OpenClaw 龙虾机器人本地部署与配置实战

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：

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。