【养龙虾】OpenClaw 安装部署全流程 - 手把手教你搭建自己的 AI 助手

【养龙虾】OpenClaw 安装部署全流程 - 手把手教你搭建自己的 AI 助手
折腾了整整两天,终于把 OpenClaw 部署好了!过程中踩了不少坑,今天把完整流程记录下来,希望能帮到想入门的小伙伴。本文适合零基础新手,大佬请绕道~
既然都开始养虾了,那肯定少不了让它来生成一篇养虾的过程文章。
在这里插入图片描述

目录

🤔 什么是 OpenClaw?

简单来说,OpenClaw 是一个自托管的 AI 网关,它可以把你常用的聊天软件(微信、Telegram、Discord、iMessage…)和一个 AI 助手连接起来。

举几个例子:

  • 📱 在微信上发消息,AI 就能自动回复
  • 💬 在 Discord 群里 @它,AI 就能参与讨论
  • 📲 人在外面用 WhatsApp 随时召唤你的私人 AI

为什么叫"龙虾"?

  • 官方 Logo 就是一只红色卡通龙虾 🦞
  • 英文名 OpenClaw 直译是"开源的钳子",像龙虾的大爪子

🛠️ 环境准备

硬件要求

配置最低要求推荐配置
操作系统macOS 10.15+ / Linux / Windows WSL2macOS 12+
内存8GB16GB+
存储空间5GB20GB+
网络能访问国际互联网稳定带宽

软件要求

# 检查 Node.js 版本(需要 Node 22+)node--version# 如果没有 Node.js,推荐使用 nvm 安装curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh |bash nvm install22 nvm use 22

💡 小提示:如果你用的是 macOS,推荐直接用 Homebrew 安装:

brew install node@22 

📋 安装步骤

方式一:macOS 用户(最简单)

如果你用的是 Mac,强烈推荐使用官方 App,体验最丝滑:

# 方法 1:直接下载安装包# 访问 https://github.com/openclaw/openclaw/releases 下载 .dmg 文件# 方法 2:使用 Homebrew brew install openclaw/tap/openclaw 

安装完成后,打开 OpenClaw.app,它会出现在菜单栏。

方式二:命令行安装(跨平台)

这是最通用的安装方式,Linux/Windows WSL/Mac 通用:

# 1. 全局安装 OpenClaw CLInpminstall-g openclaw # 2. 验证安装 openclaw --version# 3. 初始化设置 openclaw setup 

运行 openclaw setup 后,会出现交互式引导,按提示选择即可。

⚠️ 注意:有些渠道需要额外配置,比如 Telegram 需要先找 @BotFather 申请 Bot Token,Discord 需要创建开发者应用。

方式三:Docker 部署(适合服务器)

如果你是部署在服务器上,Docker 是最省心的选择:

# 1. 拉取镜像docker pull openclaw/openclaw:latest # 2. 创建配置目录mkdir-p ~/.openclaw # 3. 运行容器docker run -d\--name openclaw \-p18789:18789 \-v ~/.openclaw:/root/.openclaw \ openclaw/openclaw:latest 

🔧 详细配置

配置文件位置
~/.openclaw/openclaw.json
基础配置示例

{"gateway":{"port":18789, "verbose":true}, "channels":{"telegram":{"enabled": true, "botToken":"YOUR_BOT_TOKEN_HERE"}, "discord":{"enabled": true, "botToken":"YOUR_DISCORD_BOT_TOKEN"}}, "model":{"provider":"anthropic", "model":"claude-sonnet-4-20250514", "apiKey":"sk-ant-xxx..."}}

🔐 安全提醒:建议使用环境变量而非直接在配置文件写敏感信息

🔗 渠道配置详解

Telegram 配置步骤

Step 1:创建 Bot

1.打开 Telegram,搜索 @BotFather
2.发送 /newbot 命令
3.给你的 Bot 起个名字(比如 “我的 AI 助手”)
4.给你的 Bot 设置用户名(必须以 _bot 结尾)
5.复制 Bot Father 给你的 Token

Step 2:配置 OpenClaw

openclaw config set channels.telegram.botToken "你的Token"

Step 3:启动并测试

openclaw gateway # 在 Telegram 中搜索你的 Bot 用户名,发送 /start 进行配对

Discord 配置步骤

Step 1:创建 Discord 应用
1.访问 https://discord.com/developers/applications
2.点击 “New Application”

Step 2:创建 Bot
1.进入 “Bot” 页面
2.点击 “Add Bot”
3.复制 Bot Token(记得开启 Message Content Intent)

Step 3:邀请 Bot 到服务器
1.进入 “OAuth2” -> “URL Generator”
2.勾选 bot 权限
3.复制生成的 URL,在浏览器中打开并选择服务器

🚀 启动与验证

启动 Gateway

# 前台运行(查看日志) openclaw gateway --verbose# 后台运行 openclaw gateway &

验证

openclaw health 

打开控制台
浏览器访问 http://127.0.0.1:18789

架构流程图

用户发送消息 → 聊天渠道 → Gateway → AI Model → 返回消息

🔍 常见问题汇总

Q1:启动报错 “Port 18789 already in use”

lsof-i :18789 # 或者换端口 openclaw gateway --port18790

Q2:Telegram Bot 发消息没反应
1.检查 Bot Token 是否正确
2.确保已经和 Bot 发起对话(需要先私聊 /start)
3.查看日志:openclaw gateway --verbose

Q3:Discord 提示 “Missing Access”
1.检查 Bot 权限是否足够
2.确保 Bot 已在服务器中
3.在 Discord Developer Portal 检查 intents 设置

⚠️ 注意事项

1.网络安全:部署在公网时务必配置访问密码
2.Token 消耗:AI 对话需要消耗 API Token,注意费用
3.隐私安全:不要在对话中输入敏感个人信息
4.及时更新:关注官方 releases 更新安全补丁

📚 参考资料

💬 最后

部署完成的那一刻,看到控制台显示"🟢 已连接",你就成功开始养虾啦!
祝大家都能养好自己的"小龙虾"! 🦞🚀

Read more

从 OpenClaw 到 ToClaw:AI 代理网关的产品化之路

从 OpenClaw 到 ToClaw:AI 代理网关的产品化之路

定位说明:这是一篇偏“体验与选型思路”的横测笔记,不是参数党跑分,也不是安装教程。内容基于我对产品定位与常见使用路径的理解,公测策略与功能细节可能会随版本变化。 01|OpenClaw 是什么?能做什么? OpenClaw 可以理解为一种“AI 代理(Agent)网关/中枢”:你在聊天界面下指令,它会调用模型能力并配合工具,去做更接近“完成任务”的事情,而不是只聊天。它强调可扩展(技能/插件)、可接入多渠道、可在你自己的设备上运行等方向。 你能用 OpenClaw 做什么(偏通用能力) * 在聊天软件里接收任务、输出结果,并尽量保持持续记忆与上下文(取决于你的配置与使用方式) * 通过工具/技能扩展能力:文件读写、浏览器自动化、系统命令、定时任务、接入第三方服务等(不同发行与生态会有差异) 但现实门槛也很明显 * 自部署往往需要 Node.js

OpenClaw 实战:让 AI 拥有“眼睛“——摄像头访问完全指南

OpenClaw 实战:让 AI 拥有“眼睛“——摄像头访问完全指南

今天冒出个想法,想让openclaw能控制摄像头分析图片。原因是我有本书,网上还没有电子版,想让openclaw分析然后把重点内容讲给我听。 📖让运行在 WSL2 里的 OpenClaw AI 助手能够"看见"摄像头画面。 🚧 探索过程 第一阶段:OpenClaw Node 配对(失败)折腾了 3 小时+,最终因为 WSL2 网络隔离问题放弃。 我在wsl里安了openclaw,他说要控制摄像头,必须在windows上安装node.js,安装npm,折腾了好久,就是报错。结论就是windows和wsl就是隔离的。 具体过程: **安装 Node.js:** 最开始下载了绿色版 Node.js(v24.14.0),遇到了一系列问题: ```powershell # 绿色版 Node.js

从MVP到千万级并发 AI在前后端开发中的差异化落地指南

从MVP到千万级并发 AI在前后端开发中的差异化落地指南

文章目录 * 前言 * 一、技术原理解析 * 1. 核心差异维度对比 * 2. AI 辅助开发的技术架构模型 * 二、按 DAU 规模分层的实战策略与代码实证 * 1. 低 DAU 项目(<1万):MVP 验证期 * 后端实战:从需求到接口的秒级响应 * 前端实战:快速但粗糙的 UI * 2. 中 DAU 项目(1万–100万):业务增长期 * 后端:复杂业务逻辑的精准生成 * 前端:C端体验的“陷阱” * 3. 高 DAU 项目(>100万):高并发架构期 * 后端进阶:AI 驱动的性能优化 * 高并发流程架构图 * 三、

能否替代Copilot?VibeThinker在代码补全方面的实际表现

能否替代Copilot?VibeThinker在代码补全方面的实际表现 在开发者工具不断进化的今天,AI 编程助手早已从“炫技”走向“实战”。GitHub Copilot 凭借 GPT 系列大模型的强大泛化能力,几乎成了程序员键盘边的标配。它能理解上下文、自动补全函数、生成文档注释,甚至写出整段业务逻辑。但问题也随之而来:响应延迟、网络依赖、隐私顾虑、高昂成本——尤其对于需要本地化部署或专注特定任务的场景,Copilot 显得有些“杀鸡用牛刀”。 于是,一个更现实的问题浮出水面:我们是否真的需要千亿参数的大脑来解决一道动态规划题? 正是在这样的背景下,VibeThinker-1.5B-APP 引起了不小的关注。这个仅拥有 15 亿参数的轻量级模型,由微博开源,训练总成本不到 8,000 美元,却在多个算法与数学推理基准测试中击败了参数量数百倍于它的对手。它不擅长闲聊,也不懂产品需求文档怎么写,但它专精一件事:把复杂逻辑一步步推导清楚,并准确转化为可执行代码。 这不禁让人好奇:这样一个“