NanoClaw

NanoClaw (également connu sous le nom de Nano Claw) adopte une approche fondamentalement différente. Là où OpenClaw est un framework à grande échelle avec des milliers de fichiers source et des dizaines de dépendances, NanoClaw est un agent IA personnel léger construit autour de 15 fichiers source que vous pouvez lire et comprendre en une seule session. NanoClaw utilise l'isolation par conteneurs au niveau du système d'exploitation (Docker ou Apple Container) pour isoler chaque session d'agent, au lieu de s'appuyer sur des vérifications de permissions au niveau applicatif. Si vous cherchez une alternative sécurisée et minimale à OpenClaw que vous pouvez entièrement auditer et personnaliser, NanoClaw est conçu exactement pour cela.

La sécurité est un principe de conception fondamental. Chaque session d'agent s'exécute dans un conteneur Linux isolé avec son propre système de fichiers, espace de noms IPC et espace de processus. Les agents ne peuvent accéder qu'aux répertoires explicitement montés, et il n'y a aucun accès implicite à votre système. Comme l'intégralité du code représente environ 3 900 lignes réparties sur 15 fichiers, vous pouvez réellement auditer tout ce que fait le logiciel. Cette combinaison d'isolation au niveau des conteneurs et d'un code compact et auditable fait de NanoClaw l'un des moyens les plus transparents et sécurisés d'exécuter des agents IA.

NanoClaw inclut nativement la prise en charge de WhatsApp et peut être étendu pour fonctionner avec Telegram, le courrier électronique et d'autres canaux via le système de skills. Ajouter Telegram est aussi simple que d'exécuter le skill /add-telegram, qui vous guide à travers toute la configuration. L'architecture est conçue de sorte que les canaux de messagerie soient modulaires, vous pouvez donc en exécuter un ou plusieurs en parallèle, chacun avec sa propre configuration.

NanoClaw prend en charge Apple Container et Docker. Sur macOS, Apple Container offre un sandboxing rapide et léger optimisé pour Apple silicon, tandis que Docker est disponible comme alternative. Sur Linux, Docker est utilisé automatiquement. Lors du processus initial de /setup, vous choisissez l'environnement à utiliser selon votre plateforme et vos préférences.

Oui. NanoClaw fonctionne sur macOS et Linux. Sur Linux, Docker est utilisé comme environnement d'exécution de conteneurs et est configuré automatiquement lors de l'installation. Les prérequis système sont Node.js 20 ou ultérieur, Claude Code et un environnement de conteneurs (Docker sur Linux). Le skill /setup gère toutes les vérifications de dépendances et la configuration pour votre plateforme.

NanoClaw utilise un processus de configuration natif IA. Après avoir cloné le dépôt et lancé Claude Code, vous exécutez le skill /setup qui vous guide pour installer les dépendances, authentifier vos canaux de messagerie, configurer votre environnement de conteneurs et démarrer les services en arrière-plan. Il n'y a aucun fichier de configuration à modifier manuellement. Claude Code gère toute la configuration de manière interactive. Pour les modifications ultérieures, décrivez ce que vous souhaitez et Claude Code effectuera les changements directement dans le code.

La plupart des frameworks d'agents IA sont conçus pour des équipes qui développent des produits. Ils sont volumineux, complexes et nécessitent un investissement important pour être compris. NanoClaw est conçu pour les personnes qui veulent un assistant IA personnel qu'ils possèdent et contrôlent entièrement. Il s'exécute comme un processus Node.js unique, utilise une véritable isolation par conteneurs plutôt qu'un sandboxing au niveau applicatif, et est assez petit pour être compris dans son intégralité. Il s'exécute sur Claude Agent SDK, vous donnant un accès direct aux capacités de Claude sans couches d'abstraction.

Oui. Nano Claw est entièrement open source sous la licence MIT. L'intégralité du code est disponible sur GitHub et les contributions sont les bienvenues. Le projet encourage le fork et la personnalisation. La philosophie est que votre agent IA personnel doit être un logiciel fonctionnel adapté à vos besoins exacts, pas un framework générique que vous configurez.