OpenClaw 网络工具详解：从搜索到自动化

在网络请求过程中，可能会遇到各种错误情况，如网络超时、API 限流、服务不可用等。OpenClaw 内置了完善的错误处理机制，会自动进行重试操作，确保请求的可靠性。重试策略采用指数退避算法，避免对 API 服务器造成过大压力。

2.4 实战案例：多语言新闻搜索

下面通过一个实际案例展示 web_search 工具的使用方法。假设我们需要搜索关于人工智能的最新新闻，并获取中英文两种语言的结果：

# 示例：使用 web_search 进行多语言搜索
import json

# 中文搜索配置
chinese_search = {
    "query": "人工智能 最新进展",
    "count": 5,
    "country": "CN",
    "search_lang": "zh",
    "ui_lang": "zh-CN",
    "freshness": "pw" # 过去一周
}

# 英文搜索配置
english_search = {
    "query": "artificial intelligence latest breakthrough",
    "count": 5,
    "country": "US",
    "search_lang": "en",
    "ui_lang": "en-US",
    "freshness": "pw"
}

# 在 OpenClaw 中调用
# result = web_search(**chinese_search)
# print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))

上述代码展示了如何配置 web_search 工具进行多语言搜索。中文搜索配置中，我们设置了 country 为'CN'、search_lang 为'zh'，这样可以获得更符合中国用户需求的搜索结果。英文搜索配置则使用美国地区和英文语言设置。freshness 参数设置为'pw'，表示只搜索过去一周的内容，确保获取最新的资讯。

在实际使用中，开发者可以根据需要调整 count 参数来控制返回结果的数量。较少的结果数量可以提高响应速度，而较多的结果数量则能提供更全面的信息覆盖。建议根据具体应用场景选择合适的数量，通常 5-10 个结果能够满足大多数需求。

3. web_fetch 网页抓取工具

3.1 web_fetch 工具介绍

web_fetch 是 OpenClaw 提供的网页内容抓取工具，能够从指定的 URL 获取网页内容并提取可读文本。与简单的 HTTP 请求不同，web_fetch 工具内置了智能的内容提取算法，能够自动识别网页主体内容，过滤掉导航栏、广告、侧边栏等无关元素。

该工具支持两种提取模式：markdown 模式和 text 模式。markdown 模式会保留网页的结构化信息，如标题层级、列表、链接等，适合需要保留格式的场景。text 模式则返回纯文本内容，适合只需要文字信息的场景。两种模式各有优势，开发者可以根据实际需求选择。

web_fetch 工具的设计理念是'轻量高效'。它不需要启动完整的浏览器引擎，而是直接发送 HTTP 请求获取 HTML 内容，然后通过解析算法提取有效信息。这种方式的优势在于速度快、资源消耗低，适合批量抓取大量网页的场景。但对于需要 JavaScript 渲染的动态页面，web_fetch 可能无法获取完整内容，这时需要使用 browser 工具。

3.2 核心参数与配置

web_fetch 工具的参数相对简洁，但每个参数都有其特定的应用场景：

URL 参数支持 HTTP 和 HTTPS 协议，必须是完整的 URL 格式。工具会自动处理重定向，跟随服务器返回的 301/302 响应到达最终页面。对于需要认证的页面，web_fetch 目前不支持直接传递认证信息，这类场景建议使用 browser 工具。

extractMode 参数的选择取决于后续处理需求。如果需要保留网页结构用于进一步分析或展示，markdown 模式是更好的选择。如果只是需要提取文字内容用于文本分析或 AI 处理，text 模式更加简洁高效。markdown 模式的输出格式遵循 CommonMark 规范，可以方便地转换为其他格式。

maxChars 参数用于限制返回内容的最大字符数，这对于处理大型网页非常有用。当网页内容超过设定限制时，工具会自动截断内容并在末尾添加截断标记。这个参数可以帮助控制 token 使用量，避免因内容过长导致的处理问题。

3.3 内容提取流程

时序流程展示了 web_fetch 工具的完整工作流程：

1. 客户端发送 URL 请求
2. 验证 URL 格式的有效性
3. 发送 HTTP GET 请求获取网页 HTML 内容
4. 解析引擎开始工作，依次进行 DOM 解析、主体内容识别、无关元素过滤
5. 根据指定的提取模式输出结果

整个流程的设计注重效率，避免了不必要的处理步骤。例如，在识别主体内容时，算法会优先检查常见的文章容器元素（如 article、main 等），快速定位内容区域。对于复杂的页面结构，算法还会分析文本密度和语义特征，确保提取的内容准确完整。

3.4 实战案例：技术文档抓取

下面展示一个抓取技术文档的实际案例。假设我们需要从某个技术博客获取文章内容进行分析：

# 示例：使用 web_fetch 抓取技术文档
import json

# 抓取配置
fetch_config = {
    "url": "https://docs.openclaw.ai/getting-started/introduction",
    "extractMode": "markdown",
    "maxChars": 10000 # 限制最大字符数
}

# 在 OpenClaw 中调用
# result = web_fetch(**fetch_config)
# print(result)

# 处理抓取结果示例
def process_document(content):
    """处理抓取的文档内容"""
    lines = content.split('\n')
    # 提取标题
    titles = [line for line in lines if line.startswith('#')]
    # 提取代码块
    code_blocks = []
    in_code = False
    current_block = []
    for line in lines:
        if line.startswith('```'):
            if in_code:
                code_blocks.append('\n'.join(current_block))
                current_block = []
            in_code = not in_code
        elif in_code:
            current_block.append(line)
    return {"titles": titles, "code_blocks_count": len(code_blocks), "total_lines": len(lines)}

上述代码展示了 web_fetch 工具的基本使用方法以及后续处理逻辑。在抓取配置中，我们设置了 extractMode 为 markdown 模式，这样可以保留文档的结构信息。maxChars 参数设置为 10000，确保返回内容不会过长。

process_document 函数展示了如何处理抓取到的内容。通过分析 markdown 格式的文本，我们可以提取出文档的标题结构和代码块数量。这种处理方式在文档分析、知识提取等场景中非常有用。实际应用中，开发者可以根据具体需求设计更复杂的处理逻辑。

4. browser 浏览器自动化工具

4.1 browser 工具介绍

browser 是 OpenClaw 提供的浏览器自动化工具，基于 Playwright 框架实现，能够模拟真实用户操作进行复杂的网页交互。与 web_fetch 不同，browser 工具启动完整的浏览器引擎，支持 JavaScript 渲染、Cookie 管理、表单填写、点击操作等高级功能。

browser 工具的核心优势在于其强大的交互能力。它不仅可以获取网页内容，还能模拟用户行为，如点击按钮、填写表单、滚动页面、处理弹窗等。这使得 browser 工具非常适合处理需要登录认证、动态加载、复杂交互的网页场景。

OpenClaw 的 browser 工具支持两种运行模式：沙箱模式和主机模式。沙箱模式在隔离环境中运行浏览器，安全性更高，适合处理不可信的网页。主机模式直接在主机上运行浏览器，性能更好，适合需要访问本地资源的场景。开发者可以根据具体需求选择合适的运行模式。

4.2 核心功能与操作类型

browser 工具提供了丰富的操作类型，覆盖了浏览器自动化的各个方面：

act 操作是 browser 工具最核心的功能，它支持多种操作类型（kind），包括：

• click：点击页面元素
• type：在输入框中输入文本
• press：按键操作
• hover：鼠标悬停
• drag：拖拽操作
• select：下拉选择
• fill：填充表单
• wait：等待条件满足
• evaluate：执行 JavaScript

这些操作可以组合使用，构建复杂的自动化流程。例如，一个典型的登录流程可能包括：打开登录页面、填写用户名、填写密码、点击登录按钮、等待页面跳转。每个步骤都可以通过 act 操作精确控制。

4.3 浏览器自动化架构

架构设计展示了 browser 工具的四层架构：

1. 客户端层：OpenClaw Agent，负责发起自动化请求。
2. 控制层：接收请求后，将操作指令放入队列，并通过状态管理器跟踪执行进度。
3. 执行层：Playwright 引擎负责实际的浏览器操作，管理浏览器实例和页面上下文。
4. 目标层：需要操作的网页。

这种分层架构的设计优势在于解耦和可扩展。控制层可以批量处理多个操作请求，实现操作队列化管理。执行层可以动态创建和销毁浏览器实例，优化资源使用。状态管理器记录每个操作的执行结果，便于错误追踪和调试。

4.4 实战案例：自动化登录流程

下面通过一个完整的案例展示 browser 工具的使用方法，实现一个典型的网站登录流程：

# 示例：使用 browser 工具实现自动化登录
import time

class BrowserAutomation:
    """浏览器自动化封装类"""
    def __init__(self, browser_tool):
        self.browser = browser_tool
        self.session_id = None

    def start_session(self, headless=True):
        """启动浏览器会话"""
        result = self.browser(action="start", options={"headless": headless})
        self.session_id = result.get("sessionId")
        return result

    def navigate_to(self, url):
        """导航到指定 URL"""
        return self.browser(
            action="navigate", targetUrl=url, sessionId=self.session_id
        )

    def login(self, username, password):
        """执行登录操作"""
        # 1. 获取页面快照，分析元素
        snapshot = self.browser(
            action="snapshot", sessionId=self.session_id, refs="aria" # 使用 aria 引用
        )
        # 2. 填写用户名
        self.browser(
            action="act", sessionId=self.session_id, request={"kind":"type","ref":"username-input","text": username}
        )
        # 3. 填写密码
        self.browser(
            action="act", sessionId=self.session_id, request={"kind":"type","ref":"password-input","text": password}
        )
        # 4. 点击登录按钮
        self.browser(
            action="act", sessionId=self.session_id, request={"kind":"click","ref":"login-button"}
        )
        # 5. 等待页面跳转
        self.browser(
            action="act", sessionId=self.session_id, request={"kind":"wait","timeMs":3000}
        )
        return {"status":"login_completed"}

    def close_session(self):
        """关闭浏览器会话"""
        return self.browser(action="stop", sessionId=self.session_id)

# 使用示例
# automation = BrowserAutomation(browser)
# automation.start_session()
# automation.navigate_to("https://example.com/login")
# automation.login("[email protected]", "password123")
# automation.close_session()

上述代码展示了一个完整的浏览器自动化封装类。BrowserAutomation 类封装了浏览器会话的启动、页面导航、登录操作和会话关闭等核心功能。在 login 方法中，我们首先获取页面快照来分析页面结构，然后依次填写用户名、密码，最后点击登录按钮并等待页面跳转。

这种封装方式的优势在于代码复用和可维护性。开发者可以根据具体需求扩展这个类，添加更多的自动化操作方法。例如，可以添加处理验证码、处理弹窗、滚动加载等方法，构建完整的自动化工具库。

5. API 调用最佳实践

5.1 请求优化策略

在使用 OpenClaw 网络工具时，合理的请求优化策略能够显著提升性能和可靠性。首先，应该合理控制请求频率，避免对目标服务器造成过大压力。对于批量请求场景，建议在请求之间添加适当的延迟，遵循目标网站的 robots.txt 规则。

其次，应该充分利用缓存机制。对于不经常变化的内容，可以在本地缓存响应结果，避免重复请求。OpenClaw 的网络工具支持配置缓存策略，开发者可以根据内容的更新频率设置合适的缓存时间。

另外，应该合理选择工具。对于简单的网页内容获取，优先使用 web_fetch 工具，它的资源消耗更低，响应速度更快。只有在需要 JavaScript 渲染或复杂交互时，才使用 browser 工具。这种选择策略可以在满足需求的同时，最大化系统效率。

5.2 错误处理与重试机制

网络请求不可避免会遇到各种错误情况，完善的错误处理机制是系统稳定性的保障。OpenClaw 网络工具内置了自动重试机制，但开发者也应该在应用层实现额外的错误处理逻辑。

错误处理流程展示了常见情况的应对策略：

1. 网络超时/服务不可用：临时性错误，系统会等待退避时间后重试。
2. 认证失败：尝试刷新认证信息后重试。
3. 资源不存在：永久性错误，系统直接返回错误信息。

重试策略采用指数退避算法，即每次重试的等待时间是前一次的两倍。例如，第一次重试等待 1 秒，第二次等待 2 秒，第三次等待 4 秒。这种策略既能保证重试机会，又能避免对服务器造成过大压力。

5.3 资源管理与清理

在使用 browser 工具时，资源管理尤为重要。浏览器实例是重量级资源，如果不及时释放，会导致内存泄漏和系统性能下降。开发者应该确保在每个自动化任务完成后，正确关闭浏览器实例。

最佳实践是使用上下文管理器或 try-finally 结构来确保资源清理。即使在任务执行过程中发生异常，也能保证浏览器实例被正确关闭。此外，应该设置合理的超时时间，避免因页面加载过慢导致的资源长时间占用。

对于长时间运行的自动化任务，建议定期重启浏览器实例，清理内存碎片。可以设置一个最大操作次数或最大运行时间，达到阈值后自动重启实例。这种策略能够有效防止内存泄漏累积导致的系统问题。

6. 网络请求配置

6.1 代理配置详解

在某些网络环境下，可能需要通过代理服务器访问外部资源。OpenClaw 网络工具支持配置 HTTP/HTTPS 代理，满足各种网络环境的需求。代理配置可以在全局级别设置，也可以针对单个请求进行覆盖。

代理配置的主要参数包括代理服务器地址、端口号、认证信息等。对于需要认证的代理服务器，支持 Basic Auth 和 NTLM 等多种认证方式。开发者应该根据实际网络环境选择合适的代理配置。

在使用代理时，需要注意代理服务器的稳定性和性能。不稳定的代理会导致请求失败率上升，性能差的代理会增加响应延迟。建议在生产环境中使用高质量的代理服务，并配置代理健康检查机制。

6.2 超时设置策略

超时设置是网络请求配置中的重要环节。合理的超时设置既能保证请求有足够时间完成，又能避免因等待过长导致的资源浪费。OpenClaw 网络工具支持多层次的超时配置，包括连接超时、读取超时和整体超时。

连接超时应该设置得相对较短，因为连接失败通常是网络问题，等待再久也无法解决。读取超时则需要根据数据量大小调整，大数据传输需要更长的超时时间。整体超时是请求的硬性限制，超过这个时间请求会被强制终止。

对于 browser 工具，还需要考虑页面加载超时。现代网页可能包含大量动态内容，加载时间较长。建议根据目标网站的特点设置合适的页面加载超时，通常在 30-60 秒之间。

6.3 请求头配置

请求头配置对于模拟真实浏览器行为、绕过反爬检测非常重要。OpenClaw 网络工具支持自定义请求头，开发者可以根据需要设置 User-Agent、Accept、Accept-Language 等头部字段。

User-Agent 是最重要的请求头之一，它标识了客户端的类型和版本。许多网站会根据 User-Agent 判断请求来源，对非浏览器请求进行限制。建议设置真实的浏览器 User-Agent，避免使用默认的工具标识。

除了 User-Agent，还应该配置其他常见的请求头，使请求看起来更像真实浏览器。例如，Accept 头指定接受的内容类型，Accept-Language 头指定语言偏好，Accept-Encoding 头指定支持的压缩方式。这些头部字段的合理配置能够有效降低被识别为爬虫的风险。

7. 实战案例：综合应用

7.1 案例背景与目标

为了更好地展示 OpenClaw 网络工具的综合应用能力，我们设计一个完整的实战案例：构建一个技术资讯聚合系统。该系统需要完成以下任务：

1. 使用 web_search 搜索最新的技术资讯
2. 使用 web_fetch 抓取文章详细内容
3. 使用 browser 处理需要登录的资讯网站
4. 对抓取的内容进行整理和存储

这个案例综合运用了三种网络工具，展示了它们在实际应用中的协作方式。通过这个案例，读者可以深入理解如何将网络工具组合使用，构建完整的自动化系统。

7.2 系统架构设计

系统架构流程图展示了技术资讯聚合系统的完整架构：

1. 输入层：负责接收配置参数。
2. 搜索层：使用 web_search 获取资讯链接。
3. 抓取层：根据页面类型选择合适的工具获取内容。
4. 处理层：对内容进行解析和清洗。
5. 存储层：将结果持久化保存。

这种分层架构的优势在于模块化和可扩展。每个层次可以独立开发和测试，便于维护和升级。例如，如果需要添加新的数据源，只需要修改输入层的配置，不影响其他层次的实现。

7.3 核心代码实现

下面展示系统的核心代码实现，包含搜索、抓取、处理的完整流程：

# 示例：技术资讯聚合系统核心实现
import json
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Optional

class TechNewsAggregator:
    """技术资讯聚合器"""
    def __init__(self, web_search, web_fetch, browser):
        self.web_search = web_search
        self.web_fetch = web_fetch
        self.browser = browser
        self.results = []

    def search_news(self, keywords: List[str], max_results: int = 10) -> List[Dict]:
        """搜索技术资讯"""
        all_results = []
        for keyword in keywords:
            # 构建搜索参数
            search_params = {
                "query": keyword,
                "count": max_results,
                "freshness": "pd", # 过去一天
                "search_lang": "zh",
                "country": "CN"
            }
            # 执行搜索
            results = self.web_search(**search_params)
            # 处理搜索结果
            for item in results.get("results", []):
                all_results.append({
                    "title": item.get("title"),
                    "url": item.get("url"),
                    "snippet": item.get("snippet"),
                    "keyword": keyword,
                    "search_time": datetime.now().isoformat()
                })
        return all_results

    def fetch_content(self, url: str, use_browser: bool = False) -> Optional[str]:
        """抓取页面内容"""
        try:
            if use_browser:
                # 使用 browser 工具处理动态页面
                self.browser(action="start")
                self.browser(action="navigate", targetUrl=url)
                # 等待页面加载
                self.browser(action="act", request={"kind":"wait","timeMs":3000})
                # 获取页面内容
                snapshot = self.browser(action="snapshot")
                content = snapshot.get("content", "")
                self.browser(action="stop")
                return content
            else:
                # 使用 web_fetch 处理静态页面
                result = self.web_fetch(url=url, extractMode="markdown", maxChars=15000)
                return result
        except Exception as e:
            print(f"抓取失败：{url}, 错误：{str(e)}")
            return None

    def process_article(self, article: Dict) -> Dict:
        """处理单篇文章"""
        url = article.get("url")
        # 判断是否需要使用 browser
        needs_browser = self._check_needs_browser(url)
        # 抓取内容
        content = self.fetch_content(url, use_browser=needs_browser)
        if content:
            article["content"] = content
            article["content_length"] = len(content)
            article["fetch_status"] = "success"
        else:
            article["content"] = None
            article["fetch_status"] = "failed"
        return article

    def _check_needs_browser(self, url: str) -> bool:
        """检查 URL 是否需要使用 browser"""
        browser_required_domains = ["twitter.com", "weibo.com", "xiaohongshu.com"]
        for domain in browser_required_domains:
            if domain in url:
                return True
        return False

    def run(self, keywords: List[str]) -> List[Dict]:
        """运行聚合任务"""
        # 1. 搜索资讯
        print(f"开始搜索：{keywords}")
        search_results = self.search_news(keywords)
        print(f"搜索到 {len(search_results)} 条结果")
        # 2. 抓取内容
        processed_results = []
        for i, article in enumerate(search_results):
            print(f"处理第 {i+1}/{len(search_results)} 条")
            processed = self.process_article(article)
            processed_results.append(processed)
        # 3. 过滤成功的结果
        success_results = [r for r in processed_results if r.get("fetch_status") == "success"]
        print(f"成功抓取 {len(success_results)} 条")
        return success_results

# 使用示例
# aggregator = TechNewsAggregator(web_search, web_fetch, browser)
# results = aggregator.run(["人工智能", "机器学习", "深度学习"])

上述代码展示了技术资讯聚合系统的核心实现。TechNewsAggregator 类封装了完整的聚合流程，包括搜索、抓取、处理三个主要步骤。在 search_news 方法中，我们使用 web_search 工具搜索多个关键词的资讯。在 fetch_content 方法中，根据 URL 特点选择使用 web_fetch 或 browser 工具。在 process_article 方法中，对每篇文章进行完整处理。

这个实现展示了 OpenClaw 网络工具的综合应用能力。通过合理组合三种工具，我们构建了一个功能完整的技术资讯聚合系统。开发者可以根据实际需求扩展这个系统，添加更多的数据源、处理逻辑和存储方式。

7.4 运行效果展示

系统运行效果清晰展示了每个步骤的执行情况，便于开发者监控和调试。

8. 常见问题与解决方案

8.1 网络请求失败

网络请求失败是最常见的问题之一，可能由多种原因导致。下表总结了常见的失败原因和解决方案：

在遇到网络请求失败时，首先应该分析错误类型，然后针对性地采取解决措施。对于临时性错误，可以通过重试解决。对于永久性错误，需要修改请求配置或更换访问方式。

8.2 浏览器自动化问题

browser 工具在使用过程中也可能遇到各种问题。常见问题包括：元素定位失败、页面加载超时、弹窗处理不当等。这些问题通常与目标网站的具体实现有关，需要根据实际情况调整自动化脚本。

元素定位失败是最常见的问题。现代网站大量使用动态内容，元素可能在页面加载后才出现。解决方案是在操作前添加等待逻辑，确保元素已经加载完成。可以使用显式等待（等待特定元素出现）或隐式等待（设置全局等待时间）。

页面加载超时也是一个常见问题。某些网站的资源加载较慢，可能导致整体加载时间超过预期。解决方案是增加页面加载超时时间，或者使用网络拦截功能阻止不必要的资源加载（如图片、广告等）。

8.3 性能优化建议

为了提升网络工具的性能，开发者可以采取以下优化措施：

1. 并发请求：对于独立的请求，可以使用并发执行来提升效率。但要注意控制并发数量，避免对目标服务器造成过大压力。
2. 请求去重：在批量处理场景中，应该对请求 URL 进行去重，避免重复请求相同的资源。
3. 资源缓存：对于不经常变化的内容，应该使用缓存机制，减少网络请求次数。
4. 连接复用：HTTP 连接复用可以减少连接建立的开销，提升请求效率。
5. 数据压缩：对于大数据传输，启用压缩可以减少传输时间。

9. 总结

本文全面介绍了 OpenClaw 框架的网络工具体系，深入探讨了 web_search、web_fetch 和 browser 三大核心工具的使用方法和最佳实践。通过详细的参数解析、流程图解和实战案例，读者可以掌握如何高效地进行网络数据获取和自动化操作。

核心要点总结如下：

• web_search 搜索工具：基于 Brave Search API 实现高质量搜索，支持地区定向、语言设置、时间过滤等丰富参数。适用于快速获取互联网信息，返回结果包含标题、URL 和摘要，便于后续处理。
• web_fetch 网页抓取工具：轻量高效的网页内容提取工具，支持 markdown 和 text 两种提取模式。适用于静态网页的内容抓取，内置智能提取算法能够自动识别主体内容。
• browser 浏览器自动化工具：基于 Playwright 的强大自动化工具，支持完整的浏览器操作能力。适用于需要 JavaScript 渲染、复杂交互、登录认证的网页场景。
• 最佳实践：合理选择工具组合，实现请求优化和错误处理。web_fetch 用于简单场景，browser 用于复杂场景，两者结合可以覆盖所有网络交互需求。
• 配置管理：代理配置解决网络环境问题，超时设置平衡响应速度和可靠性，请求头配置模拟真实浏览器行为。

通过本文的学习，读者应该能够熟练使用 OpenClaw 的网络工具，构建稳定可靠的网络应用。在实际开发中，建议从简单场景入手，逐步掌握高级功能，最终实现复杂的自动化系统。

参考资料

• OpenClaw 官方文档
• Brave Search API 文档
• Playwright 官方文档
• HTTP/HTTPS 代理配置指南