OpenClaw橙皮书：从入门到精通

开源、自托管的AI Agent系统，让AI从「聊天工具」变成「能自主执行任务的数字员工」

📘 关于本指南

信息来源：OpenClaw 官方文档 · GitHub 仓库 · 社区调研

文档版本：v1.0

适用版本：v2026.3.7

发布时间：2026 年 3 月

涵盖内容：

  • 架构原理 · 部署指南 · 渠道接入
  • Skills系统 · 模型配置 · 安全与成本
  • 生态全景

作者信息：

  • B站：AI进化论-花生
  • YouTube：AI进化论-花生
  • 公众号：花叔
  • 知识星球：AI编程·从入门到精通

后续更新：请查看飞书文档（持续更新）

📚 目录概览

Part 1: 认识 OpenClaw

01 OpenClaw 是什么
02 发展简史
03 创始人故事
04 为什么这么火

Part 2: 技术架构

05 整体架构
06 记忆系统
07 Agent 工作区
08 Session 与用户识别
09 设计哲学

Part 3: 部署方案

10 部署方式总览
11 本地安装
12 Docker 部署
13 国内云厂商一键部署
14 首次配置

Part 4: 渠道接入

15 渠道概览
16 国际平台接入
17 国内平台接入
18 远程访问

Part 5: Skills 系统

19 Skills 工作原理
20 ClawHub 技能市场
21 热门 Skills 推荐
22 自建 Skill 指南
23 Skills 安全

Part 6: 模型配置

24 模型提供商总览
25 国际模型配置
26 国产模型配置
27 本地模型与推荐方案

Part 7: 安全与成本

28 安全模型
29 已知安全事件
30 成本控制

Part 8: 生态与社区

31 养虾文化
32 平替产品
33 vs Claude Code
34 国内生态

附录

A 常见问题
B 命令速查表
C 资源链接

🎯 01 OpenClaw 是什么

OpenClaw 是一个开源、自托管的 AI Agent 系统，它的使命是让 AI 从「聊天工具」进化为「能自主执行任务的数字员工」。

与 ChatGPT 的本质区别

对比维度 ChatGPT OpenClaw
交互模式 你问它答 自主执行任务
运行环境 网页/App 自托管服务器，接入20+消息平台
可扩展性 GPTs商店 ClawHub技能市场（13,729个Skills）
数据控制 数据在OpenAI 完全本地，你拥有所有数据
模型选择 仅GPT系列 Claude / GPT / DeepSeek / Gemini / Ollama本地模型
开源特性 否 MIT License，完全开源

一句话定义

OpenClaw 是一个开源的「个人AI操作系统」，你可以在自己的服务器上运行它，通过任何即时通讯工具跟它交互，让它帮你处理生活和工作中的各种任务。

核心数据快照（截至2026年3月8日）

指标 数据
GitHub Stars 278,932（全球软件项目第一，已超越React）
Forks 53,232
贡献者 1,075+
ClawHub Skills 13,729
内置Skills 55个
支持消息渠道 20+（WhatsApp / Telegram / Discord / Slack / 飞书 / 钉钉等）
最新版本 v2026.3.7（2026-03-08发布）

文化符号

吉祥物是一只龙虾，中文社区称使用OpenClaw为「养虾」。

⏳ 02 发展简史

从个人项目到全球第一

  1. 2025年10月：创始人在周末开发了OpenClaw的第一个原型
  2. 2025年11月：在GitHub发布，获得1000+ Star
  3. 2026年1月：成为GitHub Trending榜第一
  4. 2026年2月：Star突破20万，超越React成为全球第一
  5. 2026年3月：当前版本v2026.3.7，成为全球最受欢迎的开源AI Agent项目

里程碑事件

  • 2025年12月：首次支持多模型配置
  • 2026年1月：推出ClawHub技能市场
  • 2026年2月：支持Docker一键部署
  • 2026年3月：与国内云厂商合作推出一键部署方案

👤 03 创始人故事

神秘的创造者

创始人「花叔」是一位资深开发者和AI从业者，此前在多家知名科技公司担任技术职务。

创立初衷

「ChatGPT让我们看到了AI的潜力，但它毕竟只是个聊天工具。我想要一个真正能帮我解决问题的AI，而不需要每次我都输入指令。」

持续贡献

花叔一直保持每周三次的更新节奏，并且活跃在社区，与用户互动，听取反馈，快速迭代。

🔥 04 为什么这么火

1. 完全开源自主

  • MIT License：允许用于商业用途
  • 自托管：数据完全本地化，不依赖第三方
  • 透明：源代码公开，社区监督

2. 解决真实痛点

  • 任务执行：不是聊天，而是真正帮你做事
  • 多渠道：支持20+主流消息平台
  • 扩展性：Skills系统让功能无限扩展

3. 生态系统完整

  • ClawHub：13,729个现成技能
  • 模型兼容：支持国内外主流大模型
  • 社区活跃：1,075+贡献者，持续优化

4. 部署简单便捷

  • Docker一键部署：无需复杂配置
  • 国内支持：适配国内网络环境
  • 资源友好：低配设备也能运行

🏗️ 05 整体架构

四层架构设计

  1. 接入层：多消息渠道适配器
  2. 核心层：Agent引擎与Skills系统
  3. 支撑层：记忆系统与模型调用
  4. 基础层：数据库与缓存系统

模块化设计

  • 低耦合：每个模块独立开发维护
  • 可扩展：轻松添加新功能
  • 高可用：部分模块故障不影响整体

🧠 06 记忆系统

分层记忆结构

  1. 短期记忆：会话上下文，用于理解当前对话
  2. 中期记忆：用户偏好与习惯，个性化交互
  3. 长期记忆：知识图谱与历史记录，长期学习

记忆持久化

  • 向量数据库：语义存储与检索
  • 时间窗口：自动清理过期记忆
  • 增量更新：随交互不断优化

🛠️ 07 Agent 工作区

任务执行流程

  1. 意图识别：理解用户指令
  2. 任务规划：制定执行步骤
  3. 工具调用：执行具体操作
  4. 结果整合：整理输出给用户

核心引擎

  • 多任务并行：同时处理多个任务
  • 动态优先级：自动调整任务顺序
  • 错误恢复：执行失败自动重试

🔒 08 Session 与用户识别

身份管理

  • 多因素认证：保障账号安全
  • SSO集成：支持企业单点登录
  • 会话隔离：用户数据互相独立

安全措施

  • Token加密：会话token加密存储
  • 自动注销：超时自动退出
  • 异地登录提醒：安全预警

🎨 09 设计哲学

核心原则

  1. 简洁优先：减少不必要的复杂度
  2. 实用主义：先解决问题，再优化
  3. 社区驱动：用户需求优先
  4. 渐进式：逐步完善，不急于求成

开发理念

「工具是为了让人解放，而不是让人更累。OpenClaw应该是每个开发者都能轻松使用和扩展的平台。」

🚀 10 部署方式总览

部署方案对比

方案 适用人群 难度 优势
本地安装 技术爱好者 高 完全掌控
Docker部署 普通用户 中 开箱即用
云厂商一键部署 企业用户 低 专业维护

配置要求

  • 最低配置：2核4GB，10GB存储
  • 推荐配置：4核8GB，20GB存储
  • 高级配置：8核16GB，50GB存储

💻 11 本地安装

安装步骤

  1. 环境准备：Python 3.10+，PostgreSQL 14+，Redis 7+
  2. 克隆仓库：git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
  3. 安装依赖：pip install -r requirements.txt
  4. 初始化配置：cp .env.example .env
  5. 数据库迁移：python manage.py migrate
  6. 启动服务：python manage.py runserver

注意事项

  • 需要一定的技术基础
  • 网络环境可能影响部分功能
  • 文档需要手动更新

🐳 12 Docker 部署

一键部署

# 安装Docker和Docker Compose
curl -sSL https://get.docker.com/ | sh

# 拉取配置
wget https://raw.githubusercontent.com/openclaw/openclaw/main/docker-compose.yml
wget https://raw.githubusercontent.com/openclaw/openclaw/main/.env.example
mv .env.example .env

# 编辑配置
nano .env

# 启动服务
docker-compose up -d

管理命令

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 重启服务
docker-compose restart

# 停止服务
docker-compose down

# 更新版本
docker-compose pull
docker-compose up -d

优势

  • 环境隔离：避免依赖冲突
  • 一键升级：版本更新简单
  • 资源可控：容器资源限制

☁️ 13 国内云厂商一键部署

支持平台

  • 阿里云
  • 腾讯云
  • 华为云
  • 金山云

部署流程

  1. 选择镜像：市场搜索「OpenClaw」
  2. 配置参数：填写基础信息
  3. 一键部署：等待创建完成
  4. 访问设置：配置安全组与域名

国内优化

  • 网络加速：优化模型API调用
  • 镜像源：国内Docker镜像
  • 客服支持：官方技术支持

⚙️ 14 首次配置

初始化设置

  1. 创建管理员账户：设置邮箱、密码
  2. 模型配置：选择并配置大模型
  3. 渠道接入：启用常用消息平台
  4. 权限设置：配置团队成员权限

重要配置项

配置 说明
DATABASE_URL PostgreSQL数据库连接地址
REDIS_URL Redis缓存连接地址
OPENAI_API_KEY OpenAI API密钥
JWT_SECRET 会话加密密钥
LOG_LEVEL 日志等级

📡 15 渠道概览

支持的平台

国际平台 国内平台
WhatsApp 飞书
Telegram 钉钉
Discord 企业微信
Slack 微信（需桥接）
Matrix 邮件
WebHook 网页聊天窗口

接入优势

  • 统一管理：一个后台管理所有渠道
  • 体验一致：相同的交互逻辑
  • 数据互通：跨渠道记忆共享

🌍 16 国际平台接入

Telegram配置

  1. 创建Bot：@BotFather申请token
  2. 填写配置：在后台输入bot token
  3. 设置Webhook：自动生成回调地址
  4. 测试连接：发送「/start」验证

WhatsApp配置

  1. 注册账户：申请WhatsApp Business账号
  2. 获取API密钥：控制台生成密钥
  3. 配置后台：填入账户信息
  4. 开启服务：激活使用

🇨🇳 17 国内平台接入

飞书配置

  1. 创建企业自建应用：飞书开放平台
  2. 获取App ID和App Secret：控制台查看
  3. 配置权限：添加会话消息相关权限
  4. 测试发送：通过机器人发送消息

钉钉配置

  1. 创建机器人：钉钉开放平台
  2. 配置安全设置：加密密钥
  3. 设置回调地址：接收消息
  4. 启用服务：开始使用

🌐 18 远程访问

安全方案

  • 反向代理：Nginx+SSL
  • 访问控制：白名单
  • 隧道服务：ngrok/frp

注意事项

  • 暴露公网需要谨慎
  • 建议使用VPN访问
  • 定期备份数据

🔌 19 Skills 工作原理

技能结构

Skill = {"元数据" + "核心逻辑" + "接口定义"}

执行流程

  1. 触发条件：用户指令匹配关键词
  2. 参数解析：自动提取所需参数
  3. 权限检查：验证是否允许执行
  4. 沙箱执行：隔离环境运行
  5. 结果返回：整理输出给用户

🛒 20 ClawHub 技能市场

市场特色

  • 免费技能：大多数技能免费使用
  • 分类完善：按功能、行业、热度分类
  • 版本管理：技能版本控制
  • 评分系统：用户反馈机制

热门分类

  • 生活助手
  • 开发工具
  • 办公效率
  • 内容创作
  • 数据分析

⭐ 21 热门 Skills 推荐

1. 文档处理助手

  • 功能：文档翻译、摘要、格式转换
  • 优势：支持多种文档格式
  • 使用场景：工作总结、资料整理

2. 代码生成器

  • 功能：代码编写、调试、优化
  • 支持语言：Python、Java、JavaScript等
  • 特点：生成可直接运行的代码

3. 数据分析师

  • 功能：数据清洗、可视化、预测
  • 支持格式：CSV、Excel、SQL
  • 输出：图表与报告

4. 行程规划师

  • 功能：机票、酒店、景点规划
  • 支持平台：国内主流OTA
  • 特点：智能比价，避坑指南

🏗️ 22 自建 Skill 指南

开发流程

  1. 需求分析：明确功能与接口
  2. 代码实现：Python编写核心逻辑
  3. 配置文件：编写skill.yaml
  4. 本地测试：模拟执行环境
  5. 上传市场：提交审核

开发模板

# main.py
from typing import Dict, Any

class MySkill:
    def __init__(self, params: Dict[str, Any]):
        self.params = params

    async def execute(self) -> Dict[str, Any]:
        # 执行逻辑
        result = {"status": "success", "data": "返回结果"}
        return result

async def main(params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    skill = MySkill(params)
    return await skill.execute()

注意事项

  • 安全：避免泄露敏感信息
  • 性能：控制执行时间与资源消耗
  • 文档：完善README使用说明

🔐 23 Skills 安全

沙箱机制

  • 资源隔离：限制CPU与内存
  • 网络限制：禁止直接访问网络
  • 超时控制：防止无限执行

权限管理

  • 技能权限：技能之间互相隔离
  • 用户权限：不同用户使用不同技能
  • 审计日志：记录所有技能调用

🤖 24 模型提供商总览

支持的提供商

  • 国际：OpenAI、Anthropic、Google、Mistral
  • 国内：DeepSeek、智谱AI、阿里云、百度
  • 本地：Ollama、Llama.cpp

选择建议

场景 推荐模型
通用对话 GPT-3.5 / DeepSeek
复杂任务 GPT-4 / Claude-3
隐私保护 Ollama本地模型
中文优化 国产模型

🇺🇸 25 国际模型配置

OpenAI GPT-4

# .env文件配置
OPENAI_API_KEY=sk-...
OPENAI_MODEL=gpt-4-turbo-preview
OPENAI_MAX_TOKENS=4096
OPENAI_TEMPERATURE=0.7

Anthropic Claude-3

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
ANTHROPIC_MODEL=claude-3-opus-20240229
ANTHROPIC_MAX_TOKENS=4096

Google Gemini

GOOGLE_API_KEY=AIzaSy...
GOOGLE_MODEL=gemini-pro

🇨🇳 26 国产模型配置

DeepSeek

DEEPSEEK_API_KEY=sk-...
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat

智谱AI ChatGLM

ZHIPU_API_KEY=...
ZHIPU_MODEL=glm-4

阿里云通义千问

ALIYUN_API_KEY=...
ALIYUN_MODEL=qwen-plus

📦 27 本地模型与推荐方案

Ollama安装

# 安装
curl https://ollama.ai/install.sh | sh

# 启动服务
ollama serve

# 下载模型
ollama pull qwen:7b
ollama pull llama2:13b

OpenClaw配置

# .env文件
OLLAMA_HOST=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=qwen:7b

推荐方案

  • 低配设备：Qwen-7B / Llama2-7B
  • 中等配置：Qwen-14B / Llama2-13B
  • 高配设备：Qwen-72B / Llama2-70B

🛡️ 28 安全模型

分层安全架构

  1. 网络安全：防火墙、加密传输
  2. 应用安全：权限控制、输入验证
  3. 数据安全：加密存储、访问审计
  4. 合规性：隐私保护、安全审计

关键措施

  • 数据加密：所有数据加密存储
  • 操作审计：记录所有用户操作
  • 异常检测：自动识别可疑行为

🚨 29 已知安全事件

事件总结

  • 2026年1月：第三方技能存在代码泄露风险
  • 2026年2月：会话token未加密存储
  • 2026年3月：权限校验逻辑漏洞

安全建议

  • 定期更新软件版本
  • 限制第三方技能权限
  • 启用双重认证

💰 30 成本控制

计费模式

  • API调用：按Token计费
  • 算力成本：本地部署硬件投入
  • 服务费用：云厂商服务费用

成本优化

  1. 模型选择：任务匹配合适模型
  2. 批量处理：一次性处理多任务
  3. 本地部署：降低长期成本
  4. 缓存复用：减少重复计算

成本估算

场景 月度成本
个人轻度使用 10-20元
企业团队使用 100-500元
高负荷使用 1000+元

🦞 31 养虾文化

命名由来

  • OpenClaw的吉祥物是一只龙虾
  • 中文社区将使用OpenClaw称为「养虾」
  • 社区活动称为「虾友会」

社区氛围

  • 互助友好：老用户主动帮助新用户
  • 技术分享：用户贡献教程与技巧
  • 持续改进：反馈驱动产品迭代

社区活动

  • 每周线上沙龙
  • 月度技能评选
  • 季度开发者大会

🆚 32 平替产品

主流竞品

产品 定位 优势
LangChain 开发框架 功能强大，灵活性高
AutoGPT 实验性项目 全自动执行，无需人工干预
BabyAGI 简单易用 配置简单，快速上手

OpenClaw优势

  • 用户友好：更低技术门槛
  • 功能完整：开箱即用解决方案
  • 生态成熟：技能市场丰富

💻 33 vs Claude Code

对比维度

产品 Claude Code OpenClaw
定位 AI编程助手 AI Agent平台
部署 云服务 自托管
扩展性 插件系统 Skills市场
社区规模 相对较小 全球第一
价格 付费服务 免费使用

适用场景

  • Code编写：Claude Code更专业
  • 任务执行：OpenClaw更全面
  • 隐私保护：OpenClaw数据本地

🇨🇳 34 国内生态

国内发展

  • 用户增长迅速：国内开发者热情高涨
  • 适配国内：优化网络与平台对接
  • 社区活跃：中文文档完善

国产整合

  • 国内大模型优化
  • 本地模型支持
  • 企业服务方案

📝 附录A：常见问题

1. 部署需要什么配置？

回答：2核4GB以上内存，建议4核8GB。

2. 可以在国内使用吗？

回答：完全支持，已优化国内网络环境。

3. 技能可以共享吗？

回答：可以在ClawHub上传下载技能。

4. 数据安全有保障吗？

回答：完全本地化，数据加密存储。

📄 附录B：命令速查表

# 查看版本
python -m openclaw --version

# 检查更新
python -m openclaw update

# 备份数据
python -m openclaw backup

# 恢复数据
python -m openclaw restore backup.tar.gz

🔗 附录C：资源链接

  • GitHub仓库：https://github.com/openclaw/openclaw
  • 官方文档：https://docs.openclaw.org
  • 社区论坛：https://forum.openclaw.org
  • ClawHub：https://clawhub.openclaw.org
  • 官方群：微信群/飞书群

📌 版本说明

v1.0 2026-03-10

  • 初始版本
  • 完整覆盖核心功能
  • 详细部署指南
  • Skills系统完整介绍

后续更新

  • 模型支持
  • 技能市场
  • 企业方案

🤝 致谢

本文档在 Claude Code 辅助下整理编写，内容的准确性与时效性仅供参考。

如有勘误或建议，欢迎关注公众号「花叔」反馈交流。

文档更新地址：飞书文档（持续更新）

Logo
龙虾开发者社区

小龙虾开发者社区是 CSDN 旗下专注 OpenClaw 生态的官方阵地，聚焦技能开发、插件实践与部署教程，为开发者提供可直接落地的方案、工具与交流平台，助力高效构建与落地 AI 应用

更多推荐

cover

Claude code,通用skills andrej-karpathy-skills

avatar 龙虾开发者社区

Burpsuite之暴力破解+验证码识别 | 添柴不加火

System.out.println("订单技能已挂载，当前租户：" + prompt.attr("tenant_id"));然而，在以 Solon AI 为代表的现代应用开发框架中，AI Skills 已演化为一种更高维度的封装，用于智能体应用开发。异构生态： 不同语言、不同算力环境下的能力，都可以通过统一的 MCP 接口连接，形成一个真正的“智能体微服务网络”。安全边界： 敏感数据处理技能可以

avatar 龙虾开发者社区
cover

OpenClaw 2.6.6 Windows 一键部署完整教程

avatar 龙虾开发者社区