OpenClaw For Creation——在飞书上养一只“大龙虾”秘籍

OpenClaw作为2026年爆红的高自治AI代理产品，标志着AI从问答助手升级为具备长期记忆、系统调用和任务执行能力的智能工作伙伴。本文详细介绍了OpenClaw的部署与使用指南：在硬件方面推荐M系列Mac设备，建议搭配GLM-4.7或Claude3.5等大模型；配置流程涵盖Node.js安装、API设置和通讯工具接入；高级玩法包括技能扩展、定时任务和多智能体协作。文章特别强调了OpenClaw

love you joyfully

2772人浏览 · 2026-03-07 18:40:12

love you joyfully · 2026-03-07 18:40:12 发布

OpenClaw在2026年初爆红，本质上是“高自治AI代理（autonomous agent）产品化”从技术圈进入大众应用与企业场景的标志性事件：一方面，它把AI从“问答助手”推进到“可长期记忆+可调用外部系统+可执行任务”的阶段（如消息平台集成、自动化工作流、技能插件生态）；另一方面，它也把AI安全从“模型输出风险”升级为“系统级权限风险”（凭据泄露、恶意技能、RCE、影子AI等）。

本文，我将带你探索并发掘一下OpenClaw在科研和一些创意工作上，它能为你做什么，废话不多说，我们开始吧～

想要养好一只“大龙虾”，我们需要准备什么？

在正式让 OpenClaw 接管你的工作流之前，我们需要先为这只“赛博大龙虾”搭建一个稳定、强大的“养殖环境”。别看它最近爆火，如果环境没配好，它可能会因为水质（配置）不行而频繁掉线。

🏗️ 1. 挑选“鱼缸”：硬件与系统环境

一般需要Nodejs（最新版本），git在系统中！（为了最好的体验，这个设备需要你7*24小时不间断运行，你的网络环境可能得需要魔法）

首选方案：macOS (推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐)

如果你有一台 M 系列的 Mac Mini 或者 MacBook，那么恭喜你，你拥有了头等舱体验。OpenClaw 在 macOS 上的原生支持最完美，权限控制也最顺滑。
Windows 11/10 + WSL 2 (推荐指数：⭐⭐⭐)

注意： 尽量不要尝试在 Windows 原生环境下硬磕！请安装 WSL 2 (Ubuntu)。虽然它能跑，但比起 macOS 还是略显臃肿。
硬核方案：Linux (推荐指数：⭐⭐⭐)

如果你是纯 Linux 用户，兼容性尚可，但在 UI 自动化和部分桌面交互上，体验通常不如 macOS 顺畅。

[!CAUTION]

避坑指南： 别在 Windows 宿主机直接跑，否则你有概率会在环境报错中度过整个周末。（有些奇怪的报错可能连你的claude code都解决不了！）

🧠 大模型 API 选择

没有强大的 LLM 内核，龙虾就只是个空壳。这里有几个坑你必须绕过去：

国际顶流：OpenAI & Anthropic

目前最稳定的选择。订阅了这些服务的同学可以直接起飞。（可以通过openrouter等聚合服务站获取https://openrouter.ai/）
避坑预警：Google API

虽然 Gemini 性能不错，但在 OpenClaw 的这种调用场景下，封号风险极高！为了你的账号安全，暂时不建议将其作为主推力。
国产之光：Coding Plan 系列

如果你在国内环境使用，可以使用智谱 AI 的 Coding Plan（https://open.bigmodel.cn/）。
- 建议： 我目前在用 GLM-4.7。虽然 GLM-5 已经问世，但它的现在用量消耗是 4.7 的 3 倍！对于我们这种长期运行的 Agent 来说，GLM-4.7 的质价比最高。
- 此外，MiniMax、Kimi、Qwen 的 Coding Plan 也表现不错。
兼容性小贴士：如果当前版本的 OpenClaw 对某些模型支持不佳，别慌！你可以先调用本地的 Codex 或 Claude Code 帮你适配解决。

🌐 搜索 API

OpenClaw 内部自带的网页搜索 Skills 虽然能用，但往往导致模型反复重试，白白烧掉你的 API 额度。（如果你要进行一些网页操作，比如上网“逛淘宝”，查看知乎，某度等个人账号资料的话，这个可能需要你配置好合适的大模型（比如claude opus 4.6或新出的gpt-5.4））

推荐方案：Brave Search 或 Tavily Search API

这两个搜索服务对 AI 极其友好，返回的结果经过结构化处理，能让 OpenClaw 以最少的 Token 消耗获取最精准的信息。（本人用Brave Search：https://api-dashboard.search.brave.com/app/dashboard）

🛠️ 备用补给：本地增强工具

为了让这只龙虾在处理复杂代码任务时不卡壳，我建议在本地预装好：

Codex
Claude Code

🏗️ 通讯工具的接入

既然 OpenClaw 是一个操作系统级的 Agent，你总不能时刻盯着那台 M4 Mac Mini 的屏幕看它执行任务。我们需要一个顺手的“远程遥控器”，让你在食堂、在路上、甚至在床上都能指挥这只“大龙虾”。

根据你的日常习惯和地理位置，你需要准备好以下至少一种工具的接入权限：

飞书 (Feishu / Lark)： 国内科研和办公的首选。OpenClaw 接入飞书后，可以利用其强大的机器人接口发送实验报告、图表，甚至通过飞书文档进行长文本交互。（注意了！注意了！飞书机器人的调用接口免费用户只有可怜的每月5000次（好像是），两天就被大龙虾干完了，根本不够用，飞书的企业升级版本需要600元/年（个人用户），不过飞书体验还不错，你需要慎重考虑！）
iMessage： 苹果全家桶用户的顶级福利。 既然你手里有 iPhone 和 Mac，iMessage 的接入能让指令下达变得像发短信一样自然，且具有极高的系统原生优先级。
Discord / WhatsApp： 如果你习惯国际化的工作环境或需要接入更多第三方集成，这两个工具是全球极客的通用语。
其他的如钉钉，企业微信，也可以接入。

在开始下一章的安装教程前，可以对照下表检查你的装备：

类别	推荐项	状态
硬件	M4 Mac Mini (or equivalent)	□ 准备就绪
系统	macOS / WSL 2	□ 已配置
大脑	GLM-4.7 / Claude 3.5 / GPT-4o	□ 已授权
搜索	Brave Search API Key	□ 已获取
连接	飞书 / iMessage / Discord	□ 已打通
后援	Claude Code / Codex	□ 已部署

（部署大龙虾也不是上方都得要，但是，系统和大模型是必须要准备的（硬件的话你甚至可以部署在云服务上），上方只是为了更好的科研和创意工作体验）

安装与配置教程

本部分，我将带着大家一起在一台mac mini上部署openclaw，并且将openclaw接入飞书！

在 macOS 上，我们不建议直接从官网下载 .pkg 安装包，因为那会导致后续频繁遇到权限（Permission Denied）报错。对于开发者来说，Homebrew 是唯一的正解。

1. 安装 Git

macOS 通常自带 Git，但版本可能较旧。为了确保与 OpenClaw 的各种插件兼容，建议通过 Homebrew 安装最新版：

检查是否已安装： git --version

安装/更新方法：

打开终端（Terminal），输入

# 如果还没安装 Homebrew，先执行这一行
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 安装最新版 Git
brew install git

2. 安装 Node.js (推荐 NVM 方式)

OpenClaw 对 Node.js 版本有要求。强烈建议使用 NVM (Node Version Manager) 来管理，这样你可以随时在 LTS（长期支持版）和 Current（最新版）之间切换，且无需 sudo 权限。

第一步：安装 NVM
```
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.4/install.sh | bash
```
安装完成后，请重启终端或执行 source ~/.zshrc。

第二步：安装 Node.js

2026 年，Node.js 已经演进到了更高效的版本。根据 OpenClaw 的运行需求，建议安装最新的 LTS 版本或 Current 版本：

# 安装 2026 年最新的 LTS 版本 (如 v24)
nvm install --lts

# 或者直接安装最新的 Current 版本 (如 v25+)
nvm install node

# 检查版本
node -v
npm -v

如果你在安装过程中遇到 command not found: brew，说明环境变量没配好。M4 Mac 的 Homebrew 默认安装路径是 /opt/homebrew/bin，记得检查你的 .zshrc 文件。

接下来就可以正式进行安装配置了：

参考：https://openclaw.ai/

执行：

# Install OpenClaw
npm i -g openclaw

# Meet your lobster
openclaw onboard

选择Yes：

选择QuickStart：

选择合适的模型，并提供好API和API key（如果你要用自定义的一些模型，让claude code后台帮你进行配置）：

选择合适的通讯工具（如果你不想在手机远程养龙虾，也可以不用配置，注意，飞书机器人的配置可以参考火山引擎文档：https://www.volcengine.com/docs/6396/2189942?lang=zh，进行配置，在openclaw中需要提供ID和secret）：

Configure Skills now可以选择Yes也可以选择no（后边再配置也行），这一块主要安装一些大龙虾可以用的Skills功能（注意别安装太多了，只安装你自己需要的，太多会占大模型上下文，反而不好）（这个地方是按空格键选中你要的选项，然后按enter键继续）：

后边的这些Set一般情况一路选择no（除非你是Google付费用户，想把openclaw连接notion或openai等等）：

Hooks选择Skip for now：

gateway的话有的话选择restart，没有的话（第一次安装）选择reinstall或者安装：

这个的话选择Open the Web UI吧，可以在网页打开控制窗口：

到这一步，OpenClaw大龙虾一般就在你的后台开始运行了！现在你可以通过你设置的通讯工具或在控制台跟大龙虾打招呼了！

进阶养成——如何驯服你的“赛博大龙虾”？

把 OpenClaw 装好只是第一步，真正让它从“人工智障”进化为“科研/创意合伙人”的关键，在于你如何玩好它的技能包（Skills）和自动化节律（Cron Tasks）。

🛠️ 给龙虾装上“机械臂”：玩转 ClawHub Skills

OpenClaw 的强大并不在于它多能聊，而在于它能操作（Action）。ClawHub 就是这只龙虾的“武器库”。

如何筛选高质量技能？不要盲目安装所有插件。建议访问 ClawHub Skills 页面，寻找合适的Skills。

技能推荐（针对科研与创意）：

Web Search (Brave/Tavily)： 核心视野。比起内置搜索，外接专业 API 的搜索技能能极大节省 Token 并提高准确率。
Files Manager： 对于磁盘空间告急 的用户，你可以给龙虾操作文件的权限，让它帮你自动清理或迁移大文件。（这个技能龙虾内部已经配置了，一般不需要手动安装）
Social Media Automator： 如果你想通过 AI 视频涨粉，这类技能可以帮你实现从生成素材到一键发布的闭环。

下边进行一些技能的演示：

装好web Search后即可进行网络信息检索：

龙虾内置的文件操作：

⏰ 2. 赋予龙虾“生物钟”：深度利用 Cron 任务

很多人的 Agent 只是“被动触发”，而某些繁琐的数据类工作可以交给大龙虾，让它“主动出击”。这就是 OpenClaw Cron 任务。通过配置 Cron（定时任务），你可以让龙虾在特定时间执行复杂的流。

任务场景	触发频率	逻辑描述
科研情报员	每日 09:00	检索 arXiv 上关于大模型的最新论文，生成简报推送到飞书。
空间清洁工	每周日 23:00	扫描下载文件夹，将超过 1GB 且 30 天未动的文件移动到外部存储。
创意发布员	每日 20:00	检查当日生成的 AI 视频素材，自动撰写文案并排期发布到社交媒体。

🧠 3. 跨设备协同：多智能体协作（Multi-Agent）

作为研究 MARL（多智能体强化学习） 的人，你一定不满足于单一 Agent。OpenClaw 的精髓在于它可以分布式运行：

实验室电脑： 负责跑实验、监控 Loss。
大龙虾： 负责逻辑中转、文字加工。
手机： 负责通过 iMessage 下达最高优先级指令。

你可以通过 OpenClaw 将这些设备串联，形成一个“分布式大脑”。当你在外面喝咖啡时，手机突然弹窗：“主人，实验室的模型训练出现异常波动，已自动帮你保存 Checkpoint 并降频运行，请指示。” 这才是养龙虾的终极形态。（如下图：openclaw调用codex干活）

除了基础的对话和文件管理，还有一些可以探索的隐藏高级玩法，读者可以摸索摸索～：

1. 赋予龙虾“灵魂”：自定义 `SOUL.md`

在 OpenClaw 中，每个 Agent 都有一个 SOUL.md 文件。这不只是一个简单的 System Prompt，它是 Agent 的长期性格和决策逻辑载体。

趣味玩法： 你可以为你的研究项目创建一个“魔鬼影评人”性格的 Agent。专门负责审阅你的论文初稿或代码，它的 SOUL.md 可以设定为“极度挑剔且具有批判性思维的顶刊审稿人”。
效果： 它不会一味夸你，而是会通过搜索最新的 SOTA 论文来“打脸”你的创新点，逼你进步。

2. 跨 Agent 通讯：`agentToAgent` 嵌套调用

这是大龙虾里最硬核的功能之一。OpenClaw 支持 Peer Messaging（点对点通信）。

趣味玩法： 搭建一个“科研流水线”。
- Agent A (情报员)：负责 24h 监控 arXiv 和社交媒体。
- Agent B (分析员)：收到 A 的消息后，自动调用脚本跑实验对比。
- Agent C (播报员)：将结果汇总，通过 iMessage 发给你。

3. “自进化”技能：让龙虾自己写 Skill

文档提到 OpenClaw 的 Skills 只是 ~/.openclaw/workspace/skills/ 下的一个文件夹。

有趣用法： 你可以直接对它说：“我发现现在的搜索 Skills 效率太低，请结合最新的 Brave API 文档，为我编写并安装一个新的高性能搜索 Skill。”
震撼点： 它会自己写 SKILL.md，写 Python 逻辑，然后执行 refresh skills。这种“自我迭代”的能力，是普通 Chatbot 无法想象的。