OpenClaw 入门指南：本地部署与 AI 智能体实操

三、核心操作：常用指令与场景

3.1 基础指令

• 查看系统状态：帮我查看 OpenClaw 的运行状态，以及当前连接的模型；
• 文件操作：帮我创建一个名为 openclaw_test 的文件夹，写入内容；
• 网页操作：帮我打开百度，搜索关键词并总结结果；
• 日程管理：帮我添加一个明天下午 3 点的会议提醒；
• 技能管理：帮我安装 tavily-search 技能。

3.2 典型场景

• 自动化清理邮箱：删除广告邮件，标记重要邮件，整理清单。
• 远程控制电脑操作：远程打开应用、发送消息。
• 主动提醒服务：记住关键信息，到指定时间主动推送提醒。

3.3 技能管理

新手必装 3 个基础技能：

1. tavily-search：联网搜索技能。
2. agent-browser：浏览器自动化技能。
3. shell-skills：系统命令执行技能。

查看已安装技能：openclaw skills list 卸载技能：clawhub uninstall 技能名称

四、深度解析：核心架构与工作原理

4.1 六大核心子系统

1. Gateway（网关层）：常驻后台 Node.js 进程，负责监听消息、路由和安全认证。
2. Router（路由层）：分发任务给对应的 Agent 实例。
3. Agent Loop（智能体循环）：遵循 Lobster 模式，实现'思考 - 执行 - 观察 - 反馈'闭环。
4. Brain（推理层）：与大语言模型交互，构建 Prompt。
5. Memory（记忆层）：采用'文件即状态'，存储 Soul、长期记忆、会话上下文等。
6. Scheduler（调度层）：支持心跳模式和定时模式，实现主动服务。

4.2 核心工作流程

以'预订餐厅'为例：用户发送指令 -> Gateway 接收 -> Router 分配 -> Agent 拆解任务 -> 调用技能执行 -> 获取结果 -> 反馈给用户 -> 更新记忆。

五、进阶技巧：自定义技能与安全优化

5.1 自定义技能示例

OpenClaw 的技能本质是脚本文件，支持 JavaScript/Python。

// 技能名称：daily-weather
module.exports = {
  name: "daily-weather",
  description: "每日天气提醒",
  schedule: "0 8 * * *",
  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}`);
    agent.memory.set("weather_preference", "每日 8 点提醒");
  },
};

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

5.2 安全优化

1. 渐进式授权：初次仅给予只读权限。
2. 开启操作日志：执行 openclaw security audit --deep。
3. 沙箱隔离：在配置文件中开启沙箱模式。

六、常见问题排查

• Gateway 启动失败，端口占用：修改配置文件端口为 18790，重启服务。
• 聊天渠道无响应：检查网络，重启渠道服务或重新配对。
• API Key 无效：检查完整性，重新生成并配置。
• Windows 无法运行：建议安装 WSL2 后部署。

七、总结

OpenClaw 的核心价值是将 AI 从聊天工具升级为执行工具。通过本地优先、持续记忆、高度可扩展的特点，成为用户的贴身数字员工。后续可深入学习 Lobster 智能体循环机制，开发复杂自定义技能，或探索多 Agent 协作。项目源码地址：https://github.com/openclaw/openclaw