OpenClaw 机器人部署流程涵盖环境准备、软件安装、模型配置及远程调度。介绍如何获取免费 API Key，安装 Cherry Studio 与 Node.js 环境，配置硅基流动或推理时代模型。进阶部分包含 ClawHub 技能管理、阿里云镜像源切换、钉钉集成以及 MemOS 记忆增强方案，实现低成本自动化任务执行。
部署完成后，可通过询问 clawdbot 当前模型状态来验证运行效果。
首先需准备可用的 API 平台。以下提供两个经过测试的方案：
访问硅基流动官网注册账号并完成认证，通常可获得一定额度的体验金用于测试收费模型。
地址：https://cloud.siliconflow.cn/
在 API 秘钥管理页面新建密钥即可使用。
该平台支持多种模型，部分原本免费的模型配合注册礼遇可继续使用，建议优先尝试第一个可用模型。
注册后创建自己的 Key 备用。若已搭建龙虾可直接应用此 Key。
该平台提供免费模型，配置时通常带有 -free 标识以便识别。
需要安装以下基础环境：
安装 Cherry Studio 时直接按向导操作，注意根据系统架构选择对应版本。
Node.js 安装时需确认芯片类型匹配，并勾选自动安装依赖选项。
安装完成后，确保 Cherry Studio 导航栏位于左侧，点击龙虾机器人图标开始安装。
打开 Cherry Studio 设置，填入之前准备的 Key 及平台地址。
务必先添加免费模型。在管理界面将支持的 Gemini 和 ChatGPT 模型加入列表。
添加完成后进行测试，国内模型厂商通常兼容性良好。
回到 clawdbot 小图标，选择对应模型启动即可执行任务。
启动后可为机器人分配任务。若追求更高性能，后续也可切换至更强大的模型。
npm i -g clawhub
配置阿里云国内镜像源以加速下载：
openclaw config set --global registry https://openclaw.registry.aliyuncs.com
使用以下命令安装技能：
clawhub install <技能名称>
推荐安装的基础技能如下：
| 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 |
| 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，支持保存/恢复对话内容 |
考虑到办公自动化需求及限流情况，推荐使用钉钉进行远程调度。
安装钉钉依赖插件：
openclaw plugins install https://github.com/soimy/clawdbot-channel-dingtalk.git
若访问受限，可寻找内地镜像下载包手动安装。
可选开启 AI 卡片流式输出以提升体验。
至此，即可通过远程指令指挥机器人工作。
节省 Token 的有效方式是增强机器人的长期记忆能力。此处推荐使用 MemOS。
安装命令如下：
openclaw plugins install github:MemTensor/MemOS-Cloud-OpenClaw-Plugin
该方案可大幅降低 Token 消耗，账单压缩率据称可达 75% 以上。
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