Кураторская коллекция научных статей, отраслевых отчетов, наборов данных и инструментов для экосистемы агентов OpenClaw AI.

Репозиторий компаньонов для нашего исследования: Обзор экосистемы OpenClaw — от расширения платформы до дизайна ограничений.

the Прочитайте обзор

Обзор экосистемы OpenClaw — от расширения платформы до дизайна ограничений доступен в формате PDF в этом репозитории: OpenClaw_Survey.pdf.

OpenClaw — платформа с открытым исходным кодом, созданная Питером Стейнбергером (Clawdbot → Moltbot → OpenClaw, 29 января 2026 года) — за четыре месяца создала 74 академических статьи **, * * 23 бенчмарка ** и * * 18+ основных отраслевых отчетов **. Это хранилище организует исследовательский ландшафт с использованием таксономии PSEA (Platform-Security-Societies-Deployment), представленной в нашем обзоре.

** Тезис исследования.** OpenClaw лучше всего понимать как стресс-тест для открытых экосистем персональных агентов. Его открытые навыки, постоянная память и постоянное сердцебиение облегчают расширение возможностей, но та же открытость создает проблемы управления, безопасности, социального обеспечения и развертывания.

Awesome OpenClaw Research

A curated collection of academic papers, industry reports, datasets, and tools for the OpenClaw AI agent ecosystem.

Companion repository for our survey: A Survey of the OpenClaw Ecosystem — From Platform Extensibility to Constraint Design.

📄 Read the Survey

A Survey of the OpenClaw Ecosystem — From Platform Extensibility to Constraint Design is available as a PDF in this repository: OpenClaw_Survey.pdf.

OpenClaw — the open-source, self-hosted AI agent platform created by Peter Steinberger (Clawdbot → Moltbot → OpenClaw, January 29, 2026) — has generated 74 academic papers, 23 benchmarks, and 18+ major industry reports in under four months. This repository organizes the research landscape using the PSEA (Platform–Security–Societies–Deployment) taxonomy introduced in our survey.

Thesis of the survey. OpenClaw is best understood as a stress test for open personal-agent ecosystems. Its open Skills, persistent Memory, and always-on Heartbeat make capability easy to extend, but the same openness creates governance, security, social, and deployment problems. The literature converges on one recurring tradeoff: extensibility accelerates capability growth, but trustworthy use requires explicit constraints on Skills, Memory, autonomy, domain actions, and evaluation. The repository is organized to make this tradeoff visible at every level.

---

Statistics at a Glance