【OpenClaw学习记录】

OpenClaw学习记录

一、OpenClaw 核心介绍

1.1 什么是 OpenClaw

OpenClaw（龙虾） 是2025-2026年爆火的开源自主AI智能体框架，由奥地利程序员Peter Steinberger（PSPDFKit创始人）开发，曾用名Clawdbot、Moltbot，最终定名OpenClaw。

1.2 核心特点

本地部署，隐私安全：数据无需上传云端，全程在本地设备运行，杜绝隐私泄露风险。
全闭环任务执行：支持"语言指令→AI自主规划→调用工具/本地操作→结果反馈"全流程自动化。
多模型兼容：支持Claude、GPT-4o、Ollama、国内百炼/DeepSeek等主流大模型。
可插拔技能系统：内置文件操作、终端命令、邮件、浏览器、数据库等技能，支持自定义扩展。
多渠道交互：支持Telegram、飞书、Discord等聊天窗口远程指挥，也可通过Web控制台操作。

1.3 核心能力与应用场景

核心能力	典型应用场景
文件自动化	整理桌面、分类文档、批量重命名、数据统计
代码开发	生成代码、调试脚本、运行程序、管理项目
办公自动化	写周报/文案、生成表格、整理会议纪要、收发邮件
信息处理	网页抓取、数据汇总、生成图表、翻译文档
远程控制	通过飞书/Telegram远程操控电脑执行任务

二、部署前环境准备

2.1 系统要求

Windows：10/11 64位（推荐WSL2子系统，兼容性更好）。
macOS：12+（Intel/Apple Silicon均支持）。
Linux：Ubuntu 20.04+、Debian、CentOS等。

2.2 硬件要求

最低配置：双核CPU、4GB内存、200MB空闲磁盘。
推荐配置：四核CPU、8GB+内存、500MB+空闲磁盘（处理复杂任务更流畅）。

2.3 核心依赖

Node.js：v18+（必须，推荐v22 LTS版本）。
网络：安装时需联网下载依赖，运行后可离线（本地模型模式）。

2.4 国内网络优化

国内用户需提前配置镜像源，避免安装超时或失败：

bash 复制代码

# 配置npm淘宝镜像
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
# 配置pnpm镜像（推荐）
pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com

三、三种部署方案（从新手到进阶）

方案一：一键脚本部署

自动检测并安装Node.js、依赖，全程无需手动配置环境。

3.1.1 Windows（PowerShell管理员身份）

以管理员身份打开PowerShell（开始菜单搜索PowerShell，右键"以管理员身份运行"）。
执行国内镜像一键脚本（解决网络超时）：

powershell 复制代码

iwr -useb https://open-claw.org.cn/install-cn.ps1 | iex

等待2-5分钟，出现OpenClaw installed successfully即安装完成。

3.1.2 macOS/Linux/WSL2（终端）

打开终端（macOS：Terminal；Linux：系统终端）。
执行国内镜像一键脚本：

bash 复制代码

curl -fsSL https://open-claw.org.cn/install-cn.sh | bash

等待安装完成，输出版本号即成功。

方案二：npm全局安装（自定义配置）

适合有基础的用户，可自由切换版本、修改配置。

安装Node.js（v22+）：
- 推荐用nvm管理版本：nvm install 22 → nvm use 22。
全局安装OpenClaw（国内版，适配飞书）：

bash 复制代码

npm install -g openclaw-cn@latest

验证安装：

bash 复制代码

openclaw --version
# 输出版本号（如openclaw 2026.4.15）即成功

方案三：Docker容器部署（生产/隔离环境）

适合服务器部署，环境隔离、一键启停、不污染本地系统。

安装Docker并启动（官网下载对应系统版本）。
拉取OpenClaw镜像：

bash 复制代码

docker pull openclaw/openclaw:2026.4.15

启动容器（映射端口、挂载配置）：

bash 复制代码

docker run -d \
  --name openclaw \
  -p 18789:18789 \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  -v ~/.openclaw:/root/.openclaw \
  openclaw/openclaw:2026.4.15

进入容器初始化：

bash 复制代码

docker exec -it openclaw bash
openclaw init --full
exit

四、初始化配置（核心：绑定大模型+开启技能）

安装完成后，通过onboard向导完成初始化，全程交互式操作。

4.1 启动配置向导

bash 复制代码

openclaw onboard

4.2 关键配置步骤

步骤1：选择大模型服务商

国内首选：阿里百炼、DeepSeek、火山方舟（网络稳定、无需代理）。
海外可选：Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o（需配置代理或中转）。

步骤2：填写API Key

百炼：阿里云控制台→百炼大模型→创建应用→复制API Key。
DeepSeek：官网注册→API管理→创建密钥→复制保存。
粘贴Key时注意空格，复制后直接粘贴，避免手动输入错误。

步骤3：开启核心技能

文件管理：读写、整理、分类本地文件（必开）。
终端执行：运行命令、脚本、程序（谨慎授权，避免高危操作）。
网页搜索：联网获取信息、抓取内容（必开）。
飞书集成：绑定飞书机器人，远程指挥（国内用户首选交互方式）。

步骤4：设置Web控制台端口

默认端口：18789（可自定义，需放行防火墙）。

4.3 配置文件说明

配置文件默认路径：~/.openclaw/config.json，可手动修改：

json 复制代码

{
  "model": "baichuan",
  "apiKey": "你的API Key",
  "skills": ["file", "terminal", "search", "feishu"],
  "port": 18789
}

五、启动与访问OpenClaw

5.1 启动服务

bash 复制代码

openclaw start

成功提示：

复制代码

🦞 Lobster engine running
✅ Connected to 飞书
✅ Web console: http://localhost:18789

5.2 验证服务状态

方式1：命令行检查

bash 复制代码

openclaw doctor
# 所有项目显示✅即正常

方式2：浏览器访问

打开浏览器输入：http://localhost:18789，输入初始化时生成的Token登录Web控制台。

5.3 停止/重启服务

bash 复制代码

# 停止
openclaw stop
# 重启
openclaw restart

六、新手快速上手：第一个任务

6.1 交互方式（二选一）

Web控制台：直接在聊天框输入指令。
飞书：添加绑定的机器人为好友，发送指令。

6.2 测试指令

文件整理：把桌面所有图片整理到"桌面图片"文件夹。
代码生成：写一个Python爬虫，抓取某网站标题并保存到txt。
办公辅助：生成一份本周工作周报，包含工作总结、问题、下周计划。

6.3 任务执行流程

发送指令→龙虾AI解析需求→自主规划步骤。
调用对应技能（文件/终端/搜索）→自动执行操作。
完成后反馈结果→生成报告/文件。

七、常见问题与避坑指南

Q1：安装时网络超时/下载失败

解决方案：执行镜像配置命令→重新安装。

bash 复制代码

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

Q2：Windows PowerShell提示"禁止运行脚本"

解决方案：执行命令解除限制→重新安装。

powershell 复制代码

Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser -ExecutionPolicy RemoteSigned

Q3：启动后无法访问Web控制台

排查步骤：
1. 检查端口是否放行：防火墙→高级设置→放行18789端口。
2. 确认服务运行：openclaw doctor→所有✅。
3. 地址正确：http://localhost:18789（非https）。

Q4：大模型调用失败/返回错误

排查步骤：
1. 检查API Key是否正确（无空格、未过期）。
2. 确认模型服务商网络连通（国内用户优先百炼/DeepSeek）。
3. 检查余额：API Key对应账户是否有余额。

八、进阶：技能扩展与本地模型部署

8.1 安装社区技能

社区精选技能库：https://github.com/VoltAgent/awesome-openclaw-skills。

安装命令：

bash 复制代码

openclaw skill install 技能名称

8.2 部署本地模型（完全离线）

安装Ollama：https://ollama.com/（支持Windows/macOS/Linux）。
拉取本地模型：

bash 复制代码

ollama pull deepseek-r1:7b

配置OpenClaw使用本地模型：

bash 复制代码

openclaw config set model ollama:deepseek-r1:7b

重启服务：openclaw restart→完全离线运行。