HiClaw 是开源协作式多智能体运行时平台，让多个 AI 智能体在基于 Matrix 的房间中协同工作，并保留人类的完整可见性与控制权。它采用 Manager-Workers 架构，由 Manager 负责协调、委派任务与管理房间，Workers 执行具体任务，Team 则以声明式方式把 Workers 交由 Manager 协调，Human 作为参与者拥有中断、审批等权限。
主要能力：Manager-Workers 分层协调；多运行时支持 OpenClaw、QwenPaw、Hermes；基于 Matrix 协议实现人机透明协作；Kubernetes 原生声明式资源管理（Worker、Team、Human 等 CRD）；通过共享 MinIO 文件系统交换数据；Higress AI 网关管理凭据；集成 skills.sh 技能市场。MCP 支持 Nacos 注册方式与 stdio 两种类型，Nacos 方式可集中管理凭据，避免向智能体暴露密钥。
安装方式：Docker 环境最低需 2 CPU 核 + 4 GB 内存（多个 Worker 建议 4 核 + 8 GB）。macOS/Linux 执行 bash <(curl -sSL https://higress.ai/hiclaw/install.sh)，Windows 使用 PowerShell 脚本；安装程序会询问 LLM 提供商、API Key 与网络模式，访问 http://127.0.0.1:18088 打开 Element Web。Kubernetes 方式需 Kubernetes 1.24+、Helm 3.7+ 及默认 StorageClass，可用 Helm 安装并配置 OpenAI、OpenAI 兼容提供商或通义千问等凭据。
使用方式：编写 Worker、Team、Human 的 YAML 资源，通过 kubectl apply 应用；用 kubectl get workers/teams 查看，kubectl logs 查看 Manager、Worker 与控制器日志。支持多模型策略为不同 Worker 选择不同模型，可按开发/生产环境设置环境变量，并通过 MinIO 共享 /workspace 下的文件传递大体积结果以降低 token 消耗。
限制：资料未提供收费与价格信息；部分功能依赖 Matrix、Nacos、Higress、MinIO 等外部组件，生产环境建议使用 Nacos MCP 而非 stdio，并保留人类监督。其余如具体支持模型范围等事实暂未提供。