OpenClaw WebSocket Channel开发实战:从零打造自定义 AI 通信通道

OpenClaw WebSocket Channel开发实战:从零打造自定义 AI 通信通道

🎯 项目背景

为什么做这个项目?

最近 OpenClaw 特别火🔥,这是一个强大的个人 AI 助手网关,支持接入 WhatsApp、Telegram、Discord 等 15+ 个消息平台。作为一个技术爱好者,我决定深入学习一下它的架构设计。

学习目标

  • ✅ 理解多通道 AI 网关的架构模式
  • ✅ 掌握 OpenClaw 插件化开发技能
  • ✅ 实践 WebSocket 实时双向通信
  • ✅ 为社区贡献一个实用的教学案例

项目定位:这不是一个生产级项目,而是一个学习性质的教学案例,帮助其他开发者快速上手 OpenClaw 插件开发。

技术栈

前端层:Vue 3 + WebSocket ↓ 服务端:Python + aiohttp + uv ↓ 通道层:Node.js + ws + OpenClaw Plugin SDK ↓ AI 层:OpenClaw Gateway + LLM Provider 

🚀 快速开始

本项目 Gitee 仓库

项目结构

openclaw-websocket-channel/ ├── websocket-service/ # Python WebSocket 服务端 │ ├── app.py # aiohttp 主程序 │ └── requirements.txt # Python 依赖 ├── websocket-web/ # Vue 3 前端 │ ├── src/ │ │ └── App.vue # 主界面 │ └── package.json └── websocket-channel/ # OpenClaw 通道插件 ├── index.ts # 插件主逻辑 └── openclaw.plugin.json 

1. 启动 Python WebSocket 服务端

# 进入服务端目录cd websocket-service # 使用 uv 安装依赖 uv sync# 启动服务端 python app.py # 默认监听:ws://localhost:8765

2. 启动 Vue 前端

# 进入前端目录cd websocket-web # 安装依赖npminstall# 开发模式运行npm run dev # 访问:http://localhost:3000

前端界面功能

  • 💬 实时聊天窗口
  • 🔌 连接状态显示
  • ✉️ 消息收发日志

3. 安装 WebSocket Channel

# 进入通道插件目录cd websocket-channel # 安装到 OpenClaw openclaw plugins install.# 验证安装 openclaw plugins list # 应该看到:websocket-channel

4. 配置 OpenClaw

编辑 ~/.openclaw/config.json(或通过 Web UI):

{"channels":{"websocket-channel":{"enabled":true,"config":{"enabled":true,"wsUrl":"ws://localhost:8765/openclaw"}}}}

配置说明

  • enabled: 启用通道
  • wsUrl: WebSocket 服务端地址
  • 无需 groupPolicy:默认就是开放模式

5. 重启 OpenClaw Gateway

# 如果使用 macOS 应用# 点击菜单栏 OpenClaw → Restart Gateway# 或命令行重启pkill-f openclaw-gateway openclaw gateway run 

6. 测试

  1. 打开浏览器访问前端:http://localhost:3000
  2. 点击 “连接” 按钮
  3. 发送消息:“你好,请介绍一下自己”
  4. 等待 AI 回复…

预期效果

你:你好,请介绍一下自己 AI:你好!我是你的个人 AI 助手,基于 OpenClaw 框架运行。 我可以帮助你回答问题、编写代码、分析数据等。 有什么我可以帮你的吗?😊 

🏗️ 程序架构

整体架构图

┌─────────────────┐ │ 用户浏览器 │ │ (Vue 前端) │ └────────┬────────┘ │ WebSocket │ ws://localhost:8765 ▼ ┌─────────────────┐ │ Python 服务端 │ │ (aiohttp) │ └────────┬────────┘ │ WebSocket │ 长连接 ▼ ┌─────────────────┐ │ Node.js 通道 │ │ (ws 库) │ └────────┬────────┘ │ OpenClaw Plugin API ▼ ┌─────────────────┐ │ OpenClaw │ │ Gateway │ └────────┬────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ AI Provider │ │ (Qwen/Bailian) │ └─────────────────┘ 

数据流详解

入站消息(前端 → AI)
1. 用户在 Vue 界面输入消息 ↓ 2. 前端通过 WebSocket 发送到 Python 服务端 ↓ 3. Python 服务端转发给 Node.js 通道 ↓ 4. Node.js 通道的 ws.on("message") 接收 ↓ 5. 标准化消息格式 ↓ 6. 调用 OpenClaw 框架 API ↓ 7. Gateway 调用 AI Provider 生成回复 
出站消息(AI → 前端)
1. AI 生成回复文本 ↓ 2. OpenClaw 调用 deliver 回调 ↓ 3. Node.js 通道通过 WebSocket 发送给 Python 服务端 ↓ 4. Python 服务端转发给 Vue 前端 ↓ 5. 前端界面显示 AI 回复 

💻 Channel开发详解

1. 项目初始化

# 创建插件目录mkdir-p openclaw-websocket-channel/websocket-channel cd openclaw-websocket-channel/websocket-channel # 创建基础文件touch index.ts openclaw.plugin.json package.json 

2. 定义插件元数据

index.ts:

importtype{ ReplyPayload }from"openclaw/auto-reply/types";importtype{ ChannelPlugin, OpenClawConfig }from"openclaw/plugin-sdk";import{ createDefaultChannelRuntimeState }from"openclaw/plugin-sdk";interfaceWebSocketChannelConnection{ ws:any; accountId:string;}interfaceWebSocketChannelAccount{ accountId:string; wsUrl:string; enabled?:boolean; configured?:boolean; dmPolicy?:"pairing"|"allowlist"|"open"|"disabled";}const connections =newMap<string, WebSocketChannelConnection>();let pluginRuntime:any=null;const WebSocketChannel: ChannelPlugin<WebSocketChannelAccount>={ id:"websocket-channel", meta:{ id:"websocket-channel", label:"Websocket Channel", selectionLabel:"Websocket Channel (Custom)", docsPath:"/channels/websocket-channel", blurb:"WebSocket based messaging channel.", aliases:["ws"],},// ... 其他配置};

3. 实现配置适配器

config:{/** * 列出所有配置的账户 ID * @returns 固定返回 ["default"] */listAccountIds:(cfg: OpenClawConfig)=>{return["default"];},/** * 解析账户配置 */resolveAccount:(cfg: OpenClawConfig, accountId:string)=>{const channelCfg = cfg.channels?.["websocket-channel"];if(!channelCfg ||!channelCfg.config){returnundefined;}const config = channelCfg.config asany;return{ accountId:"default", wsUrl: config.wsUrl ||"ws://localhost:8765/openclaw", enabled: config.enabled !==false,};},/** * 检查账户是否已配置 */isConfigured:async(account, cfg)=>{returnBoolean(account.wsUrl && account.wsUrl.trim()!=="");},}

4. 实现状态管理适配器 ⭐关键

status:{/** * 默认运行时状态模板 * ⚠️ 必须实现这个方法,否则 UI 会显示 "0/1 connected" */ defaultRuntime:createDefaultChannelRuntimeState("default",{ wsUrl:null, connected:false, groupPolicy:null,}),/** * 构建通道摘要(用于 UI 显示) */buildChannelSummary:({ snapshot })=>({ wsUrl: snapshot.wsUrl ??null, connected: snapshot.connected ??null, groupPolicy: snapshot.groupPolicy ??null,}),/** * 构建账户完整快照 */buildAccountSnapshot:({ account, runtime })=>({ accountId: account.accountId, enabled: account.enabled, configured: account.configured, wsUrl: account.wsUrl, running: runtime?.running ??false, connected: runtime?.connected ??false, groupPolicy: runtime?.groupPolicy ??null, lastStartAt: runtime?.lastStartAt ??null, lastStopAt: runtime?.lastStopAt ??null, lastError: runtime?.lastError ??null,}),}

为什么需要 defaultRuntime

OpenClaw 的 UI 通过读取通道的 defaultRuntime 来知道要跟踪哪些状态字段。如果没有这个配置:

  • UI 不知道要显示 connected 字段
  • 即使你在 startAccount 中设置了 connected: true
  • UI 也只会显示 “0/1 connected”

正确做法

  1. defaultRuntime 中声明要跟踪的字段(包括 connected: false
  2. startAccount 开始时调用 ctx.setStatus({ connected: true })
  3. UI 就会正确显示 “1/1 connected”

5. 实现网关适配器(核心)

gateway:{/** * 启动 WebSocket 账户连接 */startAccount:async(ctx)=>{const{ log, account, abortSignal, cfg }= ctx; log?.info(`[websocket-channel] Starting WebSocket Channel for ${account.accountId}`);// 获取 runtime APIconst runtime = pluginRuntime;// ⭐ 关键:设置初始状态为已连接 ctx.setStatus({ accountId: account.accountId, wsUrl: account.wsUrl, running:true, connected:true,}); log?.info(`[websocket-channel] Status set: connected=true, running=true`);// 创建 WebSocket 连接const WebSocketLib =awaitimport("ws");const ws =new(WebSocketLib.default asany)(account.wsUrl);// 存储连接 connections.set(account.accountId,{ ws, accountId: account.accountId });// 监听消息事件 ws.on("message",async(data: Buffer)=>{try{// 1. 解析原始消息const rawData = data.toString();const eventData =JSON.parse(rawData);const innerData = eventData.data ||{};// 2. 标准化消息const normalizedMessage ={ id:`${eventData.source ||"websocket"}-${Date.now()}`, channel:"websocket-channel", accountId: account.accountId, senderId: innerData.source || eventData.source ||"unknown", senderName: innerData.source || eventData.source ||"Unknown", text: innerData.content || innerData.text ||"", timestamp: innerData.timestamp || Date.now().toISOString(), isGroup:false, groupId:undefined, attachments:[], metadata:{},}; log?.info(`[websocket-channel] 📨 Received: "${normalizedMessage.text}" from ${normalizedMessage.senderId}`,);// 3. 解析路由const route = runtime.channel.routing.resolveAgentRoute({ cfg, channel:"websocket-channel", accountId: account.accountId, peer:{ kind:"direct", id: normalizedMessage.senderId,},});// 4. 构建消息上下文const ctxPayload = runtime.channel.reply.finalizeInboundContext({ Body: normalizedMessage.text, BodyForAgent: normalizedMessage.text, From: normalizedMessage.senderId, To:undefined, SessionKey: route.sessionKey, AccountId: route.accountId, ChatType:"direct", SenderName: normalizedMessage.senderName, SenderId: normalizedMessage.senderId, Provider:"websocket-channel", Surface:"websocket-channel", MessageSid: normalizedMessage.id, Timestamp: Date.now(),});// 5. 调用框架调度器await runtime.channel.reply.dispatchReplyWithBufferedBlockDispatcher({ ctx: ctxPayload, cfg: cfg, dispatcherOptions:{deliver:async(payload: ReplyPayload,{ kind })=>{ log?.info(`[websocket-channel] Delivering ${kind} reply via WebSocket...`);const currentConn = connections.get(account.accountId);if(!currentConn ||!currentConn.ws || currentConn.ws.readyState !==1){thrownewError("No WebSocket connection available");}// 发送 AI 回复 currentConn.ws.send(JSON.stringify({ type:"reply", content: payload.text ||"", kind,}));},onError:(err,{ kind })=>{ log?.error(`[websocket-channel] Delivery error for ${kind}: ${err.message}`);},},}); log?.info(`[websocket-channel] Message dispatched successfully`);}catch(err){ log?.error(`[websocket-channel] Failed to process message: ${err.message}`);}});// 监听错误和关闭 ws.on("error",(err: Error)=>{ log?.error(`[websocket-channel] ❌ WebSocket error: ${err.message}`); connections.delete(account.accountId);reject(err);}); ws.on("close",()=>{ log?.info(`[websocket-channel] 🔴 Connection closed`); connections.delete(account.accountId);resolve();});// 监听中止信号 abortSignal.addEventListener("abort",()=>{ log?.info(`[websocket-channel] ⏹️ Abort requested`); ws.close();resolve();});// 保持连接运行awaitPromise.race([ connectionPromise,newPromise<void>((resolve)=>{ abortSignal.addEventListener("abort",()=>resolve());}),]); connections.delete(account.accountId);},}

6. 注册插件入口

/** * 注册插件入口 * @param api - 插件 API */exportdefaultfunctionregister(api:any){console.log("[websocket-channel] Registering WebSocket Channel plugin"); pluginRuntime = api.runtime; api.registerChannel({ plugin: WebSocketChannel });}

📚 参考链接

官方文档

示例项目

Read more

智谱AI API接入实战:免费模型不限量使用指南(含若手软件配置示例)

智谱AI API接入实战:免费模型不限量使用指南(含若手软件配置示例)

本教程适用于有AI能力的软件,例如: 若手内容管家(批量生成内容、图片):https://www.ruoshou.com/soft/2.html 若手AI重命名(智能修改文件名):https://www.ruoshou.com/soft/3.html 其他非若手软件产品,但使用标准OpenAI API 格式请求的软件同样通用 基本信息 1. 平台地址:https://www.bigmodel.cn/ 2. KEY地址:https://www.bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys 3. 模型、价格列表:https://www.bigmodel.cn/pricing 4.

人工智能:自然语言处理在教育领域的应用与实战

人工智能:自然语言处理在教育领域的应用与实战

人工智能:自然语言处理在教育领域的应用与实战 学习目标 💡 理解自然语言处理(NLP)在教育领域的应用场景和重要性 💡 掌握教育领域NLP应用的核心技术(如智能教学、学习分析、评估系统) 💡 学会使用前沿模型(如BERT、GPT-3、Transformer)进行教育文本分析 💡 理解教育领域的特殊挑战(如数据多样性、个性化需求、实时性要求高) 💡 通过实战项目,开发一个智能教学问答系统 重点内容 * 教育领域NLP应用的主要场景 * 核心技术(智能教学、学习分析、评估系统) * 前沿模型(BERT、GPT-3、Transformer)在教育领域的使用 * 教育领域的特殊挑战 * 实战项目:智能教学问答系统开发 一、教育领域NLP应用的主要场景 1.1 智能教学 1.1.1 智能教学的基本概念 智能教学是利用NLP技术,为学生提供个性化的教学内容和方法的过程。在教育领域,智能教学的主要应用场景包括: * 智能问答系统:回答学生的问题(

AI agent:介绍 PicoClaw 安装,使用说明

PicoClaw 是一个超轻量级的个人 AI 助手,可以用在从嵌入式开发板到普通电脑的各类设备上。它最吸引人的特点就是极低的资源占用和飞快的启动速度。下面我来为你详细介绍它的安装和使用方法。 📖 PicoClaw 简介 PicoClaw 由矽速科技(Sipeed)开发,使用 Go 语言编写。它的核心优势在于,通过将计算密集的大模型推理任务交给云端 API,本地只负责轻量的协调工作,从而实现了惊人的轻量化。 特性OpenClawNanoBotPicoClaw编程语言TypeScriptPythonGo内存占用>1GB>100MB< 10MB启动时间 (0.8GHz核心)>500秒>30秒<1秒硬件成本参考Mac Mini (约$599)多数Linux开发板 (~$50)任意Linux板 (最低$10) 📦 安装指南 你可以根据自己的需求和环境,选择以下任意一种方式安装。 * 💾 方式一:预编译二进制(最简单)

科研党沸腾!AutoFigure让AI一键画出Nature级别的论文插图,告别PPT地狱

前天发了一个PaperBanana文章: PaperBanana:AI科研人员画图终于不用头疼了 今天又刷到一篇ICLR 2026的论文,看完直接坐不住了。作为天天跟论文打交道的人,谁没为画一张像样的方法图熬过夜?现在终于有人把这事儿给彻底解决了——AutoFigure,一个能从长文本直接生成publication-ready科研插图的AI框架。 讲真,这次不是又来刷榜的那种工作。团队直接放了个大招:不仅搞出了第一个专门针对科研插图生成的benchmark FigureBench(3300对高质量文本-图片数据),还真的做出了一个能用的系统。最关键的是,人类专家评测显示,66.7%的生成结果达到了可以直接放进正式论文的标准。这可不是吹的,是实打实让10个一作来评价自己论文的图,然后给出的数据。 科研可视化这座大山,终于有人动了 咱们先聊聊为啥要做这个。科研插图有多重要?一张好图能让审稿人3分钟看懂你的核心思想,防止理解偏差。但问题是,画一张高质量的科研插图,往往要花好几天时间,还得同时具备专业知识和设计能力。 之前也有些相关工作,比如Paper2Fig100k、ACL-