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🐙 OpenClaw

OpenClaw 快速入门指南

OpenClaw 快速入门指南:打造你的私有化 AI 智能体网关

一、OpenClaw 简介:不止于聊天的 AI 执行引擎

OpenClaw(中文社区昵称 "龙虾")是一款自托管的 AI 智能体网关,核心定位是连接你的聊天应用(如 Telegram、WhatsApp、Discord 等)与 AI 模型,构建具备持久记忆、主动执行能力的私有化 AI 助手。它由 Peter Steinberger 开发,采用 MIT 开源许可证,核心开发语言为 TypeScript。

核心价值

特性说明
自托管运行在你的硬件上,数据完全掌控,无第三方泄露风险
多渠道集成一个网关同时支持 10+ 主流聊天平台,随时随地通过手机交互
智能体原生专为 AI 智能体设计,支持工具调用、会话管理、多智能体路由
模块化扩展通过 Skills 系统实现功能无限扩展,ClawHub 市场提供 9000+ 现成插件
跨平台兼容支持 macOS、Windows、Linux 全平台部署,轻量高效

适用场景

  • 个人效率提升:文件处理、浏览器自动化、日程管理、代码生成与调试

  • 企业办公自动化:客服自动回复、合同处理、数据报表生成、内部知识库查询

  • 开发者工具链:服务器监控、日志分析、CI/CD 流程触发、API 测试

  • 智能家居控制:通过自然语言指令控制智能设备,实现场景化自动化

二、系统准备:环境配置与依赖安装

1. 核心系统要求

组件最低版本推荐版本
Node.js22.14+ LTS24.x (最新稳定版)
内存4GB8GB+ (运行本地模型建议 16GB)
存储空间1GB5GB+ (用于模型缓存和插件)
网络稳定互联网连接支持 WebSocket 的高速网络

2. 依赖安装(可选)

  • Docker(推荐):用于容器化部署,隔离运行环境

  • Git:用于获取最新源码和插件

  • Python 3.10+:部分技能插件可能需要 Python 环境

三、快速安装

OpenClaw 提供 5 种安装方式,最常用的两种:

方式 1:一键脚本安装(推荐)

# macOS/Linux
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

# Windows PowerShell
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

方式 2:npm 全局安装

npm install -g openclaw@latest
openclaw --version

其他安装方式(pnpm/bun/源码/Docker)及安装故障排除,请参考 全流程安装·更新·迁移·卸载教程

四、新手引导:5 分钟完成核心配置

安装完成后,执行onboard 向导进行初始化配置:

# 启动引导并安装守护进程(开机自启)
openclaw onboard --install-daemon

1. 选择 AI 模型提供商

向导会列出支持的模型选项,包括:

  • OpenAI(GPT-4o、GPT-4 Turbo)

  • Anthropic(Claude 3 Opus/Sonnet)

  • 本地模型(如 Llama 3、Qwen 3.5,需提前部署)

  • 内置 Pi(OpenClaw 原生智能体,无需 API 密钥)

输入 API 密钥并测试连接,确保模型配置成功。

2. 配置聊天渠道(Telegram 最快)

选择你常用的聊天平台,以 Telegram 为例:

  1. 搜索并关注 @BotFather 创建新机器人

  2. 获取 API 令牌(格式:123456:ABC-DEF1234ghIkl-zyx57W2v1u123ew11

  3. 输入令牌完成连接

  4. 发送 /start 到你的机器人开始交互

其他支持渠道:WhatsApp、Discord、飞书、钉钉、Slack 等

3. 启用基础技能(可选)

选择需要的核心技能:

  • 文件处理:读取/写入本地文件、PDF 解析

  • 浏览器控制:自动化网页浏览、表单填写

  • 系统命令:执行 Shell 命令(谨慎启用,建议设置权限)

  • 日程管理:创建日历事件、发送提醒

4. 启动网关与控制 UI

配置完成后,网关自动启动。通过以下命令打开 Web 控制界面:

openclaw dashboard  # 默认访问地址:http://127.0.0.1:18789/

五、基础使用:从聊天到执行的全流程

1. 多端交互方式

交互方式操作步骤适用场景
Web 控制 UI执行 openclaw dashboard 访问桌面端操作、配置管理
Telegram 机器人发送消息到你的机器人移动端快速指令、远程控制
WhatsApp扫码配对后直接聊天日常高频使用、文件传输
CLI 命令行openclaw chat服务器环境、脚本集成

2. 核心指令示例

(1)文件处理

请帮我分析这个CSV文件:/Users/me/data/sales.csv
要求:
1. 计算总销售额
2. 按产品类别分组统计
3. 生成可视化图表保存为PNG

(2)浏览器自动化

帮我完成以下任务:
1. 打开浏览器访问GitHub官网
2. 搜索"openclaw"仓库
3. 统计Star数量和最近更新时间
4. 将结果发送到我的邮箱

(3)系统命令执行(需提前授权)

在~/projects目录下创建一个新的Node.js项目,包含package.json和index.js文件

3. 会话管理与记忆功能

OpenClaw 会自动保存会话历史并建立长期记忆:

  • 每个用户/渠道拥有独立会话

  • 支持上下文引用(如 "之前那个文件")

  • 可通过 /forget 命令清除当前会话记忆

  • 可通过 /save 命令保存重要信息到知识库

六、实战案例:3 个实用场景快速上手

案例 1:自动生成周报(办公效率)

指令

帮我生成本周周报,内容包括:
1. 从Notion获取本周任务完成情况
2. 从GitHub统计提交代码行数
3. 分析邮件中客户反馈的主要问题
4. 按公司模板格式输出为Markdown文件

实现步骤

  1. 配置 Notion、GitHub、邮件技能插件

  2. 授予必要的 API 访问权限

  3. 发送指令,等待生成结果

  4. 直接在聊天窗口接收或下载文件

案例 2:服务器监控与告警(运维场景)

指令

帮我设置服务器监控:
1. 每小时检查CPU使用率、内存占用和磁盘空间
2. 当CPU使用率超过80%或内存占用超过90%时发送告警
3. 告警同时执行自动扩容脚本
4. 每天生成性能报告发送到运维邮箱

实现步骤

  1. 启用系统命令和定时任务技能

  2. 编写扩容脚本并配置执行权限

  3. 设置告警阈值和通知方式

  4. 验证监控和告警功能正常工作

案例 3:本地模型私有化部署(隐私优先)

指令

帮我在本地部署Qwen 3.5 7B模型并接入OpenClaw:
1. 检查系统环境是否满足要求
2. 下载模型权重并配置Ollama
3. 测试模型推理性能
4. 将模型设置为OpenClaw默认智能体

实现步骤

  1. 安装 Ollama(curl https://ollama.ai/install.sh | sh

  2. 拉取模型(ollama pull qwen:3.5-7b-chat

  3. 在 OpenClaw 配置中选择本地模型

  4. 测试聊天功能,确保模型正常响应

七、高级配置:安全与性能优化

1. 安全加固(必做)

编辑配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json,添加以下安全设置:

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "allowFrom": ["+8613800138000"],
      "requireMention": true
    },
    "whatsapp": {
      "allowFrom": ["+8613900139000"],
      "groups": { "*": { "requireMention": true } }
    }
  },
  "skills": {
    "system": {
      "allowCommands": ["ls", "cat", "grep"]
    }
  },
  "security": {
    "enableAuth": true,
    "password": "your_secure_password"
  }
}

2. 性能优化

  • 内存管理:设置会话超时时间(默认 30 分钟)

    { "session": { "timeout": 1800 } }
  • 模型缓存:启用本地模型缓存,减少重复下载

    { "model": { "cacheDir": "~/.openclaw/models", "cacheSize": "10GB" } }
  • 并行处理:调整最大并发任务数(根据 CPU 核心数设置)

    { "concurrency": { "maxTasks": 4 } }

3. 自定义技能开发

OpenClaw 支持纯 Markdown 编写自定义技能,无需代码门槛:

  1. 创建技能目录:mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/hello-greeting
  2. 编写 SKILL.md,声明名称、描述与触发规则
  3. 重启网关或 /new 新会话即可生效

完整技能开发教程、SKILL.md 格式、ClawHub 生态与安全规范,请参考 Skills 技能系统详解

八、常见问题与故障排除

1. 安装失败

  • 权限问题(Linux/macOS):使用 sudo 重新安装或修改 npm 权限

    sudo npm install -g openclaw@latest
  • 网络问题:切换国内镜像源

    npm config set registry https://registry.npmmirror.com

2. 模型连接失败

  • 检查 API 密钥是否正确

  • 确认网络可以访问模型提供商(如 OpenAI、Anthropic)

  • 查看日志获取详细错误信息:openclaw logs

3. 聊天渠道无响应

  • Telegram:检查机器人令牌是否正确,确保已发送 /start 命令

  • WhatsApp:确认已完成扫码配对,网络连接正常

  • 检查配置文件中的 allowFrom 设置是否包含你的号码

4. 性能问题

  • 减少并发任务数

  • 关闭不必要的技能插件

  • 升级硬件(特别是运行本地模型时)

九、进一步学习资源

  1. 官方文档https://docs.openclaw.ai/zh-CN(最权威的参考资料)

  2. ClawHub 插件市场https://clawhub.ai(9000+ 现成技能插件)

  3. GitHub 仓库https://github.com/openclaw/openclaw(提交 Issue 和 PR)

总结

OpenClaw 的核心价值在于私有化部署 + 自动化执行,让 AI 真正成为你可以随时调用的个人助手,而不仅仅是聊天工具。通过本教程,你已经掌握了从安装配置到基础使用的全流程,接下来可以根据自己的需求探索更多高级功能和自定义开发。

记住,OpenClaw 的潜力在于其模块化设计和强大的社区生态——随着你不断学习和使用,它将成为你提升效率、解决问题的得力助手。

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