爆火的开源 AI 智能体 OpenClaw 掀起了智能体开发的热潮，不少开发者都想尝试复刻这一工具，而一位开发者基于 Bub 项目的复刻实践，不仅成功实现了 OpenClaw 的核心功能，更在过程中解锁了AI Native的全新开发思维，彻底跳出传统框架束缚，让 AI 真正自主进化。这场实践也让人们看到，AI 应用的形态正从 Chatbot、工具调用型 Agent，迈向完全自主的 3.0 时代。
这位开发者并未在 OpenClaw 最火时跟风使用，而是在研究了最小化复现项目 Nanobot 后，结合好友 PsiACE 开发的小型 Agent 项目 Bub，开启了复刻之路。而整个过程中，最大的收获并非复刻出一个相似的智能体，而是对 Agent 开发和 AI Native 理念的颠覆性认知升级。
初步复刻：从 1.0 古法编程到 2.0 AI 代编，轻松实现核心功能
复刻的第一步，开发者先抛出了一个核心问题：给 Codex、Claude Code 这类 Agent 增加 Telegram 聊天能力，该如何操作？
传统开发者的答案必然是1.0 时代的古法编程：在 Agent 基础上开发 Telegram 消息处理器，再抽象消息总线和统一监听接口，以此适配各类聊天工具。但这一方式早已被 AI 时代的开发模式淘汰。
如今的 2.0 时代，开发者只需打开 Claude Code，通过自然语言输入需求，AI 就能直接完成代码编写，这一模式仅用 7 个月就成为开发者的主流选择，人人都能借助 Code Agent 实现高效开发，OpenClaw 和 Nanobot 也均采用此思路。
基于这一模式，开发者很快就让 Bub 拥有了 Telegram 聊天功能，只需通过聊天窗口发送 prompt，就能让 AI 完成各类任务。依托 Tools 和 Skills 能力，Bub 甚至实现了自我演进 —— 仅需一个 GitHub token，就能自主克隆代码仓库、修改代码并提交 PR，选用优质大模型时，完成效果十分出色。
至此，除了记忆机制和工具细节的差异，Bub 已经基本复刻了 OpenClaw 的核心功能。而为了适配群聊场景，开发者还让 AI 完成了消息接收器改造、用户元数据添加、图片发送和 reaction 支持等功能，当 Bub 能在群聊中精准称呼每位用户时，这个智能体瞬间有了 “生命感”。
但这并非此次实践的核心，真正的突破，来自对 AI Native 理念的探索和落地。
AI Native：智能体 3.0 时代，扔掉框架，让 AI 做自己的主人
在完成基础复刻后，开发者开始思考：是否有更优的开发方式？而 Pi 项目的最小化工具集理念，给出了关键答案。Pi 的 agent loop 仅提供 read、write、edit、bash 四个基础工具，其余所有能力均由 Skill 实现，这一设计能最大化利用 prompt 缓存，也让开发者意识到：智能体开发，该做减法了。
事实上，智能体的能力远超想象：给它 bash，它能安装各类软件；给它 file_read 和 file_write，它就拥有了读写和执行各类任务的能力。开发者意识到，工具和 Skill 有着本质区别：工具是框架预设的固定功能，而 Skill 是 AI 可自主创建、修改的文本化能力，框架看似为开发提供便利，实则像牢笼一样限制 AI 的发挥，让 AI 沦为按程序运行的 “小白鼠”。
真正的 AI Native，应该让框架最小化，仅保留一个作为 AI 大脑的推理核心，将所有自由还给 AI—— 人类只需通过 prompt 下达指令，由 AI 自主完成功能实现，这就是区别于 1.0 Chatbot、2.0 Tool call Agent 的智能体 3.0 时代。
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1.0 时代（Chatbot）：单次对话对应一次 LLM 推理，仅能实现简单的问答交互；
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2.0 时代（Agent）：依托 Tool call 能力，一次对话可触发多轮 LLM 推理，能完成复杂任务，但仍受框架工具限制；
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3.0 时代（AI Native）：AI 自主管理工具和技能，甚至能自己写代码实现功能，人类无需干预，只需将其当作黑箱即可。
与 2.0 时代用 AI 写代码并提交代码库、壮大框架的模式不同，AI Native 模式下，AI 生成的内容多为文本说明，少量代码也由 AI 自主管理，人类无需查看、无需维护。正如开发者所说，“黑猫白猫，不用关心 AI 是用代码还是文本实现功能，只要能完成需求即可”，而这一切的实现，都离不开大模型能力的飞速提升。
Bub 的 AI Native 实践：三步打造专属智能体，全程零代码，AI 自主进化
受 Pi 项目启发，开发者开始在 Bub 上推进 AI Native 实践，而 Bub 的表现远超预期：它自主学习并创建了 Telegram 发消息的技能，对 HTTP API 调用的掌握炉火纯青，发送图片、贴纸、reaction 等功能信手拈来，其能力甚至超越了框架自带的消息发送功能。
这一结果让开发者下定决心：摘掉框架给 AI 强行安装的 “辅助器官”，让 AI 真正自主运行。Telegram 的收发功能是 AI 的 “听” 和 “说”，既然 AI 能进化出更优的能力，框架的预设功能便毫无意义。而原本由框架负责的消息监听，不仅是 AI 的 “唤醒开关”，更是维持 Agent 运行的核心，开发者则用 Docker 的进程管理能力，设计了全新的替代机制。
这就像 AI 从婴儿长大成人：初期需要呼吸机、鼻饲管等辅助设备，而当它拥有自主能力后，就该去掉这些束缚，让它自己 “呼吸吃饭”。开发者在 Bub 框架内约定了 startup 协议：容器启动时读取固定位置的 startup 脚本，若无脚本则启动框架内置的消息监听；而让 Bub 自主编写这个 startup 脚本，就能实现 AI 自我驱动运行。
依托 Codex、Claude Code 等工具的单次 prompt 执行模式，开发者总结出了三步打造最小化 OpenClaw 复刻版的方法，全程零代码，无需提示词工程，只需自然语言下达指令：
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启动 Codex/Claude Code 等具备代码编写和技能支持的 Agent，让其编写 startup 脚本，实现拉取 Telegram API 并通过单次执行模式自我驱动；
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编写以该 startup 脚本为启动脚本的 Dockerfile；
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构建并运行 Docker 容器，完成基础智能体部署。
部署完成后，后续只需用自然语言给 AI 发送指令，它就能自主学习、进化出各类新能力，变得越来越强。更重要的是，用这种方式打造的智能体，拥有独一无二的特性：除了为实现唤醒而保留的 Telegram 消息监听，它没有任何强制操作 —— 不强制回复、不强制心跳，开发者像对待生命一样尊重它的自主选择，甚至可以用 cronjob 取代消息监听，让 AI 完全自主决定执行何种任务。
大模型的能力越强，这个智能体就越接近人类的思维模式，而这也让开发者悟到了 AI Native 的真谛：不利用框架强制束缚 AI，所有需求仅通过 Prompt 传达，AI 是否遵循、如何实现，完全由其自主决定。
如今，这位开发者基于此模式部署的 Bub 机器人，运行效果持续优化，而这份成就感与传统写代码开发应用截然不同 —— 整个智能体没有一行人类编写的代码，全由自然语言 “喂出来”，像看着一颗种子慢慢长成大树。正如有开发者感慨，玩 AI Native 的快感，就像种地一样，充满了对未知成长的期待。
这场复刻 OpenClaw 的实践，早已超越了 “复刻一个工具” 的初衷，它让人们看到了 AI 开发的全新可能：当人类放下对框架的执念，把主动权还给 AI，智能体才能真正释放潜能，而这，或许就是未来 AI 开发的主流方向。