OpenClaw 龙虾机器人本地部署与配置指南

注意：安装 Node.js 时请确认芯片架构（如 x64 或 arm64），避免选错导致运行异常。安装过程中建议勾选自动安装依赖项。

模型配置与启动

打开 Cherry Studio 设置界面，将上一步获取的 API Key 填入对应平台字段。

关键步骤：务必先添加免费模型。在管理界面底部点击'管理'，将支持的 Gemini 或 ChatGPT 类模型加入白名单。

添加完成后进行连通性测试，国内厂商的模型通常连接顺畅。

随后回到 Clawbot 图标处，选择已配置的模型启动服务。

启动后即可向机器人派发任务。若后续需要更高性能，可随时切换至付费模型。

进阶扩展配置

对于希望深度定制的用户，建议执行以下操作以增强功能。

1. 安装 ClawHub 并配置镜像源

使用 npm 全局安装 ClawHub，并将源切换为阿里云镜像以提升国内下载速度。

npm i -g clawhub

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

2. 安装必要技能 (Skills)

通过 ClawHub 安装核心技能包，命令格式如下：

clawhub install <技能名称>

以下是推荐的基础技能清单：

远程调度与控制

虽然飞书等工具常被推荐，但在实际测试中可能存在限流丢包问题。钉钉在企业级应用中的稳定性更佳，配置相对简单。

1. 安装钉钉插件

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

如遇网络问题无法访问 GitHub，可寻找内地镜像源下载插件包手动安装。

2. 配置钉钉应用

1. 登录 钉钉开放平台 并切换至企业视角。
2. 创建企业内部应用。
3. 获取应用凭证（AppKey 与 AppSecret）。
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。

配置成功后，即可通过钉钉随时指挥机器人执行任务。

记忆增强与 Token 优化

节省 Token 消耗的最佳方式是增强机器人的长期记忆能力。推荐使用 MemOS 插件。

安装命令如下：

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

启用该模块后，预计可减少 75% 以上的账单压缩，显著提升性价比。

后续如有新技巧或大型玩法攻略，将在相关技术专题中持续更新。