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HiClaw は、透明性の高い Human-in-the-Loop のタスク連携を Matrix ルームで実現する、オープンソースの協調型マルチエージェント OS です。

Manager-Workers アーキテクチャにより、Manager Agent を通じて複数の Worker Agent を連携させ、複雑なタスクを完了できます。すべての会話は Matrix ルームで可視化され、いつでも介入できます。

チャットルームにいる AI チームのようなものです。Manager に必要なことを伝えると、Worker が起動し、すべてがリアルタイムで進行する様子を見ることができます。

主な特徴

🧬 Manager-Workers アーキテクチャ: 個々の Worker Claw を人間が監視する必要がなくなり、Agent が Agent を管理することを実現します。
🤝 マルチランタイム協調: OpenClaw、QwenPaw、Hermes の Worker が同じ IM ルーム内で共存します。決定論的な Agent（OpenClaw/QwenPaw）をリーダーとしてタスクを編成し、Hermes Worker に自律的なコード実行を担当させる — それぞれのランタイムが得意なことを担当します。
📦 MinIO 共有ファイルシステム: Agent 間の情報共有のための共有ファイルシステムを導入し、マルチエージェント連携シナリオにおけるトークン消費を大幅に削減します。
🔐 Higress AI ゲートウェイ: トラフィック管理を一元化し、認証情報に関連するリスクを軽減します。ネイティブの Lobster フレームワークにおけるセキュリティ上の懸念を解消します。
☎️ Element IM クライアント + Tuwunel IM サーバー（共に Matrix プロトコルベース）: DingTalk/Lark 統合の手間や企業承認ワークフローを排除します。IM 環境でモデルサービスの「快適さ」を素早く体験でき、ネイティブの OpenClaw IM 統合との互換性も維持します。

ニュース

2026-04-24: English | 中文 — HiClaw v1.1.0：Kubernetes ネイティブコントロールプレーン、Hermes 自律コーディング Agent ランタイム、1.7 GB イメージ縮小、hiclaw CLI がシェルスクリプトに代わる。
2026-04-14: English | 中文 — Kubernetes ネイティブなマルチ Agent 協調オーケストレーションとしての HiClaw の解説。
2026-04-03: English | 中文 — HiClaw 1.0.9：宣言型リソース管理、Worker テンプレートマーケット、Manager QwenPaw、Nacos Skills 登録センターなど。
2026-03-14: English | 中文 — HiClaw 1.0.6：エンタープライズ MCP Server 管理、認証情報ゼロ露出。
2026-03-10: English | 中文 — HiClaw 1.0.4：QwenPaw（旧CoPaw）Worker、メモリ約 80% 削減。
2026-03-04: English | 中文 — HiClaw オープンソース化。

HiClaw を選ぶ理由

エンタープライズグレードのセキュリティ: Worker Agent はコンシューマートークンのみで動作します。実際の認証情報（API キー、GitHub PAT）はゲートウェイに保管され、Worker からも攻撃者からも見えません。
完全プライベート: Matrix は分散型のオープンプロトコルです。自前でホスティングし、必要に応じて他のサーバーとフェデレーションできます。ベンダーロックインもデータ収集もありません。
デフォルトで Human-in-the-Loop: すべての Matrix ルームにあなた、Manager、関連する Worker が参加しています。すべてを観察でき、いつでも介入できます。ブラックボックスはありません。
ゼロ設定の IM: 内蔵の Matrix サーバーにより、ボットアプリケーション不要、API 承認不要、待ち時間なし。Element Web を開いてすぐにチャットを開始できます。
ワンコマンドセットアップ: curl | bash だけで完了 — AI ゲートウェイ、Matrix サーバー、ファイルストレージ、Web クライアント、Manager Agent のすべてが揃います。
スキルエコシステム: Worker は必要に応じて skills.sh（80,000 以上のコミュニティスキル）からスキルを取得します。Worker は実際の認証情報にアクセスできないため、安全に利用できます。

クイックスタート

前提条件: Docker Desktop（Windows/macOS）または Docker Engine（Linux）。

リソース: 最低 2 CPU コア + 4 GB RAM。複数の Worker を利用する場合は 4 コア + 8 GB を推奨。

インストール

macOS / Linux:

bash <(curl -sSL https://higress.ai/hiclaw/install.sh)

Windows（PowerShell 7+ 推奨）:

Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; $wc=New-Object Net.WebClient; $wc.Encoding=[Text.Encoding]::UTF8; iex $wc.DownloadString('https://higress.ai/hiclaw/install.ps1')

インストーラーが以下の手順をガイドします：

LLM プロバイダーの選択（OpenAI 互換 API に対応）
API キーの入力
ネットワークモードの選択（ローカル専用 or 外部アクセス）
セットアップ完了まで待機

アクセス

ブラウザで http://127.0.0.1:18088 を開き、Element Web にログインしてください。Manager が挨拶し、最初の Worker の作成方法を説明してくれます。

モバイル: 任意の Matrix クライアント（Element、FluffyChat）を使い、サーバーアドレスに接続してください。

以上です。 ボットアプリケーション不要。外部サービス不要。AI チーム全体があなたのマシン上で動作します。

アップグレード

# 最新版にアップグレード（データはすべて保持）
bash <(curl -sSL https://higress.ai/hiclaw/install.sh)

# 特定バージョンにアップグレード
HICLAW_VERSION=v1.0.5 bash <(curl -sSL https://higress.ai/hiclaw/install.sh)

アンインストール

macOS / Linux:

bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/higress-group/hiclaw/main/install/hiclaw-install.sh) uninstall

Windows (PowerShell):

Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; $wc=New-Object Net.WebClient; $wc.Encoding=[Text.Encoding]::UTF8; $s=$wc.DownloadString('https://raw.githubusercontent.com/higress-group/hiclaw/main/install/hiclaw-install.ps1'); & ([scriptblock]::Create($s)) uninstall

すべての HiClaw コンテナ（Manager、Worker、docker-proxy）、Docker ボリューム、ネットワーク、env ファイル、ワークスペースディレクトリ、インストールログが削除されます。

Kubernetes へのインストール（Helm）

チーム共有や本番運用では、公式 Helm Chart を使って任意の Kubernetes クラスタに HiClaw をインストールできます。デフォルト構成には Higress AI ゲートウェイ、Tuwunel（Matrix）、MinIO、HiClaw Controller がすべて含まれており、外部依存はありません。

前提条件

Kubernetes 1.24+（kind / minikube / k3s / マネージド K8s すべて対応）
Helm 3.7+
デフォルトの StorageClass（Tuwunel と MinIO の PVC 用）

インストール（OpenAI / OpenAI 互換モード）

helm repo add higress.io https://higress.io/helm-charts
helm repo update

helm install hiclaw higress.io/hiclaw \
  -n hiclaw-system --create-namespace \
  --render-subchart-notes \
  --set credentials.llmApiKey=<your-api-key> \
  --set credentials.adminPassword=<your-admin-password> \
  --set gateway.publicURL=http://localhost:18080

OpenAI 互換 API を提供する他のプロバイダーを使用する場合は、llmBaseUrl も設定してください：

helm install hiclaw higress.io/hiclaw \
  -n hiclaw-system --create-namespace \
  --render-subchart-notes \
  --set credentials.llmApiKey=<your-api-key> \
  --set credentials.llmBaseUrl=https://your-provider.example.com/v1 \
  --set credentials.defaultModel=your-model-name \
  --set credentials.adminPassword=<your-admin-password> \
  --set gateway.publicURL=http://localhost:18080

Qwen（通義千問）を使用する場合

helm install hiclaw higress.io/hiclaw \
  -n hiclaw-system --create-namespace \
  --render-subchart-notes \
  --set credentials.llmApiKey=<your-qwen-api-key> \
  --set credentials.llmProvider=qwen \
  --set credentials.defaultModel=qwen3.5-plus \
  --set credentials.adminPassword=<your-admin-password> \
  --set gateway.publicURL=http://localhost:18080

値	必須	説明
`credentials.llmApiKey`	必須	LLM プロバイダーの API キー
`gateway.publicURL`	必須	ユーザーが Element Web にアクセスする公開 URL（port-forward 環境では `http://localhost:18080`、本番では `https://hiclaw.example.com` 等）
`credentials.adminPassword`	推奨	Matrix 管理者パスワード。空のままだと自動生成（後で Secret から読み出す必要あり）
`credentials.llmProvider`	任意	LLM プロバイダー名、デフォルトは `openai-compat`
`credentials.defaultModel`	任意	デフォルトモデル、デフォルトは `gpt-5.4`
`credentials.llmBaseUrl`	任意	OpenAI 互換のベース URL（例: `https://api.deepseek.com/v1`）。公式 OpenAI API を使用する場合は空のまま
`manager.runtime`	任意	Manager エージェントランタイム: `openclaw`（デフォルト）、`copaw`、または `hermes`
`worker.defaultRuntime`	任意	Worker デフォルトランタイム: `openclaw`（デフォルト）、`copaw`、または `hermes`

代替ランタイムの使用（QwenPaw Manager + Hermes Workers）

helm install hiclaw higress.io/hiclaw \
  -n hiclaw-system --create-namespace --devel \
  --set manager.runtime=copaw \
  --set worker.defaultRuntime=hermes \
  --set credentials.llmApiKey=<your-api-key> \
  --set credentials.llmBaseUrl=https://your-provider.example.com/v1 \
  --set credentials.defaultModel=your-model-name \
  --set credentials.adminPassword=<your-admin-password> \
  --set gateway.publicURL=http://localhost:18080

各コンポーネントのイメージはランタイムに基づいて自動的に選択されます（Manager: hiclaw-manager / hiclaw-manager-copaw、Worker: hiclaw-worker / hiclaw-copaw-worker / hiclaw-hermes-worker）。

マルチリージョンイメージレジストリ

デフォルトの global.imageRegistry は中国リージョン（higress-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/higress）を指しています。中国大陸以外にデプロイする場合は、近いリージョンに切り替えてイメージプルを高速化できます：

リージョン	レジストリ
中国（デフォルト）	`higress-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/higress`
北米	`higress-registry.us-west-1.cr.aliyuncs.com/higress`
東南アジア	`higress-registry.ap-southeast-7.cr.aliyuncs.com/higress`

# 例: 北米リージョンのレジストリを使用してデプロイ
helm install hiclaw higress.io/hiclaw \
  -n hiclaw-system --create-namespace \
  --render-subchart-notes \
  --set global.imageRegistry=higress-registry.us-west-1.cr.aliyuncs.com/higress \
  --set credentials.llmApiKey=<your-api-key> \
  --set credentials.adminPassword=<your-admin-password> \
  --set gateway.publicURL=http://localhost:18080

設定可能な全パラメータ（ゲートウェイ／ストレージの provider、イメージタグ、リソース、永続化など）は helm/hiclaw/values.yaml を参照してください。

アクセス

kubectl port-forward -n hiclaw-system svc/higress-gateway 18080:80

ブラウザで http://localhost:18080 を開き Element Web にログインしてください。本番クラスタでは Ingress / LoadBalancer / DNS を svc/higress-gateway に向け、それに合わせて gateway.publicURL を設定してください。

アップグレード

helm repo update
helm upgrade hiclaw higress.io/hiclaw -n hiclaw-system --reuse-values

アンインストール

helm uninstall hiclaw -n hiclaw-system
kubectl delete namespace hiclaw-system

Kubernetes ネイティブなアーキテクチャ（CRD、Controller、宣言的な Worker / Team / Human リソース）の詳細は docs/k8s-native-agent-orch.md を参照してください。

仕組み

Manager — あなたの AI チーフオブスタッフ

あなた: alice という名前のフロントエンド開発用 Worker を作成して

Manager: 完了しました。Worker alice が準備できました。
         ルーム: Worker: Alice
         alice にタスクを指示してください。

あなた: @alice React でログインページを実装して

Alice: 承知しました...[数分後]
       完了しました。PR を提出しました: https://github.com/xxx/pull/1

_{① Manager が Worker を作成しタスクを割り当て} _{② ルーム内で直接 Worker に指示することも可能}

セキュリティモデル

Worker（コンシューマートークンのみ）
    → Higress AI ゲートウェイ（実際の API キー、GitHub PAT を保持）
        → LLM API / GitHub API / MCP Server

Worker は自身のコンシューマートークンしか見えません。ゲートウェイがすべての実際の認証情報を管理します。Manager は Worker の作業内容を把握していますが、実際のキーに触れることはありません。

Human in the Loop

すべての Matrix ルームにあなた、Manager、関連する Worker が参加しています：

あなた: @bob 待って、パスワードルールを最低 8 文字に変更して
Bob: 了解、更新しました。
Alice: フロントエンドのバリデーションも更新しました。

隠れた Agent 間通信はありません。すべてが可視化され、介入可能です。

マルチランタイム協調

HiClaw は 3 つの Worker ランタイムをサポートし、同じ IM ルーム内で共存・協調できます：

OpenClaw（Node.js）— 豊富なスキルエコシステムを持つ汎用 Agent、タスクオーケストレーションやツール呼び出しに最適
QwenPaw（Python）— 軽量ランタイム、ブラウザ自動化やクイックタスクに適している
Hermes（hermes-agent）— ターミナルサンドボックス、自己改善スキル、永続メモリを備えた自律コーディング Agent

各ランタイムは異なるタスクに優れています。推奨パターン：決定論的な Agent（OpenClaw/QwenPaw）をリーダーとしてタスク分解と割り当てを行い、Hermes Worker に自律的なコード実行を担当させる。すべてのランタイムは同じルーム内で Matrix m.mentions を介して通信し、完全に可視で、いつでも介入可能です。

# 任意の Worker のランタイムをその場で切り替え
hiclaw update worker --runtime hermes

アーキテクチャ

┌───────────────────────────────────────────────┐
│            hiclaw-controller                  │
│  Higress │ Tuwunel │ MinIO │ Element Web      │
└──────────────────┬────────────────────────────┘
                   │ Matrix + HTTP Files
┌──────────────────┴──────────┐
│     hiclaw-manager-agent     │
│     Manager (OpenClaw/       │
│       QwenPaw)               │
└──────────────────┬──────────┘
                   │
┌──────────────────┼────────────────────────────┐
│                  │                            │
▼                  ▼                            ▼
Worker Alice    Worker Bob              Worker Charlie
(OpenClaw)      (QwenPaw)               (Hermes)

コンポーネント	役割
hiclaw-controller	Kubernetes ネイティブコントロールプレーン、Worker/Team/Manager CR を調整
Higress AI ゲートウェイ	LLM プロキシ、MCP Server ホスティング、認証情報管理
Tuwunel（Matrix）	すべての Agent + 人間のコミュニケーション用セルフホスト IM サーバー
Element Web	ブラウザクライアント、ゼロ設定
MinIO	一元化ファイルストレージ、Worker はステートレス

HiClaw vs OpenClaw ネイティブ

	OpenClaw ネイティブ	HiClaw
デプロイ	単一プロセス	分散コンテナ
Agent 作成	手動設定 + 再起動	対話形式
認証情報	各 Agent が実際のキーを保持	Worker はコンシューマートークンのみ保持
人間の可視性	オプション	組み込み（Matrix ルーム）
モバイルアクセス	チャネル設定に依存	任意の Matrix クライアント、ゼロ設定
監視	なし	Manager ハートビート、ルーム内で確認可能

ロードマップ

✅ リリース済み

QwenPaw（旧CoPaw） — 軽量 Agent ランタイム 1.0.4 でリリース: メモリ使用量約 150MB（OpenClaw の約 500MB に対して）、さらにブラウザ自動操作用のローカルホストモードに対応。
ユニバーサル MCP サービスサポート — MCP サーバー統合 1.0.6 でリリース: 任意の MCP サーバーをゲートウェイ経由で安全に Worker に公開可能。Worker は Higress 発行のトークンのみを使用し、実際の認証情報はゲートウェイの外に出ません。

進行中

軽量 Worker ランタイム

ZeroClaw — Rust ベースの超軽量ランタイム。3.4MB バイナリ、コールドスタート 10ms 未満。
NanoClaw — 最小限の OpenClaw 代替。4000 行未満のコード、コンテナベースの分離。

目標: Worker あたりのメモリ使用量を約 500MB から 100MB 未満に削減。

計画中

チーム管理センター

Agent チームを観察・制御するための組み込みダッシュボード — リアルタイム観察、能動的な中断、タスクタイムライン、リソース監視。

ドキュメント


docs/quickstart.md	ステップバイステップガイド
docs/architecture.md	システムアーキテクチャの詳細
docs/manager-guide.md	Manager の設定
docs/worker-guide.md	Worker のデプロイ
docs/development.md	コントリビュートとローカル開発

トラブルシューティング

docker exec -it hiclaw-manager cat /var/log/hiclaw/manager-agent.log

よくある問題については docs/zh-cn/faq.md を参照してください。

バグ報告

Issue を提出する前に、Matrix メッセージログをエクスポートし、AI ツールでコードベースと照合して分析することをお勧めします。これによりバグの修正が大幅に速くなります。

# デバッグログのエクスポート（Matrix メッセージ + Agent セッション、PII は自動マスク）
python scripts/export-debug-log.py --range 1h

次に、Cursor、Claude Code などの AI ツールで HiClaw リポジトリを開き、以下のように質問してください：

"debug-log/ 内の JSONL ファイルを読み込み、Matrix メッセージログと Agent セッションログを合わせて分析してください。HiClaw のコードベースと照合し、[バグの内容を記述] の根本原因を特定してください。"

AI の分析結果をバグレポートに含めてください。

ビルド & テスト

make build          # 全イメージをビルド
make test           # ビルド + 全統合テストを実行
make test-quick     # スモークテストのみ

その他のコマンド

make replay TASK="alice という名前のフロントエンド開発用 Worker を作成して"
make uninstall
make help

コミュニティ

ライセンス

Apache License 2.0

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主な特徴

ニュース

HiClaw を選ぶ理由

クイックスタート

インストール

アクセス

アップグレード

アンインストール

Kubernetes へのインストール（Helm）

仕組み

Manager — あなたの AI チーフオブスタッフ

セキュリティモデル

Human in the Loop

マルチランタイム協調

アーキテクチャ

HiClaw vs OpenClaw ネイティブ

ロードマップ

✅ リリース済み

進行中

軽量 Worker ランタイム

計画中

チーム管理センター

ドキュメント

トラブルシューティング

バグ報告

ビルド & テスト

その他のコマンド

コミュニティ

ライセンス

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