今月の頭（2026年2月）は、OpenClaw（オープンクロウ、旧称：Clawdbot、Moltbot）が2025年11月のリリースからわずか数カ月で、GitHubでスターを驚異的に獲得し、その影響でAppleのMac miniが次々と売り切れていると話題になりました。
本稿では、何が起こっているのか、最近話題のOpenClawについて紹介します。例として、OpenClawを使ってTelegram経由でトレーディング戦略（投資の売買ルール）を作成して遊んでみたことを共有します。
本稿では、何が起こっているのか、最近話題のOpenClawについて紹介します。例として、OpenClawを使ってTelegram経由でトレーディング戦略（投資の売買ルール）を作成して遊んでみたことを共有します。
OpenClawとは
OpenClawは、PCやサーバー上で動作するオープンソースの自律型AIエージェントです。
Slack、Telegram、WhatsAppなどのメッセージアプリから命令を送ると、LLM（大規模言語モデル）が指示内容を解釈し、ローカルでコマンド実行・ファイル操作・ブラウザ操作・メール送信などを実行します。
やりとりやメモリはローカルのMarkdownファイルに保存されるため、管理しやすい設計です。搭載モデルはLM Studio経由でローカルLLM（例：Llama系、Mistral）や各種API（OpenAI、 Anthropicなど）をサポートしており、モデル非依存で柔軟に選択できます。つまり、自分好みのLLMやメッセージング環境で「チャットで動くローカルAIアシスタント」を構築できる点が特徴です。
さまざまなAIエージェント関連ツールが登場していますが、OpenClawは何が違うのか疑問に思いませんか。
Slack、Telegram、WhatsAppなどのメッセージアプリから命令を送ると、LLM（大規模言語モデル）が指示内容を解釈し、ローカルでコマンド実行・ファイル操作・ブラウザ操作・メール送信などを実行します。
やりとりやメモリはローカルのMarkdownファイルに保存されるため、管理しやすい設計です。搭載モデルはLM Studio経由でローカルLLM（例：Llama系、Mistral）や各種API（OpenAI、 Anthropicなど）をサポートしており、モデル非依存で柔軟に選択できます。つまり、自分好みのLLMやメッセージング環境で「チャットで動くローカルAIアシスタント」を構築できる点が特徴です。
さまざまなAIエージェント関連ツールが登場していますが、OpenClawは何が違うのか疑問に思いませんか。
良かったと思う点
OpenClawは、ただチャットするだけでなく、実際に「パソコン上で作業してくれるAI」です。
自分で設定や操作ができるので、とても柔軟にカスタマイズできます。普段使っているSlackやTelegramなどのツールと連携して、スマートフォンからいつでも指示できます。
自分で設定や操作ができるので、とても柔軟にカスタマイズできます。普段使っているSlackやTelegramなどのツールと連携して、スマートフォンからいつでも指示できます。
注意してほしいこと
パソコンの中でいろいろ動く分、「実行権限」や「セキュリティ対策」が重要です。個人情報や機密情報は全部読まれる可能性があり、扱いに注意が必要です。この理由でMac miniなどの専用マシンを使うことが推奨されましたが、VPSでも代替案として利用可能です。
AIが使うスキルや拡張機能は、自分でも安全かどうか確認してから使いましょう。
AIが使うスキルや拡張機能は、自分でも安全かどうか確認してから使いましょう。
OpenClawのアーキテクチャ
簡単なイメージは下記のとおりです。
OpenClawのアーキテクチャ generated by AI
1. 入力の受付：Gateway
図の左側にある「Gateway（ゲートウェイ）」は、OpenClawへのすべての入り口となる重要なコンポーネントです。Gatewayは常に待機しており、さまざまなチャットアプリ（Slack、 Telegram、 Discord、 WhatsAppなど）からのメッセージを受け取り、適切なAIエージェントに振り分けます。Gateway自体は思考や判断を行わず、交通整理に徹します。
2. 多様な入力イベント：（Input Events）
OpenClawは、人間からのメッセージだけでなく、さまざまなイベントをきっかけに行動を開始します。これがOpenClawが「能動的」に見える理由です。
Messages：ユーザーからのチャットによる指示。
Webhooks：メール受信、GitHubの更新など、外部システムからの通知。
Cron Jobs：「毎日朝9時」のように、スケジュールされた定刻のタスク実行。
Heartbeats：定期的なタイマー（例：30分ごと）による自発的なチェック。
Messages：ユーザーからのチャットによる指示。
Webhooks：メール受信、GitHubの更新など、外部システムからの通知。
Cron Jobs：「毎日朝9時」のように、スケジュールされた定刻のタスク実行。
Heartbeats：定期的なタイマー（例：30分ごと）による自発的なチェック。
3. 思考の中枢：Agent Loop（エージェントループ）
図の中央がOpenClawの頭脳に当たります。入力されたイベントはこのAgent Loop（エージェントループ）で処理されます。
公式ドキュメントによると、Agent Loopは「メッセージをアクションと最終的な返答に変換する、エージェントの完全な実行サイクル」です。セッションの状態を一貫して保ちながら、以下の流れで処理が進みます：
1.入力の受け取り（Intake）：Gatewayやスケジューラーから送られてきたメッセージやイベントを受信します
2.コンテキストの組み立て（Context Assembly）：履歴やユーザー情報、スキル設定、ブートストラップファイルなど関連する文脈を集約し、システムプロンプトを構築します
3.モデル推論（Model Inference）：
組み立てたコンテキストを基に、LLM（大規模言語モデル）が次に取るべきアクションを思考・計画します
4.ツール実行（Tool Execution）：
計画に従い、ファイル操作、外部API呼び出し、通知送信など、PCやサーバー上の具体的な操作を実行します。ツールの開始・更新・終了イベントがストリームとして出力されます
5.ストリーミング返答（Streaming Replies）：
アシスタントの返答がリアルタイムでストリーミングされ、ユーザーに段階的に表示されます。
6.永続化（Persistence）：
実行結果やセッション状態がローカルファイルに保存され、次回のループで参照できるようになります
このサイクルは、セッションごとにシリアライズ（順番に処理すること）されて実行され、ツールやセッションの競合を防ぎながら、複雑なマルチステップのタスクを遂行できます。また、必要に応じてコンパクション（履歴の圧縮）やリトライも自動的に行われます。
公式ドキュメントによると、Agent Loopは「メッセージをアクションと最終的な返答に変換する、エージェントの完全な実行サイクル」です。セッションの状態を一貫して保ちながら、以下の流れで処理が進みます：
1.入力の受け取り（Intake）：Gatewayやスケジューラーから送られてきたメッセージやイベントを受信します
2.コンテキストの組み立て（Context Assembly）：履歴やユーザー情報、スキル設定、ブートストラップファイルなど関連する文脈を集約し、システムプロンプトを構築します
3.モデル推論（Model Inference）：
組み立てたコンテキストを基に、LLM（大規模言語モデル）が次に取るべきアクションを思考・計画します
4.ツール実行（Tool Execution）：
計画に従い、ファイル操作、外部API呼び出し、通知送信など、PCやサーバー上の具体的な操作を実行します。ツールの開始・更新・終了イベントがストリームとして出力されます
5.ストリーミング返答（Streaming Replies）：
アシスタントの返答がリアルタイムでストリーミングされ、ユーザーに段階的に表示されます。
6.永続化（Persistence）：
実行結果やセッション状態がローカルファイルに保存され、次回のループで参照できるようになります
このサイクルは、セッションごとにシリアライズ（順番に処理すること）されて実行され、ツールやセッションの競合を防ぎながら、複雑なマルチステップのタスクを遂行できます。また、必要に応じてコンパクション（履歴の圧縮）やリトライも自動的に行われます。
4. 具体的な行動：Tools ＆ Actions（ツールとアクション）
エージェントは計画に基づき、さまざまな「手」を使って実際に仕事をします。
Tools：ブラウザの操作、ファイルの読み書き、コマンド実行など、PC上での具体的な操作を行います
Actions：
・Data Updates：情報を更新したり、ファイルを作成したりします
・API Calls：外部のサービスと連携します
・Notifications：完了報告や重要な通知をユーザーに送ります
Tools：ブラウザの操作、ファイルの読み書き、コマンド実行など、PC上での具体的な操作を行います
Actions：
・Data Updates：情報を更新したり、ファイルを作成したりします
・API Calls：外部のサービスと連携します
・Notifications：完了報告や重要な通知をユーザーに送ります
5. 記憶の保持：Persistent Memory（永続メモリ）
図の右下にあるデータベースは、エージェントの記憶装置です。
Context History ＆ Feedback（コンテキスト履歴とフィードバック）：過去の会話履歴、ユーザーの好み、これまでの作業内容などを、ローカルファイル（Markdownなど）に保存します。エージェントは、このContext History ＆ Feedbackを参照することで、文脈を理解して賢く対応します
このように、Gatewayが多様な入力を受け付け、Agent Loopが思考して適切なToolを選び、Persistent Memoryの記憶を活用しながらActionを起こす、という一連の流れがOpenClawの自律的な動作を実現します。
メモリやデータはローカルのMarkdownファイルとして保存され、スキルはポータブルな形式で拡張できるため、オンプレ・ローカルファーストで自律的な自動化が可能です。
Context History ＆ Feedback（コンテキスト履歴とフィードバック）：過去の会話履歴、ユーザーの好み、これまでの作業内容などを、ローカルファイル（Markdownなど）に保存します。エージェントは、このContext History ＆ Feedbackを参照することで、文脈を理解して賢く対応します
このように、Gatewayが多様な入力を受け付け、Agent Loopが思考して適切なToolを選び、Persistent Memoryの記憶を活用しながらActionを起こす、という一連の流れがOpenClawの自律的な動作を実現します。
メモリやデータはローカルのMarkdownファイルとして保存され、スキルはポータブルな形式で拡張できるため、オンプレ・ローカルファーストで自律的な自動化が可能です。
GMOインターネットグループ シユタサ カンスポーン
グループ研究開発本部 AI研究開発室 リードデータサイエンティスト 兼 アーキテクト
さまざまな案件のデータ分析に従事。
好きなもの：ものづくり、ペンギン、ポケモン
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