OpenClaw(曾用名 Clawdbot、Moltbot)是 2026 年初在开源社区爆红的 自主 AI 智能体(AI Agent) 平台。与传统的聊天机器人不同,OpenClaw 被定位为“个人数字管家”或“24小时不休的秘书”,它能直接操作你的电脑、浏览器、文件系统,并集成多种即时通讯工具。


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一、 什么是 OpenClaw?

OpenClaw 是一个开源的 AI 代理框架,其核心理念是**“让 AI 拥有手和长期记忆”**。它将大语言模型(如 Claude 3.5/4、GPT-4o/5、Gemini 1.5/3 等)作为“大脑”,通过插件系统连接物理世界的数字工具。

1. 核心特性

  • 自主行动力:不仅是回答问题,它可以替你发邮件、在 Notion 整理笔记、甚至在云端 Mac 上操作 GUI 界面。
  • 长期记忆:系统会本地化存储交互历史和用户偏好,随着使用时间增加,它会越来越懂你的习惯。
  • 多端联动:你可以通过 Telegram、WhatsApp、iMessage 或 Discord 远程给家里的电脑下达指令。
  • 隐私控制:支持完全本地部署,你可以选择将数据保存在自己的服务器或电脑上,而不是云端。

2. 常见应用场景

  • 自动化办公:监控邮箱,自动提取财务报表并生成摘要。
  • 远程控制:在手机上发一条 Telegram 指令,让家里的电脑开始下载文件或运行代码。
  • 信息监控:24小时监控特定网页或社交媒体,发现感兴趣的内容自动汇总。

二、 安装部署方法

OpenClaw 支持多种部署方式,从简单的脚本安装到复杂的 Docker 容器化部署。

1. 硬件与环境要求

  • 系统:macOS 12+ (推荐)、Linux (Ubuntu 22.04+)、Windows (需 WSL2)。
  • 运行环境:Node.js 22 或更高版本。
  • API Key:你需要准备一个 AI 模型供应商的 API Key(如 Anthropic、OpenAI 或 Google Gemini)。

2. 快捷安装 (推荐个人用户)

这是最简单的安装方式,适合在本地 Mac 或 Linux 上快速上手。

  1. 运行安装脚本
    打开终端,执行以下命令:
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

  1. 启动配置向导
    脚本安装完成后,运行以下命令进入交互式配置:
openclaw onboard

  1. 根据提示操作
  • 选择模型提供商:输入你的 API Key。
  • 选择通讯频道:例如选择 Telegram,它会引导你通过 BotFather 获取 Token。
  • 设置安全策略:建议初学者选择 QuickStart 模式。

3. Docker 部署 (适合服务器/VPS)

如果你希望在云服务器上 24/7 运行,Docker 是最佳选择。

  1. 克隆仓库
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw

  1. 配置环境
    创建一个 .env 文件,填入必要信息:
OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=你的自定义安全令牌
ANTHROPIC_API_KEY=你的API密钥
# 如果使用 Telegram
TELEGRAM_BOT_TOKEN=你的机器人Token

  1. 启动服务
docker compose up -d

  1. 访问 Web UI
    在浏览器访问 http://localhost:18789(默认端口),输入你的 Token 即可进入管理界面。

三、 如何连接通讯工具(以 Telegram 为例)

  1. 在 Telegram 搜索 @BotFather,创建一个新机器人并获取 API Token
  2. 在 OpenClaw 的配置文件或 Web UI 中填入该 Token。
  3. 启动 OpenClaw 后,向你的机器人发送一条消息(如 /start)。
  4. 根据机器人回复的 Pairing Code(配对码),在终端执行确认:
openclaw pairing approve telegram [你的配对码]

  1. 现在,你可以直接在 Telegram 里对它说:“帮我搜一下今天关于大模型的最新新闻,并总结成 200 字发给我。”

四、 安全警告 ⚠️

OpenClaw 拥有操作文件和执行代码的能力。在部署时请务必注意:

  • 不要在拥有敏感金融资产或重要机密文件的环境下开启“完全控制”权限。
  • 务必设置复杂的 Gateway Token,防止他人恶意通过 API 控制你的设备。
  • 推荐先在沙盒环境(如 Docker 或虚拟机)中测试。
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