效果预览
部署完成后，可以直接向 clawdbot 提问当前模型状态。验证通过后再进行后续配置。
一、API 接入准备
运行 OpenClaw 需要接入大模型 API。这里推荐两个方案，测试后执行效率尚可。
1.1 硅基流动（推荐）
注册认证后赠送额度，可体验部分收费模型。访问地址：https://cloud.siliconflow.cn/i/6T57VxS2
登录后在 API 秘钥处新建密钥。硅基流动内很多模型原本免费，加上注册礼遇，性价比很高。建议优先使用截图中的第一个模型体验。
1.2 推理时代（纯免费）
纯免费方案，但稳定性略逊于前者。访问地址：https://aihubmix.com/?aff=DJ5f
注册后创建 Key 备用。如果已搭建好龙虾可直接用这个 key。模型列表中标注 -free 的为免费模型，配置时容易识别。
二、环境搭建
需安装以下基础软件，根据系统情况选择对应版本。
- Cherry Studio：https://www.cherry-ai.com/download
- Node.js：https://nodejs.org/zh-cn/download/
- Git：https://git-scm.com/
Cherry Studio 安装直接下一步即可。Node.js 下载时千万别选错芯片类型，安装时勾选自动安装依赖。
确认 Cherry Studio 导航栏在左侧，点击龙虾机器人图标开始安装。
装完成之后，就可以进行模型配置了。
三、模型配置
打开 Cherry Studio 的设置，将刚才准备的 Key 填入对应的平台地址。
注意一定要先添加免费模型。翻到最下面点管理，将支持的 Gemini 和 ChatGPT 模型加一些进来。
添加完测试一下，选国内的模型厂商一般都是通的。
回到 clawdbot 小图标，然后选择对应的模型启动。
启动之后，我们就可以给自己的龙虾派任务了。当然，免费不是目的，如果投入产出理想也可以使用更强大的模型。
对于小白现在就可以用了，下面是进阶应用，需要懂点命令行。
四、进阶操作
4.1 安装 ClawHub 并更换镜像源
安装 ClawHub 命令：
npm i -g clawhub
配置国内镜像源：
openclaw config set --global registry https://openclaw.registry.aliyuncs.com
4.2 安装必要技能
安装技能命令：
clawhub install <技能名称>
推荐安装的基础技能如下表：
| 序号 | 技能名称 | 必装理由 |
|---|---|---|
| 1 | tavily-search | 联网实时搜索，支持精准问答/热点查询，解决 AI 信息滞后问题 |
| 2 | self-improving-agent | 让 Agent 记录错误并自我优化，交互越久越智能 |
| 3 | find-skills | AI 自动检索 ClawHub 并推荐适配技能，解决「装什么」痛点 |
| 4 | clawhub-update | 一键更新所有已装技能，同步官方最新版本 |
| 5 | session-manager | 管理 OpenClaw 会话，支持一键保存/恢复对话内容 |
五、远程调度
飞书存在限流丢包问题，推荐使用钉钉。配置很简单。
先安装钉钉依赖插件：
openclaw plugins install https://github.com/soimy/clawdbot-channel-dingtalk.git
登录钉钉开放平台（https://open.dingtalk.com），切换到你的企业。
- 创建企业内部应用
- 获取应用凭证
- 添加并配置机器人
- 发布应用与机器人
- （可选）开启 AI 卡片流式输出
效果如下：
这样，你就可以远程指挥自己的机器人了，随时随地给他发命令让他干活儿。
六、记忆增强
节省 Token 的最佳方式是增强机器人的记忆，这里使用的是 MemOS，Key 是免费的。
安装命令：
openclaw plugins install github:MemTensor/MemOS-Cloud-OpenClaw-Plugin
这样你的 Token 消耗就可以大幅节省，据说可以达到 75% 以上的账单压缩。后续相关新的小技巧会在评论区更新，大的玩法攻略会单独更新到 AI Agent 专题中。