OpenClaw 迁移指南:如何把 AI 助手搬到新电脑

OpenClaw 迁移指南:如何把 AI 助手搬到新电脑

本文记录如何将 OpenClaw AI 助手(包括记忆、配置、本地模型)完整迁移到新电脑。

目录


概述

OpenClaw 是一个开源的 AI 助手框架,支持多渠道接入(钉钉、Telegram、Discord 等)。它的数据主要分为三部分:

内容说明位置
程序本体OpenClaw 运行时npm 全局包
配置文件API Key、渠道配置等~/.openclaw/config.yaml
工作空间记忆、脚本、文档~/.openclaw/workspace/

其中,工作空间可以用 Git 管理,实现跨设备同步和版本控制。


架构说明

~/.openclaw/ ├── config.yaml # 配置文件(API Key、渠道等) ├── workspace/ # 工作空间(Git 仓库) │ ├── AGENTS.md # AI 行为规范 │ ├── SOUL.md # AI 人格定义 │ ├── USER.md # 用户信息 │ ├── IDENTITY.md # AI 身份 │ ├── MEMORY.md # 长期记忆 │ ├── TOOLS.md # 工具配置笔记 │ ├── HEARTBEAT.md # 心跳任务 │ ├── memory/ # 每日记忆 │ │ ├── 2026-02-03.md │ │ └── 2026-02-04.md │ ├── scripts/ # 自定义脚本 │ │ ├── dingtalk-notify.sh │ │ ├── dingtalk-send.sh │ │ └── llama-server.sh │ └── docs/ # 文档 └── logs/ # 日志 

迁移步骤

1. 安装 OpenClaw

前置要求: Node.js 18+

# Ubuntu/Debian - 安装 Node.jscurl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x |sudo -E bash - sudoaptinstall -y nodejs # 或使用 nvm(推荐)curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh |bashsource ~/.bashrc nvm install22 nvm use 22# 安装 OpenClawnpminstall -g openclaw # 验证安装 openclaw --version 

2. 克隆记忆仓库

# 创建 OpenClaw 目录mkdir -p ~/.openclaw cd ~/.openclaw # 克隆工作空间(替换为你的仓库地址)git clone [email protected]:hongmaple/maple-bot-chat.git workspace # 如果是首次使用,需要配置 SSH 密钥 ssh-keygen -t ed25519 -C "[email protected]"cat ~/.ssh/id_ed25519.pub # 将公钥添加到 Gitee 账号

3. 恢复配置文件

配置文件包含敏感信息(API Key),建议手动复制或使用加密备份

方法 A:手动复制

从旧电脑复制 ~/.openclaw/config.yaml 到新电脑相同位置。

方法 B:从模板创建

# 初始化配置 openclaw init # 编辑配置文件nano ~/.openclaw/config.yaml 

配置文件示例:

# ~/.openclaw/config.yamlversion:"1"# AI 模型配置models:default: anthropic/claude-sonnet-4-20250514providers:anthropic:apiKey:"sk-ant-xxxxx"# 你的 API Key# 渠道配置(可选)channels:dingtalk:enabled:trueappKey:"your-app-key"appSecret:"your-app-secret"replyMode:"markdown"# 心跳配置heartbeat:enabled:trueintervalMinutes:30

4. 启动服务

# 启动 OpenClaw Gateway openclaw gateway start # 查看状态 openclaw gateway status # 查看日志 openclaw gateway logs 

可选:本地模型迁移

如果你使用 llama.cpp 运行本地模型,也需要迁移。

安装 llama.cpp

# 安装依赖sudoaptinstall -y build-essential cmake # 克隆并编译cd ~ git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git cd llama.cpp mkdir -p build &&cd build cmake .. cmake --build . --config Release -j$(nproc)

下载模型

cd ~/llama.cpp/models # 使用国内镜像下载(推荐)wget https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/qwen2.5-3b-instruct-q4_k_m.gguf # 或者从旧电脑复制模型文件(约 2GB)# scp old-pc:~/llama.cpp/models/*.gguf .

使用启动脚本

工作空间中包含了 llama-server 启动脚本:

# 创建软链接ln -sf ~/.openclaw/workspace/scripts/llama-server.sh ~/llama-server # 启动服务 ~/llama-server start # 查看状态 ~/llama-server status # 测试 API ~/llama-server test

API 地址:http://127.0.0.1:11434/v1/chat/completions


可选:钉钉机器人配置

企业内部应用(双向通信)

  1. 登录 钉钉开放平台
  2. 创建企业内部应用 → 机器人
  3. 获取 AppKey 和 AppSecret
  4. 配置消息接收地址:https://your-domain/webhook/dingtalk
  5. config.yaml 中配置

Webhook 机器人(仅推送)

  1. 在钉钉群 → 群设置 → 智能群助手 → 添加机器人
  2. 选择"自定义 Webhook"
  3. 记录 Webhook URL 和加签密钥
  4. 使用 scripts/dingtalk-notify.sh 发送消息
# 使用示例 ~/.openclaw/workspace/scripts/dingtalk-notify.sh "这是一条测试消息"

迁移清单

使用此清单确保迁移完整:

  • 新电脑安装 Node.js 18+
  • 安装 OpenClaw:npm install -g openclaw
  • 克隆工作空间:git clone ... ~/.openclaw/workspace
  • 复制/创建配置文件:~/.openclaw/config.yaml
  • 配置 SSH 密钥(用于 Git 同步)
  • 启动服务:openclaw gateway start
  • (可选)安装 llama.cpp 和模型
  • (可选)配置钉钉机器人
  • 测试 AI 对话是否正常

常见问题

Q: 迁移后 AI 还记得之前的事吗?

A: 是的!记忆存储在 workspace/memory/MEMORY.md 中,通过 Git 同步后会完整保留。

Q: API Key 需要重新申请吗?

A: 不需要,直接复制旧的 config.yaml 即可。但建议定期轮换 Key 以保证安全。

Q: 本地模型文件很大,如何快速迁移?

A: 几个选项:

  1. 局域网直接复制(最快)
  2. 移动硬盘
  3. 重新下载(使用 hf-mirror.com 国内镜像)

Q: 如何在多台电脑同时使用?

A: 可以,但注意:

  1. 只能有一台电脑运行 OpenClaw Gateway(避免消息重复)
  2. 工作空间通过 Git 同步,注意解决冲突
  3. 或者使用云服务器部署,多设备访问

Q: Windows 可以用吗?

A: 推荐使用 WSL2(Windows Subsystem for Linux),体验与原生 Linux 一致。


相关链接

Read more

一卡通核心交易平台的国产数据库实践解析:架构、迁移与高可用落地

一卡通核心交易平台的国产数据库实践解析:架构、迁移与高可用落地

文章目录 * 摘要 * 1. 业务与技术挑战拆解 * 2. 总体架构(从数据库边界看) * 3. 数据模型:以“不可变流水”为中心 * 3.1 流水表(交易事实表)建议 * 3.2 账户与余额:把“强一致”收敛到最小 * 4. 高可用与容灾:把“不可用窗口”工程化 * 4.1 同城高可用:主备切换与防脑裂 * 4.2 异地灾备:以“可恢复”为目标设计链路 * 5. 性能与稳定性:把瓶颈消灭在“写路径” * 5.1 连接治理:让资源可控 * 5.2 SQL治理:少做无谓计算

By Ne0inhk
Flutter 组件 sw 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭高性能微服务路由架构、实现鸿蒙端 HTTP 流量语义分发与逻辑守卫方案

Flutter 组件 sw 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭高性能微服务路由架构、实现鸿蒙端 HTTP 流量语义分发与逻辑守卫方案

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 组件 sw 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭高性能微服务路由架构、实现鸿蒙端 HTTP 流量语义分发与逻辑守卫方案 前言 在鸿蒙(OpenHarmony)生态的分布式业务网关、多端协同数据中转站以及需要实现极端细粒度接口管控的各种后端闭环应用开发中,“请求路由的执行效率与逻辑灵活性”是决定系统能否支撑起高并发访问请求的命门所在。面对包含上百个动态参数的 RESTful API 契约、需要针对鸿蒙手机、自研设备等不同终端执行差异化鉴权的复杂路由逻辑。如果仅仅依靠原始的 if-else 显式判定或性能低下的线性字符串匹配。不仅会导致路由分发的延迟随着接口数量增加而呈指数级上升,更会因为缺乏一套工业级的“语义化(Semantic)”路由映射规范。引发严重的服务逻辑归属混乱与权限越界风险。 我们需要一种“语义分发、匹配自洽”的路由艺术。 sw(在 Shelf 生态中常指高效的 Switch/Router 增强件)是一套专注于实现极致性能与

By Ne0inhk
给数据“立规矩” —— MySQL 新手必学的表约束全指南

给数据“立规矩” —— MySQL 新手必学的表约束全指南

🔥海棠蚀omo:个人主页                 ❄️个人专栏:《初识数据结构》,《C++:从入门到实践》,《Linux:从零基础到实践》,《Linux网络:从不懂到不会》,《MySQL:新手入门指南》                 ✨追光的人,终会光芒万丈 博主简介: 目录 一.为什么要有表的约束? 二.表的约束 2.1空属性 2.2默认值 2.3列描述 2.4zerofill 2.5主键 2.5.1复合主键 2.6自增长 2.7唯一键 5.8外键 前言: 在上一篇文章中我们讲解了MySQL中的各种数据类型,那么正是因为有了各种数据类型,才会有今天我们要讲的表的约束相关知识,那么这中间到底是怎么回事呢?下面我们就一起来看看吧。 一.为什么要有表的约束? 在上一篇文章中,我们认识了很多的数据类型,并在它们的下面我们也通过例子进行了演示,

By Ne0inhk