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OpenClaw 使用教程 ​

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简介 ​

OpenClaw（社区昵称"小龙虾"）是一款开源、本地优先、跨平台的 AI 智能体执行框架，由 Peter Steinberger（PSPDFKit 创始人）开发，前身为 Clawdbot / Moltbot，MIT 协议。

核心定位：让大模型从"聊天建议"升级为能自主完成系统级任务的"数字员工"，实现"指令 → 决策 → 执行 → 反馈"闭环。

核心特性：

  • 本地优先：数据、日志存于自有设备，敏感数据不出内网
  • 模型无关：兼容 GPT、Claude、Llama、Kimi、通义千问、DeepSeek、Ollama 等
  • 行动优先：直接操作电脑、执行命令、读写文件、控制浏览器
  • 多渠道交互：支持 WhatsApp、Telegram、Slack、飞书、钉钉、微信等 50+ 平台
  • 可扩展：Skills 插件系统，社区已有 5700+ 技能

环境要求 ​

项目要求
操作系统Windows 10 21H2+ / macOS 12+ / Ubuntu 20.04+
内存2GB 起步（本地模型建议 8GB+）
Node.js18+ 或 22.x LTS
硬盘20GB 可用空间
其他Git、Python 3.9+（部分技能）、Docker（可选）

部署方式 ​

官方脚本安装 ​

macOS / Linux：

bash
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Windows（PowerShell 管理员）：

powershell
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

安装后启动配置向导：

bash
openclaw onboard

按向导完成模型选择、API Key 输入、通讯频道绑定。

云服务器部署 ​

阿里云：购买轻量应用服务器（2核2G+），镜像选择【OpenClaw】，在百炼控制台创建 API Key，图形化配置。

腾讯云：购买轻量应用服务器（2核4G，Ubuntu 24.04），安装 Node.js ≥22（可用 nvm），克隆项目并安装依赖。

本地模型离线部署 ​

bash
# 1. 安装 Ollama（https://ollama.com）
# 2. 拉取 DeepSeek 模型
ollama run deepseek-chat

# 3. 获取 OpenClaw
git clone https://github.com/psteinberger/openclaw.git
cd openclaw

# 4. 安装依赖
npm install

# 5. 配置 .env
# MODEL_PROVIDER=ollama
# OLLAMA_MODEL=deepseek-chat
# OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434

# 6. 启动
npm start

启动后访问 http://localhost:3000。

配置与使用 ​

  1. 登录 Web 面板，添加 API Key（如阿里云百炼、OpenAI）
  2. 选择默认模型（简单任务用小模型，复杂任务用大模型）
  3. 通过绑定的聊天工具（飞书/微信/Telegram 等）下达指令

核心场景 ​

类别示例指令
文件操作"把下载文件夹里所有 PDF 移到'归档'文件夹"
文档处理"从 report.docx 提取所有表格保存为 Excel"
浏览器自动化"打开新闻网站，抓取今日头条标题和摘要"
办公自动化"根据 sales.csv 生成柱状图插入 PPT 第3页"
脚本执行"运行 backup.py 备份代码目录"
定时任务"每周一自动检索 AI 论文并推送摘要到飞书"

安全提示 ​

  1. 所有操作均需用户确认，安全可控
  2. 注意 API Key 权限控管
  3. Telegram 等渠道建议设置用户白名单，避免 Agent 成为公开机器人
  4. 云端部署建议用 SSH 端口转发访问控制台，而非直接暴露端口

参考资源 ​