OpenClaw联网工具完全指南:让AI获取实时信息的能力最大化

OpenClaw联网工具完全指南:让AI获取实时信息的能力最大化

手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!
最近很多人都在玩OpenClaw(就是那个挺火的AI助理,大家都叫它“龙虾”),部署完后就兴冲冲地给它派活。
比如有位朋友让小助理查查AI硬件的最新进展,结果折腾半天,AI最后回了一句:办不到。甚至查一些国内的信息也经常碰壁。

Image


我也吃过这种亏,这几天花时间钻研了一下,总算把这事搞明白了。今天就来跟大家唠唠,OpenClaw的联网搜索能力到底是怎么一回事?
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

一、自带的工具(其实挺鸡肋)

OpenClaw出厂自带了三个联网工具:web_search、web_fetch和browser。
web_search这玩意儿本质是个搜索接口
,但它非得要Brave的API KEY才能动。这KEY特别难搞,所以大部分人的小助理搜不到东西,主要是因为有枪没子弹。
web_fetch是用来读网页的。你直接甩给它一个链接,它能把里面的内容抓出来。这个功能倒还算靠谱,能正常干活。
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

Image


至于那个browser工具,虽然号称能像真人一样操作浏览器,登录、点按钮什么的,但实际用起来挺拉胯,连读个网页都经常翻车。
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

Image


如果真要玩浏览器自动化,我更推荐agent-browser这个技能。如果是腾讯云部署版基本都自带了,没有的话可以去clawhub装一个。这玩意儿才是真的强,能让AI真正上手浏览器,不管是填表、截图还是抠数据,样样精通。
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

Image

二、更好用的搜索插件(Skill或MCP)

给大家推荐几个亲测好用的搜索方案,大家按需认领:

Tavily Search是专门给AI定制的搜索服务。它不像普通搜索引擎给你一堆乱七八糟的链接,而是直接把网页内容精简、整理好后再喂给AI,非常干净。
它分通用搜索和新闻模式,还能做深度调研。如果你想让AI自动化工作流跑得更顺溜,选这个准没错。
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

Image

2. Multi Search Engine

Multi Search Engine简直是个大杂烩,一口气集成了17个搜索引擎。国内的百度、微信、头条,国外的Google、Brave全都有。
它支持各种高级玩法,比如限定文件类型或者特定时间段。像DuckDuckGo这种不跟踪隐私的引擎也在里面。最关键的一点是:不用申请API Key,拿来就能用,特别适合需要多方比对信息的时候。

Image

3. ddgr

ddgr是一个在终端里跑的DuckDuckGo搜索工具。你不用打开浏览器,也不需要API,就能实现纯净搜索,而且隐私保护做得很好。
想装的话一行命令搞定:
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

brew install ddgr 

虽然它不算严格意义上的Skill,但真的挺好用,真心推荐。

秘塔在咱们国内AI搜索圈里算是天花板级别了,虽然现在还没现成的Skill,但它支持API调用。

Image


接通之后,查国内的信息那叫一个丝滑。不过秘塔API是要收费的,好在价格非常良心,花不了几个钱。
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

Image

5. 智谱web-search和web-reader

智谱官方出的MCP工具也很好用。我之前在Claude Code里就一直拿它当主力联网工具。

Image


不过在OpenClaw里装MCP挺折腾的,因为它走的是mcporter机制。如果你直接让OpenClaw装,它可能会把自己配置文件改坏。
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!
我特意弄了个mcp-installer技能来解决这个问题。你先装好这个Skill,然后丢给它这段提示词就行:

使用 mcp-installer 这个skill 安装一下这个mcp:--- { "mcpServers": { "zhipu-web-search-sse": { "url": "https://open.bigmodel.cn/api/mcp-broker/proxy/web-search/mcp?Authorization=Your Zhipu API Key" } } } --- 我的api key是:XXXXXXXXXXXXXXXX 

记得去智谱官网弄个API Key填进去。虽然也是收费项目,但用起来确实很稳。

Image

6. deep-research-pro

这个Deep Research Pro厉害了,它是专门为做深度研究设计的。它能自动查好几十个信源,自己分析、核对,最后给你整出一份带引用文献的专业报告。最牛的是,它是完全免费的,不需要任何API Key
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

Image


它的原则很硬核:没来源的话不说,多方验证后再写,而且只用最近一年的新资料。如果你想让AI帮你写行业调研或者技术分析,用这个就对了。
因为它底层用的是DuckDuckGo,所以得先装下那个ddgr:

brew install ddgr 

装完之后直接让OpenClaw把这个Skill收了就行,体验极佳。

Image

三、搜索工具的“指挥部”

工具装多了,AI该翻谁的牌子?这时候你就得去Memory.md里设个优先级了。
这个文件就在/root/.openclaw/workspace/MEMORY.md。它相当于AI的长效记忆,每次对话前AI都会先瞄一眼。你在这里写清楚什么任务用哪个工具,AI就能按部就班地帮你干活了。
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

Read more

用约束驱动AI写好代码:OpenSpec 完全使用指南

OpenSpec 完全使用指南 用规格驱动 AI 编码 —— 让 AI 真正理解你要什么 如果你正在用 AI 写代码,却总觉得"沟通成本"比"写代码"还高——OpenSpec 可能是你一直缺的那块拼图。 目录 1. [为什么需要 OpenSpec](#一为什么需要 openspec) 2. 安装与初始化 3. 核心理念 4. 命令详解 5. 实战场景 * 场景一:需求清晰,直接开干 * 场景二:需求模糊,需要边探索边明确 * 场景三:并行开发多个功能 * [场景四:已完成未归档的 change 发现 Bug](#场景四已标记完成但未归档的

重磅官宣!Token 官方中文名定了——「词元」,AI 术语终于有了统一标准

今天(3月24日)科技圈迎来一个里程碑式的消息:国家数据局在国新办新闻发布会上正式官宣,AI 领域核心术语 Token 的中文标准译名,确定为「词元」✅ 从此,困扰业内多年的 Token 译名乱象,终于有了官方定论。 作为每天和大模型、AI 交互的从业者/爱好者,相信大家都有过这样的困扰:同样是 Token,在区块链里叫「代币」,在网络安全领域叫「令牌」,在大模型场景里,有人叫「标记」,有人干脆不翻译直接用英文,甚至还有「模元」「智元」等多种民间译法,跨场景沟通时经常出现理解偏差。 而这次官方定调「词元」,绝非简单的翻译统一,背后藏着对 AI 核心逻辑的精准解读,也预示着我国 AI 产业的规范化再进一步。 一、官方定名核心要点,必看! * 发布主体:国家数据局局长刘烈宏在国新办发布会、中国发展高层论坛上正式使用「

Windows 使用 Codex 一直“正在思考”?一招解决 AI 工具代理问题(附一键切换脚本)

📚 目录 一、问题背景:Codex 一直“正在思考”却没有回答 二、第一步:查看本机代理端口 三、第二步:测试代理是否可用 四、第三步:给 Codex App 配置代理 五、让 Codex 代理配置生效 六、验证代理是否生效 七、如何取消代理配置 八、代理配置是否会影响国内软件 九、开发者推荐的代理配置方式 十、完整流程总结 一、问题背景 最近在 Windows 上使用 Codex 时遇到了一个很奇怪的问题: 输入问题后,界面一直显示: 正在思考 但是 没有任何回答。 最开始以为是: * Codex Bug * API Key

AI 时代,为什么 “人人都是产品经理” 的时代才真正到来?

AI 时代,为什么 “人人都是产品经理” 的时代才真正到来?

从“口号”到“现实”:AI 如何重构产品经理的能力边界 传统“人人都是产品经理”的矛盾 “人人都是产品经理”的提法由来已久,但在传统产品开发模式中,这更像是一种理念倡导,而非可落地的实践,核心矛盾集中在三个维度: * 能力门槛高:产品经理需要同时掌握用户调研、需求分析、原型设计、跨部门协调等多维度技能,普通员工或用户难以系统掌握。 * 资源壁垒强:产品需求的落地需要依赖开发、设计、测试等团队的资源支持,非专业产品角色无法推动资源协调。 * 试错成本高:传统产品迭代周期以月为单位,需求验证成本极高,非专业人员的创意难以快速得到市场反馈。 这些矛盾导致“人人都是产品经理”始终停留在口号层面,真正能参与产品决策的依然是专业岗位人员。 AI 对产品能力的“平民化”重构 AI 技术的成熟,尤其是大语言模型(LLM)和生成式 AI的普及,正在从根本上打破传统产品开发的能力和资源壁垒,让非专业人员也能完成从创意到落地的全流程产品设计。以下是 AI 带来的核心改变: 1.