StreamingClaw Technical Report
作者: Jiawei Chen, Zhe Chen, Chaoqun Du, Maokui He, Wei He, Hengtao Li, Qizhen Li, Zide Liu, Hao Ma, Xuhao Pan, Chang Ren, Xudong Rao, Xintian Shen, Chenfeng Wang, Tao Wei, Chengjun Yu, Pengfei Yu, Shengyu Yao, Chunpeng Zhou, Kun Zhan, Lihao Zheng, Pan Zhou, Xuhan Zhu, Yufei Zheng
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-23
备注: Under Progress
💡 一句话要点
提出StreamingClaw，用于实时流视频理解和具身智能的统一框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 流视频理解 具身智能 实时推理 多模态记忆 主动交互 统一框架 OpenClaw
📋 核心要点
- 现有智能体在流视频理解方面存在能力碎片化，缺乏实时推理、长期记忆和主动交互能力，难以应用于具身智能等实时场景。
- StreamingClaw通过统一的框架，集成了实时推理、多模态长期记忆和主动交互，并支持将决策转化为可执行的行动，直接控制物理世界。
- StreamingClaw与OpenClaw兼容，能够充分利用开源社区的资源和支持，加速具身智能的实际部署。
📝 摘要（中文）
具身智能等应用依赖于实时的感知-决策-行动闭环，这对流视频理解提出了严峻的挑战。然而，目前的智能体存在能力碎片化的问题，例如仅支持离线视频理解，缺乏长期多模态记忆机制，或难以在流输入下实现实时推理和主动交互。这些缺点已成为阻碍它们在真实环境中维持感知、做出实时决策和执行行动的关键瓶颈。为了缓解这些问题，我们提出了StreamingClaw，一个用于流视频理解和具身智能的统一智能体框架。它也是一个与OpenClaw兼容的框架，支持实时、多模态的流交互。StreamingClaw集成了五个核心能力：(1)支持实时流推理；(2)支持对未来事件的推理和在交互目标在线演进下的主动交互；(3)支持多模态长期存储、分层演进和跨多个智能体的共享记忆的高效检索；(4)支持感知-决策-行动的闭环；(5)兼容OpenClaw框架，使其能够充分利用开源社区的资源和支持。通过这些设计，StreamingClaw在一个统一的框架内集成了在线实时推理、多模态长期记忆和主动交互。此外，通过将决策转化为可执行的行动，它能够直接控制物理世界，支持具身交互的实际部署。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有智能体在流视频理解和具身智能应用中，无法进行实时推理、缺乏长期记忆和主动交互能力的问题。现有方法通常只能处理离线视频，或者缺乏多模态信息的整合和利用，难以适应真实世界中动态变化的环境。
核心思路：StreamingClaw的核心思路是将实时推理、多模态长期记忆和主动交互集成到一个统一的框架中。通过这种方式，智能体可以实时感知环境变化，做出合理的决策，并执行相应的动作，从而实现与环境的有效交互。
技术框架：StreamingClaw框架包含五个核心模块：(1)实时流推理模块，负责对输入的流视频进行实时分析和理解；(2)未来事件推理和主动交互模块，用于预测未来事件并主动与环境进行交互；(3)多模态长期存储模块，用于存储和管理多模态信息；(4)感知-决策-行动闭环模块，负责将感知到的信息转化为决策并执行相应的动作；(5)OpenClaw兼容模块，用于与OpenClaw框架进行集成。
关键创新：StreamingClaw的关键创新在于其统一的框架设计，能够将实时推理、多模态长期记忆和主动交互有效地结合起来。此外，StreamingClaw还支持将决策转化为可执行的动作，从而实现对物理世界的直接控制。
关键设计：论文中没有详细描述关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，这些信息可能在后续的论文或代码中公开。但可以推测，实时流推理模块可能采用了轻量级的神经网络结构，多模态长期存储模块可能采用了记忆网络或知识图谱等技术。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于是技术报告，论文中没有提供具体的实验结果和性能数据。但是，StreamingClaw作为一个统一的框架，为流视频理解和具身智能提供了一个有潜力的解决方案。未来的研究可以关注StreamingClaw在具体应用场景中的性能表现，并与其他基线方法进行比较。
🎯 应用场景
StreamingClaw具有广泛的应用前景，例如机器人导航、智能家居、自动驾驶等。通过实时感知环境变化，做出合理的决策，并执行相应的动作，StreamingClaw可以帮助智能体更好地与环境进行交互，从而实现更智能、更高效的应用。
📄 摘要（原文）
Applications such as embodied intelligence rely on a real-time perception-decision-action closed loop, posing stringent challenges for streaming video understanding. However, current agents suffer from fragmented capabilities, such as supporting only offline video understanding, lacking long-term multimodal memory mechanisms, or struggling to achieve real-time reasoning and proactive interaction under streaming inputs. These shortcomings have become a key bottleneck for preventing them from sustaining perception, making real-time decisions, and executing actions in real-world environments. To alleviate these issues, we propose StreamingClaw, a unified agent framework for streaming video understanding and embodied intelligence. It is also an OpenClaw-compatible framework that supports real-time, multimodal streaming interaction. StreamingClaw integrates five core capabilities: (1) It supports real-time streaming reasoning. (2) It supports reasoning about future events and proactive interaction under the online evolution of interaction objectives. (3) It supports multimodal long-term storage, hierarchical evolution, and efficient retrieval of shared memory across multiple agents. (4) It supports a closed-loop of perception-decision-action. In addition to conventional tools and skills, it also provides streaming tools and action-centric skills tailored for real-world physical environments. (5) It is compatible with the OpenClaw framework, allowing it to fully leverage the resources and support of the open-source community. With these designs, StreamingClaw integrates online real-time reasoning, multimodal long-term memory, and proactive interaction within a unified framework. Moreover, by translating decisions into executable actions, it enables direct control of the physical world, supporting practical deployment of embodied interaction.