你将构建的内容
在本指南结束时，你将拥有一个正在运行的 OpenClaw 实例，它可以：
- 在 WhatsApp、Telegram 或你喜欢的聊天应用上回复你
- 使用你选择的 AI 模型（Claude、GPT、DeepSeek 或免费的本地模型）
- 自动化至少一个真实的辅助工作流——邮件摘要、文件管理或网页研究
- 在 Docker 中可靠运行，并进行适当的安全加固
这不是功能概述。这是一个动手实践教程。
OpenClaw：从零开始构建一个可用的个人 AI Agent
OpenClaw 是一款自托管、开源的个人 AI 助手，在 2026 年 3 月初突破了 247,000 GitHub stars。这个数字的重要性不在于数字本身，而在于它所代表的意义：数十万开发者认为云端聊天机器人是不够的——他们想要一个能够真正代表他们执行任务的 AI。
该项目由奥地利开发者 Peter Steinberger 创建，最初于 2025 年 11 月以 Clawdbot 的名称发布。之后经历了两次更名——首先是因为与 Anthropic 的商标纠纷更名为 Moltbot，三天后更名为 OpenClaw——最后才定下了这个沿用至今的名称。龙虾表情符号 (🦞) 成为了它的吉祥物，而标语 "The lobster way"（龙虾之道）也成为了自托管 AI 运动的口号。
OpenClaw 与 ChatGPT、Claude 或任何云端聊天机器人的不同之处很简单：它运行在你的机器上，连接到你的聊天应用，并在现实世界中执行操作。它读取你的邮件、控制你的浏览器、管理文件、运行 shell 命令并自动化多步骤工作流——所有这些都可以通过你已有的任何平台发送文本消息来触发。
让我们开始构建吧。
第 1 部分：安装与首次启动
系统要求
OpenClaw 非常轻量。你需要：
- Node.js 24（推荐）或 Node.js 22.16+
- 至少 2GB RAM（如果同时运行本地模型，建议 8GB+）
- macOS, Linux, 或 Windows（Windows 建议使用 WSL2）
- 20GB 磁盘空间用于基础安装和模型缓存
Source: OpenClaw Documentation
安装 OpenClaw
最快的方法是全局 npm 安装：
# Install OpenClaw globally
npm install -g openclaw@latest
# Or if you prefer pnpm
pnpm add -g openclaw@latest
验证安装：
openclaw --version
# Expected output: openclaw v0.x.x
运行引导向导
OpenClaw 附带一个交互式引导命令，引导你连接第一个聊天平台和 AI 提供商：
openclaw onboard --install-daemon
--install-daemon 参数将 Gateway 安装为后台服务，在开机时自动启动。这是持续运行的核心进程，负责在你的聊天应用和 AI Agent 之间路由消息。
Source: OpenClaw GitHub Repository
该向导会询问三个问题：
- 哪个聊天平台？——选择一个开始（推荐初学者使用 Telegram）
- 哪个 AI 提供商？——输入 Claude、GPT、DeepSeek 的 API key，或配置 Ollama
- 助手的名字是什么？——这将成为你在聊天应用中的显示名称
引导完成后，Gateway 将启动，你的助手即可上线。
第 2 部分：连接聊天平台
OpenClaw 支持超过 20 个消息平台——比任何其他 AI 助手框架都多。以下是如何连接最热门的平台。
Telegram（最简单的设置）
Telegram 是最成熟的 OpenClaw 集成，也是社区向初学者推荐的方案。
- 打开 Telegram 并给 @BotFather 发消息
- 发送
/newbot并按照提示创建一个机器人 - 复制 BotFather 给你的 bot token
- 将 token 添加到你的 OpenClaw 配置中：
# ~/.openclaw/config.yaml
channels:
telegram:
enabled: true
botToken: "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN"
allowedUsers:
- your_telegram_username
- 重启 Gateway：
openclaw gateway restart
在 Telegram 上给你的机器人发消息——它应该立即做出回应。
Source: OpenClaw Personal Assistant Setup
WhatsApp 集成使用 WhatsApp Web 协议。它功能完备，但需要一个专门的电话号码——不要使用你的主要 WhatsApp 账号。
openclaw onboard --channel whatsapp
CLI 会直接在你的终端显示一个二维码。在你的手机上：
- 打开 WhatsApp → 设置 → 已连接设备 → 连接设备
- 扫描终端中的二维码
你的 OpenClaw 实例现在可以通过 WhatsApp 访问了。你发送给该链接会话的每条消息都会到达 Agent。
重要提示： 为助手使用专用号码。OpenClaw 将读取并回复该账号的消息——你需要将个人聊天与 Agent 隔离开来。
Source: OpenClaw WhatsApp Setup Guide
Discord
# ~/.openclaw/config.yaml
channels:
discord:
enabled: true
botToken: "YOUR_DISCORD_BOT_TOKEN"
allowedGuilds:
- "your_server_id"
在 discord.com/developers 创建一个 Discord 应用，添加机器人，并复制 token。OpenClaw 会在任何提到该机器人的频道中做出回应。
Slack
channels:
slack:
enabled: true
appToken: "xapp-..."
botToken: "xoxb-..."
Slack 需要 app-level token 和 bot token。在 api.slack.com/apps 创建一个 Slack 应用并启用 Socket Mode。
其他支持的平台
OpenClaw 还支持 Google Chat, Signal, iMessage (仅限 macOS), Microsoft Teams, Matrix, IRC, LINE, Mattermost, Nextcloud Talk, 飞书, Nostr, Synology Chat, 微信等。每个平台的模式都类似：在平台上创建机器人/token，将凭据添加到 config.yaml，然后重启 Gateway。
第 3 部分：选择并配置你的 AI 模型
这是 OpenClaw 变得有趣的地方。与封闭式产品不同，你可以选择哪个大脑来驱动你的助手——而且你可以动态切换模型或设置自动回退链。
选项 A：Claude (Anthropic)
对于复杂的推理和长对话，Claude 是 OpenClaw 用户中最受欢迎的选择。
# ~/.openclaw/config.yaml
providers:
anthropic:
apiKey: "${ANTHROPIC_API_KEY}"
agents:
primary:
model: "anthropic/claude-sonnet-4-6"
contextTokens: 200000
thinkingEnabled: true
设置你的 API key：
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
Source: OpenClaw Model Configuration Guide
选项 B：GPT (OpenAI)
providers:
openai:
apiKey: "${OPENAI_API_KEY}"
baseUrl: "https://api.openai.com/v1"
agents:
primary:
model: "openai/gpt-4.1"
选项 C：DeepSeek（高性价比云端模型）
DeepSeek 以 Claude 或 GPT 的极小部分价格提供强大的性能——是高流量自动化的流行选择。
providers:
openai-compatible:
apiKey: "${DEEPSEEK_API_KEY}"
baseUrl: "https://api.deepseek.com/v1"
agents:
primary:
model: "openai-compatible/deepseek-chat"
Source: OpenClaw LLM Setup Guide
选项 D：Ollama（免费、全本地、全私有）
这是零成本选项。Ollama 直接在你的机器上运行开源模型——没有 API keys，没有互联网连接，数据不会离开你的设备。
首先，安装 Ollama 并拉取模型：
# Install Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# Pull a model (Llama 3 8B is a good starting point)
ollama pull llama3:8b
# Or for stronger reasoning
ollama pull deepseek-r1:14b
然后配置 OpenClaw：
providers:
ollama:
baseUrl: "http://127.0.0.1:11434/v1"
apiKey: "ollama-local"
api: "ollama"
agents:
primary:
model: "ollama/llama3:8b"
contextWindow: 8192
maxTokens: 4096
注意： baseUrl 必须包含 /v1 后缀——这是新用户最常遇到的配置错误。
Source: Using OpenClaw with Ollama — DataCamp
多模型回退链
OpenClaw 最强大的功能之一是能够定义回退链。Agent 会首先尝试主模型，如果失败（频率限制、超时、宕机），它会自动切换到下一个模型：
agents:
primary:
model: "openai-compatible/deepseek-chat"
fallback:
- model: "anthropic/claude-sonnet-4-6"
- model: "ollama/llama3:8b"
此配置对大多数交互使用 DeepSeek（最便宜），在执行复杂任务时回退到 Claude，并在两个云端提供商都不可用时使用本地 Ollama 模型。你可以在单个配置中获得成本优化、可靠性和离线能力。
Source: OpenClaw API & Model Configuration
第 4 部分：OpenClaw 究竟能做什么
说 OpenClaw 是一个 “AI Agent” 比较抽象。以下是它具体能做的事情，以及你今天就可以尝试的例子。
浏览器控制
OpenClaw 可以打开浏览器、导航页面、填写表单、点击按钮、提取数据并截屏——这一切都通过一条聊天消息完成。
你 (通过 Telegram): "去 Amazon 寻找 100 美元以下评分最高的机械键盘"
OpenClaw 打开一个无头浏览器，导航到 Amazon，进行搜索，按评分和价格过滤，并返回带有链接的格式化列表。它在底层使用 Playwright 来实现可靠的浏览器自动化。
更强大的变体是 Live Browser Control，它会连接到你现有的 Chrome 会话——保留你已登录的账号、cookies 和标签页。这意味着 OpenClaw 可以与已验证的服务（如你的电子邮件、银行仪表盘或内部工具）进行交互，而无需单独的凭据。
Source: OpenClaw Live Browser Control — Goldie Agency
邮件管理
影响最大的自动化任务之一。将 OpenClaw 连接到你的 Gmail 或 Outlook，它可以：
- 每天早上总结你的未读收件箱，并将简报发送到 Telegram
- 根据对话上下文草拟回复
- 根据你定义的规则对邮件进行归档、标记或标旗
- 识别与日历相关的邮件并自动管理日程安排
你 (通过 WhatsApp): "总结我的收件箱并标记任何紧急事项"
Source: OpenClaw Use Cases — TLDL
文件和系统操作
OpenClaw 可以读取、写入、移动和删除文件。它可以运行 shell 命令。它可以在沙箱环境中执行代码。
你 (通过 Slack): "在我的 Downloads 文件夹中找到本月所有的 PDF 发票，用供应商名称和日期重命名它们，并移动到 ~/Documents/Invoices/2026-03/"
Agent 读取每个 PDF，提取供应商名称和日期，相应地重命名文件并移动它们。这种多步骤的文件操作是 OpenClaw 节省大量时间的地方。
日历和日程安排
OpenClaw 监控你的日历，处理日程冲突，并管理会议逻辑：
你 (通过 Telegram): "当有人发邮件询问重新安排会议时，检查我的可用时间，更新活动，并给他们发送确认函"
这不仅是假设——它是部署最广泛的 OpenClaw 自动化任务之一。
内容和社交媒体
应用最广泛的用例类别。OpenClaw 用户连接博客 RSS 源，让 Agent 自动生成针对 X、LinkedIn 和新闻通讯的特定平台帖子。一位用户报告说，仅在社交媒体内容上每周就能节省 10 多个小时。
研究和竞品情报
设置每周竞品监控，抓取网站的产品变化、价格更新和新闻，由 OpenClaw 将所有内容格式化为结构化报告，并发送到你首选的频道。
Source: Advanced OpenClaw Workflows — LightNode
第 5 部分：构建自定义 Skills
Skills 是 OpenClaw 的扩展机制——通过 Markdown 文件教你的 Agent 新的能力。ClawHub 仓库 包含了数千个社区贡献的 Skills，而构建自己的 Skill 只需要几分钟。
Skills 的工作原理
每个 Skill 都是一个包含 skill.md 文件的目录，其中包含 YAML 前置参数（声明元数据、依赖项和所需工具）和自然语言指令，告诉 Agent 要做什么以及如何做。
Source: OpenClaw Skills Documentation
安装社区 Skills
# Browse available skills
openclaw skills search "email"
# Install a skill
openclaw skills install email-summarizer
# List installed skills
openclaw skills list
awesome-openclaw-skills 仓库收录了超过 5,400 个从官方仓库过滤并分类的 Skills。
创建自定义 Skill
这是一个用于监控你关注的 Hacker News 话题的极简 Skill：
mkdir -p ~/.openclaw/skills/hn-monitor
创建 ~/.openclaw/skills/hn-monitor/skill.md：
---
name: hn-monitor
description: Monitors Hacker News for specified topics and sends daily digests
triggers:
- schedule: "0 9 * * *" # Every day at 9 AM
requires:
tools:
- browser
- messaging
---
# Hacker News Monitor
## Instructions
1. Open https://news.ycombinator.com
2. Scan the first 30 stories for any of these topics: {{topics}}
3. For each matching story, extract: title, URL, points, and comment count
4. Format the results as a clean digest with the most relevant stories first
5. Send the digest to the user via their primary channel
## Output Format
**🦞 HN Daily Digest — {{date}}**
For each story:
- **Title** (points | comments)
Link: url
Why it matches: brief explanation
If no stories match, send: "Nothing matching your topics on HN today."
该 Skill 会在下次 Gateway 重启时自动加载，并按定义的计划运行。
Source: What Are OpenClaw Skills — DigitalOcean
插件架构
除了 Skills 之外，OpenClaw 还支持四种类型的插件，这些插件可以在不修改源代码的情况下扩展核心系统：
- 频道插件 (Channel plugins) —— 添加新的消息平台
- 存储插件 (Memory plugins) —— 更换备选的存储后端
- 工具插件 (Tool plugins) —— 添加自定义功能（API、硬件控制、专门处理）
- 提供商插件 (Provider plugins) —— 集成自定义或自托管的 LLM 提供商
插件加载器会扫描 package.json 中的 openclaw.extensions 字段，根据声明的模式进行验证，并在配置存在时进行热加载。
Source: Deep Dive into OpenClaw Architecture — Medium
第 6 部分：使用 Docker 进行生产环境部署
在笔记本电脑上运行 OpenClaw 仅供测试。为了获得可靠、常驻的助手，请在 VPS 的 Docker 中部署它。
为什么选择 Docker？
Docker 将 OpenClaw 与你的宿主系统隔离，在不同环境之间提供一致的行为，并使更新变得简单。它是官方推荐的生产环境部署方法。
VPS 最低配置要求
- 1 vCPU, 2GB RAM, 20GB SSD —— 足以运行云端模型
- 2 vCPU, 8GB RAM, 40GB SSD —— 如果同时运行 Ollama 则需要
- 服务商： Hetzner, Contabo, 和 DigitalOcean 都提供起价 5 美元/月的合适方案
Source: How to Deploy OpenClaw with Docker — CyberNews
Docker Compose 设置
创建 docker-compose.yml：
version: "3.8"
services:
openclaw:
image: openclaw/openclaw:latest
container_name: openclaw-agent
restart: unless-stopped
ports:
- "127.0.0.1:3000:3000" # Bind to localhost only
volumes:
- ./config:/app/config
- ./data:/app/data
- ./skills:/app/skills
environment:
- ANTHROPIC_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY}
- OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
env_file:
- .env
healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:3000/health"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
创建一个包含 API keys 的 .env 文件：
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
OPENAI_API_KEY=sk-...
DEEPSEEK_API_KEY=sk-...
启动：
docker compose up -d
检查日志：
docker compose logs -f openclaw
使用 TLS 添加反向代理
切勿直接将 3000 端口暴露给互联网。使用 Caddy 或 nginx 作为反向代理：
# Caddyfile
openclaw.yourdomain.com {
reverse_proxy localhost:3000
}
Caddy 会自动配置并续订 TLS 证书。你的 OpenClaw webhook 现在在传输过程中已被加密。
Source: How to Install and Securely Run OpenClaw with Docker — IONOS
第 7 部分：安全加固
OpenClaw 之所以强大，正是因为它能代表你执行真实的动作。这种权力需要谨慎的安全配置。
威胁模型
来自 Bitsight 的安全研究人员发现了超过 40,000 个暴露在互联网上的 OpenClaw 实例，其中 35.4% 被标记为容易受到远程代码执行攻击。Microsoft 的安全团队发布了一份详细分析，探讨了暴露的 AI Agent 的身份、隔离和运行时风险。
核心问题：OpenClaw 可以执行 shell 命令、下载并运行来自外部源的 Skills，以及使用存储的凭据执行操作。如果 Gateway 在没有适当控制的情况下可从互联网访问，攻击者就可以指示它执行你能做的任何事情。
基本安全加固清单
1. 绑定到 localhost
# config.yaml
gateway:
host: "127.0.0.1" # Never use 0.0.0.0
port: 3000
2. 使用 Docker 进行隔离
在容器中运行 OpenClaw，使其只能访问你显式挂载的文件：
volumes:
- ./config:/app/config:ro # Read-only config
- ./data:/app/data # Only the data directory is writable
3. 限制允许的用户
每个频道配置都应包含一个白名单：
channels:
telegram:
allowedUsers:
- your_username_only
whatsapp:
allowedNumbers:
- "+1234567890"
4. 轮换并保护机密信息
OAuth token 和 API keys 存储在 ~/.openclaw/ 下。确保此目录具有受限权限：
chmod 700 ~/.openclaw
chmod 600 ~/.openclaw/config.yaml
5. 保持 OpenClaw 更新
npm update -g openclaw@latest
# Or with Docker
docker compose pull && docker compose up -d
6. 监控 Gateway 日志
# Watch for unexpected tool invocations
docker compose logs -f openclaw | grep -E "tool_call|exec|shell"
Source: Running OpenClaw Safely — Microsoft Security Blog
第 8 部分：本周末可以构建的五个自动化任务
理论很有用。运行自动化任务更好。以下是五个你今天就可以部署的实用工作流，按难度从易到难排序。
1. 晨间收件箱简报（15 分钟设置）
功能： 每天早上 7 点，OpenClaw 读取你的未读邮件，按紧迫性进行分类，并将排序后的摘要发送到 Telegram。
方法： 安装 email-summarizer Skill 并配置你的 Gmail 凭据：
openclaw skills install email-summarizer
skills:
email-summarizer:
schedule: "0 7 * * *"
emailProvider: gmail
outputChannel: telegram
categories:
- urgent
- needs-reply
- informational
- newsletter
用户报告称，这一个自动化任务就足以体现整个 OpenClaw 设置的价值。
2. 会议记录转行动项（20 分钟）
功能： 会议结束后，将转录文本（或音频文件）发送给 OpenClaw。它会提取行动项，分配给参会者，并给每个人发送任务邮件。
你 (通过 Slack): [上传 meeting_recording.m4a]
"提取这次会议的行动项，并给每个参会者发送他们的任务邮件"
3. 依赖项安全扫描器（30 分钟）
功能： OpenClaw 每周检查你项目的依赖项是否存在安全漏洞和可用更新，然后发送一份按优先级排序的报告。
在 ~/.openclaw/skills/dep-scanner/skill.md 创建自定义 Skill：
---
name: dep-scanner
description: Weekly dependency security audit
triggers:
- schedule: "0 10 * * 1" # Every Monday at 10 AM
requires:
tools:
- exec
- messaging
---
# Dependency Security Scanner
1. Navigate to each project directory listed in {{projects}}
2. Run the appropriate audit command (npm audit, pip audit, cargo audit)
3. Categorize findings: critical, high, medium, low
4. Format a report with upgrade commands for each vulnerability
5. Send the report via the user's primary channel
4. 竞品价格监控（45 分钟）
功能： OpenClaw 每天访问竞争对手的价格页面，提取当前价格，与昨天的数据进行对比，并提醒你任何变动。
此工作流使用 OpenClaw 的浏览器工具导航价格页面，使用文件系统以 JSON 格式存储历史数据，并使用消息频道发送警报。
Source: OpenClaw Business Use Cases — Codebridge
5. 完整的内容流水线（1 小时）
功能： 当你发布博客文章时，OpenClaw 自动生成针对 X、LinkedIn 的特定社交媒体帖子和新闻通讯草稿——每个都带有合适的语气、长度和格式。
连接你的博客 RSS 源，为每个平台配置输出模板，让 OpenClaw 处理分发。社区报告称通过此工作流每周能节省 10 多个小时。
第 9 部分：当你想要构建 App，而不仅仅是自动化时
OpenClaw 在个人自动化方面表现出色——连接现有服务并代表你执行任务。但在“通过聊天消息自动化工作流”和“构建一个供他人使用的真实应用程序”之间存在鸿沟。
如果你已经通过 OpenClaw 验证了一个工作流，并想将其转变为独立产品——如 SaaS 工具、内部仪表盘或面向客户的 App——你需要的是一个应用程序构建器，而不是一个自动化框架。
ZBuild 是一款专门为此转型的 AI 应用构建器。你用自然语言描述你想构建的内容，ZBuild 会生成一个包含完整 UI、数据库、身份验证和部署流水线的全栈应用程序。OpenClaw 自动化的是你的工作流，而 ZBuild 帮助你发布供他人使用的产品。
工作流程如下：
- 使用 OpenClaw 进行原型设计 —— 验证你的自动化想法是否可行
- 使用 ZBuild 构建 —— 在 studio.zbuild.io 将验证过的概念转化为真实的应用程序
- 部署 —— 推送给用户
许多最优秀的 SaaS 创意都始于个人自动化。如果你用 OpenClaw 构建了一些有用的东西，并且发现自己在想“其他人会为此付费”，那么这就是从自动化转向应用程序的信号。
第 10 部分：常见问题排查
Gateway 无法启动
# Check if port 3000 is already in use
lsof -i :3000
# Check Node.js version (need 22.16+ or 24+)
node --version
# View detailed Gateway logs
openclaw gateway logs --level debug
WhatsApp 经常断开连接
WhatsApp Web 会话会定期过期。为了尽量减少断连：
- 保持 Gateway 持续运行（使用 Docker 或 systemd）
- 不要同时在浏览器中打开 WhatsApp Web
- 在引导过程中使用
--install-daemon参数
模型超时
如果你的 Agent 在执行复杂任务时超时：
agents:
primary:
model: "anthropic/claude-sonnet-4-6"
timeout: 120000 # Increase timeout to 120 seconds
maxRetries: 3
Skills 无法加载
# Verify skill structure
openclaw skills validate ~/.openclaw/skills/your-skill/
# Check skill logs
openclaw gateway logs --filter skills
高昂的 API 成本
设置第 3 部分描述的多模型回退链。将简单查询路由到 DeepSeek 或本地模型，并将 Claude 或 GPT 留给需要更强推理能力的任务。
OpenClaw 与备选方案对比
| 功能 | OpenClaw | Apple Intelligence | Google Gemini | Microsoft Copilot |
|---|---|---|---|---|
| 开源 | 是 (MIT) | 否 | 否 | 否 |
| 自托管 | 是 | 否 | 否 | 否 |
| 聊天平台 | 20+ | 仅限 iMessage | Google Chat | Teams |
| 选择你的模型 | 任何 LLM | 仅限 Apple 模型 | 仅限 Gemini | 仅限 GPT |
| 浏览器控制 | 完全自动化 | 无 | 有限 | 有限 |
| Shell 命令 | 是 | 否 | 否 | 否 |
| 自定义 Skills | 5,400+ 社区 | 无 | Gems (有限) | Copilot Studio |
| 隐私 | 完全本地选项 | 设备端处理 | 仅限云端 | 仅限云端 |
| 成本 | 免费 + 模型成本 | 随设备附带 | 免费层 + 付费 | $30/月 (365) |
OpenClaw 在灵活性、隐私和可扩展性方面胜出。权衡之处在于设置的复杂性——备选方案可以开箱即用，但给你的控制权远不如 OpenClaw。
Source: What Is OpenClaw — DigitalOcean
社区与生态系统
OpenClaw 的增长催生了一个庞大的生态系统：
- ClawHub —— 拥有数千个社区贡献的官方 Skills 仓库
- awesome-openclaw-skills —— 一个包含 5,400+ 个 Skills 的精选列表
- nanobot —— 针对资源受限环境的超轻量级 OpenClaw 变体
- IronClaw —— 专注于隐私和安全的 Rust 重构版本
- OpenClaw Showcase —— 人们正在构建的内容的真实案例
Zeabur、Hostinger、DigitalOcean 和其他托管平台提供了一键部署模板，使你在五分钟内即可从零开始运行。
Source: OpenClaw Deploy Guide — Zeabur
OpenClaw 的下一步计划
该项目没有放缓的迹象。凭借 24.7 万+ stars 和 47,700 个 forks，它已成为自托管 AI Agent 的事实标准。插件生态系统正在迅速扩张，每天都有新的频道集成、工具插件和 Skills 发布。
更宏观的图景：OpenClaw 代表了人们与 AI 交互方式的转变。你不再是访问网站与机器人聊天，而是发送一条文本消息，由你的 AI 助手在你的机器上、在你的控制下，使用你选择的模型来处理其余事务。
如果你一直在等待 AI 走出聊天机器人的范畴，进入真实的自主行动领域，OpenClaw 就是你的起点。
快速参考
| 任务 | 命令 |
|---|---|
| 安装 | npm install -g openclaw@latest |
| 引导 | openclaw onboard --install-daemon |
| 启动 Gateway | openclaw gateway start |
| 停止 Gateway | openclaw gateway stop |
| 重启 Gateway | openclaw gateway restart |
| 查看日志 | openclaw gateway logs |
| 安装 Skill | openclaw skills install <name> |
| 搜索 Skills | openclaw skills search "<query>" |
| 列出 Skills | openclaw skills list |
| 更新 | npm update -g openclaw@latest |
| Docker 启动 | docker compose up -d |
| Docker 日志 | docker compose logs -f openclaw |
来源
- OpenClaw GitHub Repository
- OpenClaw Official Website
- OpenClaw Documentation
- OpenClaw — Wikipedia
- What is OpenClaw? — DigitalOcean
- OpenClaw Integrations
- OpenClaw Personal Assistant Setup Guide
- OpenClaw Skills Documentation
- ClawHub — Official Skills Registry
- awesome-openclaw-skills — 5,400+ Curated Skills
- Using OpenClaw with Ollama — DataCamp
- OpenClaw LLM Setup Guide — LaoZhang AI
- OpenClaw API & Model Configuration — Ofox
- How to Change Your AI Model in OpenClaw
- Best Models for OpenClaw — Haimaker
- OpenClaw Live Browser Control — Goldie Agency
- OpenClaw Use Cases 2026 — TLDL
- Top 10 OpenClaw Use Cases — Simplified
- OpenClaw Use Cases — Hostinger
- Advanced OpenClaw Workflows — LightNode
- OpenClaw Business Use Cases — Codebridge
- Deep Dive into OpenClaw Architecture — Medium
- What Are OpenClaw Skills — DigitalOcean
- How to Deploy OpenClaw with Docker — CyberNews
- OpenClaw Docker Documentation
- How to Install and Securely Run OpenClaw — IONOS
- OpenClaw Deploy Guide — Zeabur
- OpenClaw Security Risks — Bitsight
- Running OpenClaw Safely — Microsoft Security Blog
- Mastering OpenClaw — Medium (Vignaraj Ravi)
- OpenClaw Tutorial — AIML API
- nanobot — Ultra-Lightweight OpenClaw
- IronClaw — Rust-based OpenClaw