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OpenClaw 龙虾机器人本地部署与配置指南

介绍 OpenClaw 龙虾机器人的本地部署流程。首先准备硅基流动或推理时代的免费 API Key,安装 Cherry Studio、Node.js 和 Git 环境。接着在 Cherry Studio 中配置模型并启动 ClawBot。进阶操作包括通过 npm 安装 ClawHub 及阿里云镜像源,添加联网搜索、自我优化等基础技能。此外,支持集成钉钉进行远程调度,并使用 MemOS 插件增强记忆以节省 Token 消耗。

黑客发布于 2026/4/6更新于 2026/7/2048 浏览
OpenClaw 龙虾机器人本地部署与配置指南

效果测试

部署完成基础运行效果测试,你可以直接问 clawdbot 当前的模型。

1. Token 平台准备

首先,准备好可以免费使用的 API 平台。这里提供两个方案:

1.1 硅基流动获取 ApiKey(推荐)

硅基流动地址:https://cloud.siliconflow.cn

如果有账号的直接登录,没有的注册一个账号。认证完成后在 API 秘钥地方新建秘钥。

硅基流动里面很多模型原来是免费的,有了注册礼,很多收费的模型也相当于免费用了。建议使用截图的第一个模型体验一下。

1.2 推理时代 Api(纯免费方案)

推理时代地址:https://aihubmix.com/

注册之后创建自己的 key 备用。如果已经搭建好的龙虾可以直接用这个 key。

推理时代有很多模型是直接免费的,免费的后面都会给你标注一个 -free,这在我们配置的时候很容易识别。

准备好 key 之后,可以回到首页看一下免费的模型有哪些。

2. 必要软件及下载安装配置

  • Cherry Studio 下载地址:https://www.cherry-ai.com/download
  • Node.js 下载地址:https://nodejs.org/zh-cn/download/
  • Git 官方下载地址:https://git-scm.com/

其中 Git 下载较慢,建议根据网络情况选择镜像源。

Cherry 的安装没有太多技巧,直接下一步即可,但要根据自己的系统情况进行下载。

Node.js 下载的时候注意选择正确的芯片类型,安装时勾选自动安装依赖。

几个必要的安装包安装完成之后,下面就是一键安装 clawbot。

先确认自己的 Cherry 设置导航栏是在左侧的。

点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。

3. 模型配置

打开 Cherry Studio 的设置,然后将刚才准备的 key 填入对应的平台地址。

注意一定要先添加免费模型:

还是当前操作界面,翻到最下面点管理,然后将免费模型加一些进来。这个是支持 Gemini 和 ChatGPT 的。

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,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。

4. 推荐操作

4.1 安装 ClawHub 并更换 ClawHub 源到阿里云国内镜像

安装 ClawHub 命令:

npm i -g clawhub

配置国内镜像源命令:

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

4.2 安装必要 Skill

安装 Skill 的命令:

clawhub install <技能名称>

推荐安装的基础技能:

序号技能名称必装理由
1tavily-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
2self-improving-agent让 Agent 记录错误并自我优化,交互越久越智能
3find-skillsAI 自动检索 ClawHub 并推荐适配技能,解决「装什么」痛点
4clawhub-update一键更新所有已装技能,同步官方最新版本
5session-manager管理 OpenClaw 会话,支持一键保存/恢复对话内容

5. 连接飞书或钉钉远程调度机器人

很多人推荐安装飞书,可能出于办公自动化需要,但是实际测试发现飞书限流,很多语句会丢包,所以最终选择了钉钉,基本上面配置很简单。

先安装钉钉依赖插件:

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

(如果访问不了,直接找一找内地镜像下载下来,告诉 openclaw 自己装,然后把必要的 key 直接发给机器人,机器人可以自己装)

然后:

  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。

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。

6. 记忆增强(节省 Token 消耗)

节省 token 的最佳方式是增强机器人的记忆,所以我这里使用的是 MemOS,key 是免费的,我还是觉得有 key 的更好一点。

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。

目录

  1. 效果测试
  2. 1. Token 平台准备
  3. 1.1 硅基流动获取 ApiKey(推荐)
  4. 1.2 推理时代 Api(纯免费方案)
  5. 2. 必要软件及下载安装配置
  6. 3. 模型配置
  7. 4. 推荐操作
  8. 4.1 安装 ClawHub 并更换 ClawHub 源到阿里云国内镜像
  9. 4.2 安装必要 Skill
  10. 5. 连接飞书或钉钉远程调度机器人
  11. 6. 记忆增强(节省 Token 消耗)
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