事件(如异常报警或状态变化)。

私密信息均保存在本地

为了适配 MCU 的资源限制,ESP-Claw 引入“摘要标签”机制:对话过程中仅加载轻量级标签目录(如“饮食偏好”“设备状态”“作息规律”),在需要时再通过标签精确召回对应的记忆正文,从而在有限资源下实现高效检索。同时,记忆系统具备自动归并、淘汰与压缩能力,持续优化存储结构。这使设备不再只是记录数据,而是能够基于长期行为进行学习与演进,逐步形成个性化的智能响应能力。

记忆系统持续学习与演进

ESP-CLAW 快速上手

ESP-Claw 现已开源!目前该框架已支持 ESP32-S3、ESP32-C5、ESP32-P4 等芯片,只需一块 DevKitC(入门级开发板)即可开始体验,根据场景需要自由拓展外部传感器和执行器。


  1. 浏览器一键刷固件:通过浏览器将固件刷入 ESP32 芯片——无需编程或安装额外开发工具,网页版刷写工具会引导开发者选择对应的芯片型号。

  2. IM 聊天即控制:无需安装新 App,可直接使用已有聊天软件控制设备,做到自由切换模型供应商,不依赖任何封闭生态或私有云。

IM 控制流程示意图

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