Nanobot ट्यूटोरियल: OpenClaw का हल्का विकल्प

Nanobot एक हल्का व्यक्तिगत AI सहायक है, जो OpenClaw का विकल्प है। यह OpenClaw से 98% छोटा है, फिर भी वही कोर एजेंट कार्यक्षमता प्रदान करता है। ठीक OpenClaw की तरह, यह आपकी मशीन पर चल सकता है, आपके पसंदीदा ऐप्स से कनेक्ट हो सकता है, और छोटे आकार के कारण, आप आसानी से कोड का निरीक्षण कर सकते हैं। 

Nanobot आपके पसंदीदा क्लोज्ड और ओपन-सोर्स मॉडलों को जोड़कर एक लोकल कोडिंग एजेंट चलाता है। जैसे ही आप Telegram, WhatsApp, या टर्मिनल के माध्यम से संदेश भेजते हैं, एजेंट आपकी मशीन पर कमांड चलाकर जवाब देता है—जैसे लॉग पढ़ना, स्क्रिप्ट चलाना, और फाइलें खोजना। 

इस ट्यूटोरियल में, मैं आपको शुरू से Nanobot सेटअप करना दिखाऊंगा और कुछ ही मिनटों में एक फुल-फीचर्ड AI एजेंट बनाना एक्सप्लोर करूंगा। मैं इस तकनीक का उपयोग करते समय ध्यान देने योग्य कुछ महत्वपूर्ण बातों को भी कवर करूंगा। 

Nanobot क्या है?

Nanobot, OpenClaw का एक विकल्प है, जो बेहद लोकप्रिय हो चुका है—इस लेखन के समय तक 21,000 से अधिक GitHub स्टार्स प्राप्त कर चुका है। OpenClaw की तरह, यह Discord, Slack और Telegram जैसे लोकप्रिय मैसेजिंग प्लेटफ़ॉर्म्स को सपोर्ट करता है। 

ठीक OpenClaw एजेंट की तरह, आपका Nanobot एजेंट भी Moltbook पर सोशल मीडिया पार्टी में शामिल हो सकता है, जैसा कि हम अपने Getting Started With Moltbook ट्यूटोरियल में दिखाते हैं। 

Nanobot की प्रमुख क्षमताएँ

छोटा होने के बावजूद, Nanobot एक शक्तिशाली एजेंट से आपको जिन तीन मुख्य चीज़ों की जरूरत होती है, उन्हें कवर करता है: 

• स्टेटफुल मेमोरी: Nanobot आपके इतिहास का एक लोकल ग्राफ बनाता है। यानी यदि आप आज एक Python डेटा एनालिसिस प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हैं, तो एक सप्ताह बाद भी उसे यह याद रहेगा। 
• मॉडल-अज्ञेय: आप किसी विशेष मॉडल प्रदाता से बंधे नहीं हैं। आप OpenAI, Anthropic या अपने हार्डवेयर पर चल रहे लोकल मॉडलों का उपयोग कर सकते हैं। 
• इंस्टेंट UI: Nanobot को आपके पसंदीदा मैसेजिंग ऐप्स में इस्तेमाल किया जा सकता है, यानी आप वही इंटरफेस इस्तेमाल करते हैं जिनके आप अभ्यस्त हैं। 

Nanobot चलाने के लिए आवश्यकताएँ

इस ट्यूटोरियल का पालन करने के लिए, आपको कुछ बुनियादी चीज़ों की जरूरत होगी:

• Python 3.11 या उससे ऊपर आपके कंप्यूटर (Mac, Windows, या Linux) पर इंस्टॉल हो।
• एक API Key किसी प्रदाता जैसे OpenRouter, OpenAI, या Anthropic से, या Ollama के माध्यम से लोकल मॉडल सेटअप करें।
• एक Telegram अकाउंट (मैं इंटरफेस के लिए Telegram का उपयोग करूंगा क्योंकि इसे सेटअप करना सबसे आसान है)।

Nanobot चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल: एक "Research Agent" बनाना

आइए एक ऐसा एजेंट बनाते हैं जो आपके Telegram में रहता हो, वेब सर्च कर सके, और आपकी रुचियों को याद रखे।

चरण 1: Nanobot इंस्टॉल करें

आजकल Python टूल्स इंस्टॉल करने का सबसे साफ तरीका pip या uv का उपयोग करना है, जो उन्हें आपके सिस्टम Python से अलग रखता है। यदि आपके पास ये नहीं हैं, तो सामान्य pip भी काम करता है।

अपना टर्मिनल खोलें और चलाएँ:

# run inside your env
pip install nanobot-ai 
# OR if you prefer uv
uv tool install nanobot-aiसंचालित द्वारा

इंस्टॉल होने के बाद, आपको नीचे जैसा संदेश दिखाई देगा:

Successfully installed nanobot-0.4.1संचालित द्वारा

चरण 2: अपना इंटरफेस टोकन प्राप्त करें

इंटरफेस सेटअप करने के लिए:

• Telegram खोलें और @BotFather खोजें 
• /newbot टाइप करें और निर्देशों का पालन करें 
• BotFather से प्राप्त टोकन कॉपी करें 
• अगला, अपना यूज़र ID प्राप्त करें ताकि बॉट केवल आपसे आने वाले कमांड स्वीकार करे। Telegram में @userinfobot खोजें और Start पर क्लिक करें। यूज़र ID कॉपी करें। 

चरण 3: Initialization 

nanobot onboard चलाकर अपने बॉट को इनिशियलाइज़ करें। आपको नीचे जैसा संदेश दिखना चाहिए:

✓ Created config at /Users/derrickmwiti/.nanobot/config.json
✓ Created workspace at /Users/derrickmwiti/.nanobot/workspace
  Created AGENTS.md
  Created SOUL.md
  Created USER.md
  Created memory/MEMORY.md
  Created memory/HISTORY.md
🐈 nanobot is ready!
Next steps:
  1. Add your API key to ~/.nanobot/config.json
     Get one at: https://openrouter.ai/keys
  2. Chat: nanobot agent -m "Hello!"
Want Telegram/WhatsApp? See: https://github.com/HKUDS/nanobot#-chat-appsसंचालित द्वारा

चरण 4: कॉन्फ़िगरेशन

नीचे दिया कमांड चलाएँ और providers सेक्शन के अंतर्गत उस मॉडल प्रदाता की API key जोड़ें जिसे आप उपयोग करना चाहते हैं: 

nano ~/.nanobot/config.jsonसंचालित द्वारा

फ़ाइल को एडिट करके चुने हुए प्रदाता में API key जोड़ें:

{
  "workspace": "./workspace",
  "providers": {
    // Option 1: OpenAI
    "openai": {
      "apiKey": "sk-YOUR-OPENAI-KEY-HERE",
      "model": "gpt-4o"
    },
    // Option 2: Anthropic (Claude)
    "anthropic": {
      "apiKey": "sk-ant-YOUR-CLAUDE-KEY-HERE",
      "model": "claude-3-5-sonnet-20240620"
    },
    // Option 3: Google Gemini
    "google": {
      "apiKey": "AIza-YOUR-GOOGLE-KEY-HERE",
      "model": "gemini-1.5-pro"
    },
    // Option 4: OpenRouter (Best for flexibility)
    "openrouter": {
      "apiKey": "sk-or-YOUR-OPENROUTER-KEY-HERE",
      "model": "nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b"
    },
    // Option 5: Local (Ollama or vLLM)
    "local": {
      "apiBase": "http://localhost:11434/v1",
      "apiKey": "ollama",
      "model": "llama3"
    }
  },
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "token": "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN",
      "allowFrom": ["YOUR_NUMERIC_USER_ID"]
    }
  }
}संचालित द्वारा

Telegram सेक्शन को एडिट करें और पहले प्राप्त टोकन और यूज़र ID जोड़ें। यह इसलिए ज़रूरी है ताकि आपके एजेंट को निर्देश केवल आप ही भेज सकें। 

"telegram": {
      "enabled": true,
      "token": "",
      "allowFrom": [""],
      "proxy": null
}संचालित द्वारा

   agents सेक्शन को संशोधित करें ताकि चुने हुए प्रदाता को दर्शाया जा सके:

"agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "~/.nanobot/workspace",
      "model": "openai/gpt-5",
      "maxTokens": 8192,
      "temperature": 0.7,
      "maxToolIterations": 20,
      "memoryWindow": 50
    }
  }संचालित द्वारा

टर्मिनल पर अपने एजेंट का परीक्षण करें:

nanobot agent -m "Hello"   

🐈 nanobot
Hi there! How can I help you today?    संचालित द्वारा

चरण 5: गेटवे सेट करें

Telegram इंटीग्रेशन पूरा करने के लिए, टर्मिनल में नीचे दिया कमांड चलाएँ: 

nanobot gatewayसंचालित द्वारा

अब आपको दिखना चाहिए कि Telegram सक्षम है, जैसा कि मेरे नीचे दिए संदेशों में दिख रहा है: 

🐈 Starting nanobot gateway on port 18790...
2026-02-13 09:59:35.405 | INFO     | nanobot.channels.manager:_init_channels:46 - Telegram channel enabled
✓ Channels enabled: telegram
✓ Heartbeat: every 30m
2026-02-13 09:59:35.406 | INFO     | nanobot.cron.service:start:154 - Cron service started with 0 jobs
2026-02-13 09:59:35.406 | INFO     | nanobot.heartbeat.service:start:81 - Heartbeat started (every 1800s)
2026-02-13 09:59:35.406 | INFO     | nanobot.agent.loop:run:116 - Agent loop started
2026-02-13 09:59:35.406 | INFO     | nanobot.channels.manager:start_all:159 - Starting telegram channel...
2026-02-13 09:59:35.406 | INFO     | nanobot.channels.manager:_dispatch_outbound:187 - Outbound dispatcher started
2026-02-13 09:59:35.411 | INFO     | nanobot.channels.telegram:start:140 - Starting Telegram bot (polling mode)...
2026-02-13 09:59:39.245 | INFO     | nanobot.channels.telegram:start:148 - Telegram bot @mwitibananabot connected
2026-02-13 09:59:39.417 | DEBUG    | nanobot.channels.telegram:start:152 - Telegram bot commands registeredसंचालित द्वारा

Telegram पर जाएँ और इसे टेस्ट करें: 

आप हमारे Claude Code ट्यूटोरियल से जान सकते हैं कि Anthropic के Claude Code का उपयोग करके Supabase Python लाइब्रेरी के साथ एक व्यावहारिक उदाहरण द्वारा सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट वर्कफ़्लो को कैसे बेहतर बनाया जाए। 

Nanobot को और शक्तिशाली बनाना: "Multi-Tool" एजेंट

अब जब सेटअप पूरा हो गया है, तो अपने एजेंट को और अधिक कार्यक्षम बनाने का समय है। ज़्यादातर मॉडलों के पास उनके प्रशिक्षण डेटा की कट-ऑफ तिथि तक ही जानकारी होती है। हम इसे इंटरनेट से जोड़कर और सक्षम बना सकते हैं।

Nanobot Model Context Protocol (MCP) को सपोर्ट करता है, जिससे आपके एजेंट में वेब सर्च या डेटाबेस क्वेरी जैसी क्षमताएँ जुड़ जाती हैं। आइए Brave Search Server जोड़ें, जो हमारे एजेंट को इंटरनेट तक पहुँचने में सक्षम करेगा:

1. Brave से एक API key प्राप्त करें
2. कुंजी के साथ कॉन्फ़िग अपडेट करें

"tools": {
    "web": {
      "search": {
        "apiKey": "",
        "maxResults": 5
      }
    },
    "exec": {
      "timeout": 60
    },
    "restrictToWorkspace": false
  }संचालित द्वारा

अपना गेटवे रीस्टार्ट करें।

अब Telegram में, ऐसा प्रश्न पूछें जैसे “Apple स्टॉक की वर्तमान कीमत क्या है?” टर्मिनल पर, आप देख सकते हैं कि यह वास्तव में वेब सर्च कर रहा है: 

2026-02-13 10:14:48.753 | INFO     | nanobot.agent.loop:_process_message:164 - Processing message from telegram:7045522516: What is the current price of the Apple Stock
2026-02-13 10:14:59.726 | INFO     | nanobot.agent.loop:_process_message:246 - Tool call: web_search({"query": "AAPL stock price Yahoo Finance", "count": 5})
2026-02-13 10:15:22.066 | INFO     | nanobot.agent.loop:_process_message:246 - Tool call: web_fetch({"url": "https://finance.yahoo.com/quote/AAPL/", "extractMode": "text", "maxChars": 20000})
2026-02-13 10:15:26.886 | INFO     | nanobot.agent.loop:_process_message:246 - Tool call: web_fetch({"url": "https://www.google.com/finance/quote/AAPL:NASDAQ", "extractMode": "text", "maxChars": 20000})
2026-02-13 10:15:51.361 | INFO     | nanobot.agent.loop:_process_message:246 - Tool call: web_fetch({"url": "https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/quote?symbols=AAPL", "extractMode": "text", "maxChars": 20000})
2026-02-13 10:15:52.018 | INFO     | nanobot.agent.loop:_process_message:246 - Tool call: web_fetch({"url": "https://query2.finance.yahoo.com/v10/finance/quoteSummary/AAPL?modules=price", "extractMode": "text", "maxChars": 20000})
2026-02-13 10:16:07.071 | INFO     | nanobot.agent.loop:_process_message:246 - Tool call: web_fetch({"url": "https://www.marketwatch.com/investing/stock/aapl", "extractMode": "text", "maxChars": 20000})
2026-02-13 10:16:07.406 | INFO     | nanobot.agent.loop:_process_message:246 - Tool call: web_fetch({"url": "https://finviz.com/quote.ashx?t=AAPL", "extractMode": "text", "maxChars": 20000})
2026-02-13 10:16:35.897 | INFO     | nanobot.agent.loop:_process_message:246 - Tool call: web_fetch({"url": "https://financialmodelingprep.com/api/v3/quote/AAPL?apikey=demo", "extractMode": "text", "maxChars": 20000})
2026-02-13 10:16:36.919 | INFO     | nanobot.agent.loop:_process_message:246 - Tool call: web_fetch({"url": "https://stooq.com/q/l/?s=aapl.us&i=5", "extractMode": "text", "maxChars": 20000})
2026-02-13 10:17:14.870 | INFO     | nanobot.agent.loop:_process_message:266 - Response to telegram:7045522516: Reflection:
- JS-heavy sites (Yahoo/Google) hid the live quote; Yahoo's JSON APIs blocked (401). 
- Finviz returned a pr...संचालित द्वारा

स्थानीय और निजी: Nanobot को ऑफ़लाइन चलाना

ठीक OpenClaw की तरह, Nanobot की सबसे बड़ी विशेषताओं में से एक है गोपनीयता। आप इसे बिना किसी डेटा को किसी क्लाउड प्रदाता को भेजे उपयोग कर सकते हैं। चूँकि Nanobot vllm और OpenAI-संगत एंडपॉइंट्स को सपोर्ट करता है, आप इसे Ollama जैसे लोकल मॉडल रनर की ओर इंगित कर सकते हैं। 

1. Ollama इंस्टॉल करें और ollama चलाएँ
2. अपनी config.json की provider सेक्शन अपडेट करें (ऊपर चरण 4 में "local" उदाहरण देखें)।

हमारा Using OpenClaw with Ollama ट्यूटोरियल देखें और जानें कि OpenClaw और Ollama का उपयोग करके पूरी तरह लोकल AI डेटा एनालिस्ट कैसे बनाया जाए, जो मल्टी-स्टेप वर्कफ़्लोज़ को ऑर्केस्ट्रेट करे, डेटासेट्स का विश्लेषण करे, और विज़ुअल रिपोर्ट्स जेनरेट करे—वह भी आपका डेटा क्लाउड में भेजे बिना।

Nanobot की आम समस्याएँ और समाधान

Nanobot जैसे सरल टूल के साथ भी, चीज़ें गड़बड़ा सकती हैं। यहाँ कुछ समस्याएँ हैं जिनका सामना आप कर सकते हैं और उनके समाधान। 

Connection refused त्रुटियाँ

यदि आप Nanobot को किसी सर्वर पर चलाने की कोशिश करते हैं लेकिन लोकल मॉडलों तक पहुँचने की कोशिश करते हैं, तो आपको connection refused त्रुटि मिलेगी। ऐसा इसलिए क्योंकि ऑनलाइन सर्वर आपके लोकल कंप्यूटर तक पहुँच नहीं सकता। 

इसे कम करने के लिए, सुनिश्चित करें कि ओपन-सोर्स मॉडल भी उसी सर्वर पर चल रहे हों या कनेक्शन ब्रिज करने के लिए ngrok जैसा कुछ उपयोग करें। 

कॉन्टेक्स्ट विंडो सीमाएँ

लोकल मॉडलों में अक्सर छोटी मेमोरी सीमाएँ (कॉन्टेक्स्ट विंडो) होती हैं। क्लाउड-आधारित मॉडल्स की भी कॉन्टेक्स्ट विंडो सीमित होती है। चूँकि Nanobot अपनी मेमोरी को साधारण फाइलों के रूप में स्टोर करता है, उसके "दिमाग" को रीसेट करने का सबसे अच्छा तरीका है कि आप अपने ./workspace फोल्डर के अंदर की मेमोरी फाइलों को मैन्युअली डिलीट कर दें। 

वैकल्पिक रूप से, बस बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडो वाले मॉडल पर स्विच करें, जैसे gemini-1.5-pro या Claude Opus 4.6.

निष्कर्ष

Nanobot साबित करता है कि शक्तिशाली सॉफ़्टवेयर बड़ा होना ज़रूरी नहीं है। यह OpenClaw जैसी ही कोर सुविधाएँ देता है, फिर भी आकार में बहुत छोटा है। हालाँकि, सुरक्षा के मामले में इसकी वही चुनौतियाँ रहती हैं, इसलिए मैं सलाह देता हूँ कि आप इसे सैंडबॉक्स वातावरण में सेटअप करें ताकि आपकी पूरी हार्ड ड्राइव वाइप होने जैसी विनाशकारी समस्याओं से बचा जा सके।  

AI टूल्स के साथ काम करने के बारे में और जानने के लिए, मैं सलाह दूँगा कि आप हमारा सर्वश्रेष्ठ मुफ़्त AI टूल्स का गाइड देखें। व्यापक AI कोडिंग कौशल के लिए, हमारा AI-Assisted Coding for Developers कोर्स आज़माएँ ताकि आप ऐसे कौशल विकसित कर सकें जो आपके डेवलपमेंट वर्कफ़्लो में AI असिस्टेंट्स को अधिक विश्वसनीय पार्टनर बनाते हैं। 

आप यह भी जान सकते हैं कि LangChain में LLMs, प्रॉम्प्ट्स, चेन्स, और एजेंट्स का उपयोग करके AI-संचालित एप्लिकेशन कैसे बनाएँ, हमारे Developing LLM Applications with LangChain कोर्स से।