clawdbot (openclaw) + discord 机器人部署指南学习教程

clawdbot (openclaw) + discord 机器人部署指南学习教程

本文介绍了基于 ClawdBot(OpenClaw)框架在 Discord 平台部署 AI 对话机器人的完整流程。内容包括:Discord Application 与 Bot 的创建配置、OAuth2 权限管理、pnpm 全局安装、Daemon 服务配置、多模型 API 接入(支持智谱 GLM 等主流大模型)、Gateway 服务启动与调试等核心环节。

一、网络要求

  • 魔法
  • 确保网络能够访问Discord服务
  • TUN模式(关键哦)

二、Discord平台配置

2.1 访问Discord开发者平台

访问地址:https://discord.com/developers/applications

2.2 创建应用程序

  1. 登录Discord开发者平台
  2. 点击"New Application"创建新应用
  3. 输入应用名称并确认创建
外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

2.3 创建Bot

  1. 在应用设置页面,找到"Bot"选项卡
  2. 点击"Add Bot"创建机器人
  3. 确认创建Bot
  4. 找到"Token"部分
  5. 点击"Copy"复制Token

注意:请妥善保管Token,不要泄露

在这里插入图片描述

2.4 配置Bot权限

  1. 在Bot设置页面中,配置所需的权限
  2. 根据实际需求勾选相应的权限选项

保存配置

在这里插入图片描述

2.5 生成邀请链接

  1. 进入"OAuth2" → “URL Generator”
  2. 选择所需的作用域(Scopes)
  3. 选择Bot权限

复制生成的邀请链接

在这里插入图片描述

2.6 添加Bot到服务器

  1. 打开生成的邀请链接
  2. 选择要添加Bot的Discord服务器
  3. 确认授权
  4. Bot将自动加入到指定的服务器
在这里插入图片描述

三、clawdbot (openclaw) 安装配置

clawdBot (openclaw) 开发者平台:https://docs.openclaw.ai/

3.1 全局安装ClawdBot

pnpmadd -g clawdbot@latest 
说明:官方已将项目改名为 openclaw,但 clawdbot 命令仍然可以正常使用。

3.2 初始化配置

执行初始化命令:

clawdbot onboard --install-daemon 

3.3 配置参数

按照提示依次填写以下信息:

3.3.1 配置AI模型
  • 选择您使用的AI模型提供商
  • 示例:智谱GLM(根据实际使用的模型自行调整)
  • 输入对应的API Key

提前准备

  • 确保已获取对应AI服务的API Key

确认API Key的有效性和配额!

在这里插入图片描述
3.3.2 配置Discord Bot Token
  • 输入在步骤2.3中复制的Bot Token

确保Token正确无误

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

3.4 启动Gateway服务

执行以下命令启动服务:

clawdbot gateway --port 18789 --verbose 

参数说明

  • --port 18789:指定服务端口为18789
  • --verbose:启用详细日志输出在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

四、使用机器人

4.1 与机器人对话

  1. 打开Discord应用
  2. 进入已添加Bot的服务器
  3. 在频道中@机器人名称
  4. 输入您的消息即可开始对话

示例

@机器人名称 你好,你是谁? 
在这里插入图片描述

故障排查

常见问题

  1. Bot无法响应
    • 检查VPN连接是否正常
    • 确认Gateway服务是否正在运行
    • 验证Bot Token是否正确
  2. API调用失败
    • 检查API Key是否有效
    • 确认API配额是否充足
    • 查看verbose日志获取详细错误信息
  3. 权限问题
    • 确认Bot在Discord服务器中拥有必要的权限
    • 检查频道权限设置

注意事项

  1. 安全提醒
    • 切勿将Bot Token和API Key泄露给他人哈
    • 建议定期更换Token和密钥
  2. 网络要求
    • 始终保持VPN连接稳定
    • 确保网络能够访问Discord和AI服务

附录

相关链接

Read more

3DMAX VR渲染器局部渲染设置教程

3DMAX VR渲染器局部渲染设置教程

VR 渲染器局部渲染设置 VR 渲染器的局部渲染功能灵活适配多种场景(尤其全景图),操作步骤如下: 1. 调出渲染设置面板:在 3DMAX 软件中,直接按下快捷键「F10」,快速打开渲染设置窗口(也可通过顶部菜单栏「渲染」→「渲染设置」手动调出)。 2. 确认渲染器类型:在渲染设置面板中,切换到「指定渲染器」选项卡,确保当前选定的渲染器为「V-Ray 渲染器」(若未选中,点击下拉菜单切换即可)。 1. 打开 VR 帧缓冲器:切换到「V-Ray」选项卡,找到「帧缓冲器」设置项,勾选「启用内置帧缓冲器」(部分版本默认开启),点击右侧「显示 VFB」按钮,调出 VR 帧缓冲窗口。 1.

AI绘画师转型指南:用LLaMA Factory定制你的提示词生成器

AI绘画师转型指南:用LLaMA Factory定制你的提示词生成器 作为一名Stable Diffusion资深用户,你是否经常遇到这样的困扰:精心设计的画面构思,却因为提示词(Prompt)质量不佳而无法准确呈现?语言模型生成的描述总是不够精准或缺乏创意。本文将介绍如何通过LLaMA Factory框架快速微调大语言模型,打造专属于你的提示词生成器。这类任务通常需要GPU环境,目前ZEEKLOG算力平台提供了包含该镜像的预置环境,可快速部署验证。 为什么需要定制提示词生成器 Stable Diffusion等AI绘画工具对提示词极为敏感,好的提示词需要: * 准确描述画面元素(主体、风格、构图等) * 合理使用权重符号和分隔符 * 包含艺术风格术语和专业技术词汇 * 保持语义连贯性 通用语言模型生成的提示词往往过于笼统或不符合绘画领域的特殊表达习惯。通过微调,我们可以让模型: 1. 学习优质提示词的语法结构 2. 掌握绘画领域的专业术语 3. 适应你的个人创作风格 LLaMA Factory快速入门 LLaMA Factory是一个开源的低代码大模

【AFDM与信号处理:论文阅读】仿射频分复用:扩展OFDM以实现场景灵活性和弹性

【AFDM与信号处理:论文阅读】仿射频分复用:扩展OFDM以实现场景灵活性和弹性

2025.12.17 虽说还没做过AFDM,但是作为最近比较流行的多载波方案之一,还是有必要去简单学习一下的。因此建立此帖,从小白的视角学习下关于AFDM的相关内容。 【AFDM与信号处理:论文阅读】Affine Frequency Division Multiplexing: Extending OFDM for Scenario-Flexibility and Resilience * 一、前言 * 1.1 写在前面 * 1.2 中心思想 * 二、摘要 * 三、引言 * 四、双重扩散信道中的挑战 * 五、AFDM的基本原理 * 六、潜在应用场景 一、前言 1.1 写在前面 论文题目:Affine Frequency Division Multiplexing: Extending OFDM

RetinaFace检测+CurricularFace识别:完整人脸分析解决方案

RetinaFace检测+CurricularFace识别:完整人脸分析解决方案 在安防系统中,人脸识别技术早已不是“有没有”的问题,而是“好不好用、准不准、稳不稳”的实战考验。作为一家安防系统集成商,你可能经常面临这样的挑战:客户希望看到一个能同时完成人脸检测和高精度识别的端到端演示系统,但自己搭建两个独立模块耗时耗力,调试困难,还容易出错。 别担心,现在有一个开箱即用的AI镜像方案——集成了 RetinaFace 人脸检测 + CurricularFace 人脸识别 的完整流程,专为像你这样需要快速验证、高效部署的集成场景设计。这个镜像不仅省去了繁琐的环境配置,还能一键启动服务,直接输入监控截图或视频帧,就能输出“谁出现在画面中”以及“这是哪位已知人员”的结果。 本文将带你从零开始,一步步部署并使用这套完整的人脸分析系统。无论你是技术负责人评估方案可行性,还是工程师准备现场演示,都能轻松上手。学完之后,你可以: * 理解 RetinaFace 和 CurricularFace 分别解决了什么问题 * 在 GPU