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

人工智能:自然语言处理在金融领域的应用与实战

人工智能:自然语言处理在金融领域的应用与实战

人工智能:自然语言处理在金融领域的应用与实战 学习目标 💡 理解自然语言处理(NLP)在金融领域的应用场景和重要性 💡 掌握金融领域NLP应用的核心技术(如文本分类、情感分析、风险评估) 💡 学会使用前沿模型(如BERT、GPT-3)进行金融文本分析 💡 理解金融领域的特殊挑战(如金融术语、数据噪声、实时性要求高) 💡 通过实战项目,开发一个金融风险评估应用 重点内容 * 金融领域NLP应用的主要场景 * 核心技术(文本分类、情感分析、风险评估) * 前沿模型(BERT、GPT-3)在金融领域的使用 * 金融领域的特殊挑战 * 实战项目:金融风险评估应用开发 一、金融领域NLP应用的主要场景 1.1 文本分类 1.1.1 文本分类的基本概念 文本分类是对金融文本进行分类的过程。在金融领域,文本分类的主要应用场景包括: * 新闻分类:对金融新闻进行分类(如“股票新闻”、“债券新闻”

爆火AI圈的OpenClaw(小龙虾):能干活的本地AI智能体,一文吃透入门到实战

爆火AI圈的OpenClaw(小龙虾):能干活的本地AI智能体,一文吃透入门到实战

🔥个人主页:Cx330🌸 ❄️个人专栏:《C语言》《LeetCode刷题集》《数据结构-初阶》《C++知识分享》 《优选算法指南-必刷经典100题》《Linux操作系统》:从入门到入魔 《Git深度解析》:版本管理实战全解 🌟心向往之行必能至 🎥Cx330🌸的简介: 目录 前言: 一、先搞懂:OpenClaw到底是什么?为什么这么火? 1.1 项目核心定位 1.2 爆火的核心原因:踩中AI落地痛点 1.3 OpenClaw vs 传统AI vs 自动化工具 二、OpenClaw核心架构:它是怎么干活的? 三、保姆级部署:全平台一键安装,小白也能搞定 3.1 部署前置准备 3.2 官方一键脚本(新手首选,

为什么 Agent 会成为下一个 AI 应用爆发点?如何为企业带来盈利

为什么 Agent 会成为下一个 AI 应用爆发点?如何为企业带来盈利

🐇明明跟你说过:个人主页 🏅个人专栏:《深度探秘:AI界的007》 🏅 🔖行路有良友,便是天堂🔖 目录 一、前言 1、好聊天≠能执行 2、静态问答 → 动态执行 二、什么是 Agent 1、具备感知、规划、决策、执行能力的智能体 2、核心能力 三、为什么说 Agent 会成为爆发点 1、应用能力从“问答”跃迁到“任务执行” 2、开发成本降低、生态系统成熟 3、开放模型(如 Qwen、Yi) + RAG + Tool Use 更易落地 四、典型应用场景盘点 1、