OpenClaw 龙虾机器人本地部署与进阶配置指南

安装 Cherry Studio 时直接按向导操作即可，注意根据系统架构选择对应版本。Node.js 安装时需留意芯片类型（如 x64 或 arm64），并勾选自动安装依赖项。

环境准备完毕后，即可通过 Cherry Studio 一键安装 Clawbot。请确认导航栏位于左侧，点击龙虾机器人图标开始安装。

3. 模型配置

打开 Cherry Studio 设置，填入刚才准备的 API Key 及平台地址。务必先添加免费模型列表，以便后续切换使用。

在管理界面中，将支持的 Gemini 或 ChatGPT 类模型加入白名单。国内厂商的模型通常兼容性较好，添加后可直接测试连通性。

测试通过后，回到 Clawbot 小图标，选择对应模型启动即可派发任务。虽然免费方案可用，但若有更高性能需求，后续也可升级至更强模型。

对于初学者，上述步骤已足够使用。以下是进阶应用，涉及命令行操作，建议保存备用。

4. 推荐操作（进阶配置）

4.1 安装 ClawHub 并更换镜像源

为了获得更好的下载速度和稳定性，建议将 ClawHub 源切换为阿里云国内镜像。

npm i -g clawhub

配置全局镜像地址：

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

4.2 安装必要 Skill

使用以下命令安装技能包：

clawhub install <技能名称>

推荐的基础技能清单如下：

5. 连接飞书或钉钉远程调度机器人

部分用户倾向于使用飞书，但实测发现存在限流导致丢包的情况。相比之下，钉钉的配置更为稳定，适合办公自动化场景。

首先安装钉钉依赖插件：

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

若无法直接访问 GitHub，可寻找内地镜像下载资源包，手动解压后放入插件目录。

随后登录钉钉开放平台，切换到目标企业，依次完成以下步骤：

1. 创建企业内部应用
2. 获取应用凭证
3. 添加并配置机器人
4. 发布应用与机器人
5. （可选）开启 AI 卡片流式输出

配置完成后，即可通过钉钉随时指挥机器人执行任务。

6. 记忆增强（节省 Token 消耗）

降低 Token 消耗的有效方式是增强机器人的长期记忆能力。这里推荐使用 MemOS，其 Key 可免费申请，相比无 Key 模式稳定性更佳。

安装命令如下：

openclaw plugins install github:MemTensor/MemOS-Cloud-OpenClaw-Plugin

启用后，Token 消耗预计可降低 75% 以上，大幅减少账单压力。

后续如有新的小技巧或玩法，会持续在相关技术专栏中更新。