OpenClaw 龙虾机器人本地部署与配置实战
近期有不少开发者询问 OpenClaw 的部署细节，这里整理一份更详尽的配置指南。除了基础运行外，还补充了必要的进阶操作，建议收藏备用。
前置准备：Token 平台选择
部署前需准备可用的 API Key。目前有两个相对稳定的免费方案，可根据需求选择。
硅基流动（推荐）
地址：https://cloud.siliconflow.cn
注册账号并完成认证后通常会有额度赠送，可用于调用部分收费模型。在 API 秘钥管理页面新建密钥即可。
该平台模型丰富，部分原本免费的模型配合新政策依然可用。建议优先尝试首页推荐的模型，稳定性较好。
推理时代（备选）
注册后创建自己的 Key。如果已有部署环境可直接复用。该平台标注为 -free 的模型均支持免费调用。
环境安装与配置
需要安装的软件包括 Cherry Studio、Node.js 和 Git。
- Cherry Studio: https://www.cherry-ai.com/download
- Node.js: https://nodejs.org/zh-cn/download/
- Git: https://git-scm.com/
注意：安装 Node.js 时请确认芯片架构（如 x64 或 arm64），避免选错导致后续运行报错。安装过程中勾选自动安装依赖项。
安装完成后，打开 Cherry Studio 并确保导航栏位于左侧。点击左侧龙虾机器人图标进入安装流程。
模型接入配置
在 Cherry Studio 设置中填入刚才准备的 API Key 及平台地址。务必先添加免费模型，系统支持 Gemini 和 ChatGPT 协议，兼容性较好。
国内厂商模型通常连接顺畅，测试通过后即可启动。
回到 clawbot 界面，选择对应模型启动，即可开始分配任务。
进阶扩展：技能与调度
对于熟悉命令行的用户，建议执行以下优化操作以提升 Agent 能力。
1. 安装 ClawHub 并切换镜像源
使用 npm 全局安装 clawhub，并将默认源切换至阿里云国内镜像，提升下载速度。
npm i -g clawhub
openclaw config set --global registry https://openclaw.registry.aliyuncs.com
2. 安装必要技能
通过 clawhub install <技能名称> 安装核心插件。以下是推荐的基础技能清单：
| 序号 | 技能名称 | 必装理由 |
|---|---|---|
| 1 | tavily-search | 联网实时搜索，解决 AI 信息滞后问题 |
| 2 | self-improving-agent | 记录错误并自我优化，越用越智能 |
| 3 | find-skills | 自动检索适配技能，解决选型痛点 |
| 4 | clawhub-update | 一键更新所有已装技能 |
| 5 | session-manager | 管理会话，支持对话保存与恢复 |
3. 远程调度（钉钉）
飞书存在限流风险，实际测试中推荐使用钉钉进行远程指挥。
首先安装钉钉依赖插件：
openclaw plugins install https://github.com/soimy/clawdbot-channel-dingtalk.git
若遇到网络访问限制，可尝试寻找国内镜像源下载。随后登录钉钉开放平台，创建企业内部应用并获取凭证，完成机器人配置发布。
4. 记忆增强（节省 Token）
引入 MemOS 插件可大幅降低 Token 消耗，据实测账单压缩率可达 75% 以上。
openclaw plugins install github:MemTensor/MemOS-Cloud-OpenClaw-Plugin
配置完成后，机器人的长期交互将更加稳定高效。
