OpenClaw 开源 AI 智能体框架入门与部署指南

安装步骤

1. 安装 CLI 工具

CLI 是操作核心，复制对应系统的命令到终端：

# macOS/Linux
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

# Windows (WSL2 内)
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

或者全局安装：

npm install -g openclaw@latest

安装后输入 openclaw --version 验证。

2. 运行引导向导

使用向导自动配置参数，无需手动改配置文件：

openclaw onboard --install-daemon

按提示完成以下配置：

1. 选择本地 Gateway。
2. 输入 AI 模型 API Key。
3. 选择聊天渠道并登录。
4. 安装后台守护进程。

3. 启动与验证

若未自动启动，手动运行：

openclaw gateway --port 18789 --verbose

浏览器访问 http://127.0.0.1:18789/ 粘贴 Token 登录。在 Telegram 发送'查看当前目录文件'，若返回结果则部署成功。

常用场景与指令

部署完成后，直接在聊天渠道发送自然语言指令即可。

• 系统状态：帮我查看 OpenClaw 的运行状态及连接模型。
• 文件操作：创建一个名为 test 的文件夹，写入'Hello OpenClaw'。
• 网页搜索：打开百度搜索'最新技术趋势'，总结给我。
• 日程管理：添加明天下午 3 点的会议提醒。

典型实操案例

自动化清理邮箱

指令：删除所有广告邮件，标记工作邮件为已读，整理清单。 原理：调用邮箱技能筛选关键词，执行删除和标记操作。

远程控制

指令：远程打开微信，发消息给张三。 原理：模拟鼠标键盘操作，适合紧急场景。

主动提醒

指令：记住配偶生日，提前一天提醒准备礼物。 原理：利用长期记忆和定时任务推送。

进阶：自定义技能与安全

编写自定义技能

技能本质是脚本文件，支持 JavaScript。例如每日天气提醒：

// 技能名称：daily-weather
module.exports = {
  name: "daily-weather",
  description: "每日天气提醒",
  schedule: "0 8 * * *", // 每日 8 点执行
  async run(agent) {
    const weather = await agent.tools.web.search("今日本地天气");
    await agent.channels.send("telegram", `今日天气：${weather}，记得增减衣物哦～`);
    agent.memory.set("weather_preference", "每日 8 点提醒");
  },
};

保存至 ~/.openclaw/skills/daily-weather 目录，执行 openclaw skills reload 启用。

安全优化建议

由于具备设备操作权限，需注意安全：

1. 渐进式授权：初期仅给只读权限，敏感操作需确认。
2. 开启日志：执行 openclaw security audit --deep 追溯任务。
3. 沙箱隔离：配置文件中开启沙箱模式，避免恶意指令影响本地。

常见问题排查

• 端口占用：修改配置文件中的端口号，重启服务。
• 无响应：检查网络，重启渠道服务或重新配对。
• API Key 无效：检查是否完整，重新生成配置。
• Windows 兼容：建议使用 WSL2 环境部署。

结语

OpenClaw 的核心价值在于将 AI 从聊天工具升级为执行工具。通过本地优先、持续记忆和高度可扩展的特点，它能真正成为用户的贴身数字员工。对于开发者，建议深入研究其架构源码，开发专属技能插件；对于普通用户，先跑通基础流程，再尝试安装技能，逐步释放自动化潜力。