OpenClaw 龙虾机器人本地部署与配置指南
OpenClaw（Lobster）是一个基于 AI Agent 的自动化框架，允许用户通过自然语言调度任务。本文将详细阐述从环境准备、模型接入到远程控制的完整部署方案，帮助开发者快速搭建自己的 AI 代理。
效果预览
部署完成后，你可以直接询问 clawdbot 当前的模型状态或执行任务：
环境准备
1. API 密钥获取
为了运行模型，我们需要接入支持免费或低成本调用的 API 平台。以下推荐两个经过测试的方案：
硅基流动 (SiliconFlow)
硅基流动提供较为稳定的免费额度及注册礼遇。访问 官方地址 注册账号，完成认证后在控制台新建 API Key。
该平台部分模型原本免费，配合注册优惠可覆盖大部分开发需求。建议优先使用体验较好的基础模型进行测试。
推理时代 (Inference Era)
如果追求纯免费方案，可以尝试推理时代。访问 官网 注册并创建 Key。
其免费模型列表会标注 -free 标识，方便识别。虽然稳定性略逊于前者，但作为备用方案非常友好。
2. 基础软件安装
部署需要以下核心依赖，请根据操作系统选择对应版本：
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：
| 序号 | 技能名称 | 必装理由 |
|---|---|---|
| 1 | tavily-search | 联网实时搜索，解决 AI 信息滞后问题 |
| 2 | self-improving-agent | 记录错误并自我优化，提升交互智能度 |
| 3 | find-skills | 自动检索并推荐适配技能 |
| 4 | clawhub-update | 一键更新所有已装技能 |
| 5 | session-manager | 管理会话，支持对话内容保存与恢复 |
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
- 登录 钉钉开放平台 并切换至企业视角。
- 创建企业内部应用。
- 获取应用凭证（AppKey 与 AppSecret）。
- 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。
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。