OpenClaw 龙虾机器人免费部署与配置指南

Cherry 的安装无需太多技巧，直接下一步即可。但 Node.js 下载时千万别选错芯片类型，安装时建议勾选自动安装依赖。

几个必要的安装包安装完成后，就可以一键安装 ClawBot。

先确认 Cherry 的设置导航栏是在左侧的：

点击左侧龙虾机器人图标，开始安装：

装完成之后，就可以进行模型配置了。

模型配置

打开 CherryStudio 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。在当前操作界面翻到最下面点管理，将免费模型加一些进来。这支持 Gemini 和 ChatGPT 接口，非常实用。

添加完测试一下，选国内的模型厂商一般都是通的：

这样就可以开始体验 ClawDBot 了。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，如果你的投入产出理想的话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，需要懂点命令行的。

进阶操作建议

安装 ClawHub 并更换源

为了获得更好的扩展性，建议安装 ClawHub 并将镜像源更换为阿里云国内镜像。

安装命令：

npm i -g clawhub

配置国内镜像源：

openclaw config set --global registry https://openclaw.registry.aliyuncs.com

安装必要技能

使用 clawhub install <技能名称> 安装所需技能。以下是推荐的基础技能列表：

远程调度连接

很多人推荐安装飞书，但实际测试发现飞书限流严重，容易丢包。最终选择了钉钉，配置相对简单。

先安装钉钉依赖插件：

openclaw plugins install https://github.com/soimy/clawdbot-channel-dingtalk.git

如果访问不了，尝试寻找内地镜像下载下来，或者让 openclaw 自己装，然后把必要的 key 直接发给机器人，机器人可以自己安装。

接着：

1. 登录钉钉开放平台（https://open.dingtalk.com），切换到你的企业。
2. 创建企业内部应用。
3. 获取应用凭证。
4. 添加并配置机器人。
5. 发布应用与机器人。
6. （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，随时随地给它发命令让它干活儿。

记忆增强与 Token 优化

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，有 Key 的体验会更好。

安装命令（也可以把你的密钥丢给机器人让他自己装）：

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。