OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 框架，支持本地或云端部署，通过多智能体协作实现从需求分析到代码部署的自动化软件开发流程。其核心在于通过 MCP (Model Context Protocol) 协议 集成各种工具和技能 (Skills)，并作为 AI网关 (Gateway) 统一管理和调度不同的 AI 模型 。

核心架构与工作流程

OpenClaw 通常采用分层架构，由多个职责明确的智能体 (Agent) 协同工作 。

智能体角色	核心职责	关键技术/工具
Orchestrator (编排器)	任务分解、调度与协调其他智能体，管理任务状态。	大模型推理、任务队列、状态机。
Requirements Agent (需求分析)	解析用户需求，生成结构化产品需求文档 (PRD) 和原型设计。	大模型对话、文档生成。
Development Agent (开发)	根据 PRD 进行代码编写、重构和调试。	大模型代码生成、OpenCode (代码执行引擎)、Git。
Testing Agent (测试)	生成测试用例，执行自动化测试，报告 Bug。	大模型生成测试代码、自动化测试框架 (如 Jest, Pytest)。

一个典型的多智能体协作开发用户认证 API 的工作流程如下 ：

1. 用户输入： “开发一个用户登录和注册的 RESTful API。”
2. Orchestrator 解析： 将任务拆解为需求分析、开发、测试等子任务。
3. Requirements Agent 工作： 生成详细的 API 接口规范、数据库 Schema 设计 (如用户表 users 包含 id, username, password_hash 等字段)。
4. Development Agent 工作： 编写对应的控制器、服务层和模型代码。
5. Testing Agent 工作： 生成并执行针对注册、登录、错误处理的单元测试和集成测试。
6. Orchestrator 汇总： 整合结果，生成最终的项目代码和测试报告。

部署与配置

1. 环境准备

• Node.js: 版本需为 v22 或更高 。
• Git: 用于克隆源码。
• Docker (可选)： 用于容器化部署。

2. 安装方式

主要有三种安装方式 ：

方式	命令/操作	特点
一键安装脚本	curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/openclaw/OpenClaw/main/install.sh | bash	最快捷，自动完成环境检测、依赖安装和初始配置。
npm 全局安装	npm install -g @openclaw/cli	适合熟悉 Node.js 生态的用户，安装 CLI 工具。
源码构建	git clone <repo-url> && cd OpenClaw && npm install && npm run build	适合深度定制和开发贡献者。

安装后，运行 openclaw onboard 启动交互式配置向导，这是核心配置入口 。

3. 配置 AI 模型 (关键步骤)

OpenClaw 作为网关，需要配置后端 AI 模型服务。支持 OpenAI 兼容 API，可轻松接入国内大模型 。

方法一：通过交互式 CLI 配置 (openclaw onboard)
跟随向导提示，输入模型 API 的 Base URL 和 API Key。例如，配置阿里云灵积模型：

# 在交互式向导中，通常会询问：
# Model API Base URL: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
# API Key: skxxxxxx (你的阿里云 API Key)
# Model Name: qwen-max (或 qwen-plus)

方法二：直接编辑配置文件
配置文件通常位于 ~/.openclaw/openclaw.json 或项目目录下。手动添加或修改模型配置 。

{
  "aiGateway": {
    "models": [
      {
        "name": "qwen-max",
        "provider": "openai",
        "config": {
          "apiKey": "sk-xxxxxx",
          "baseURL": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
          "defaultModel": "qwen-max"
        }
      }
    ]
  }
}

方法三：Docker 部署时配置
使用 Docker 时，可通过环境变量和挂载配置文件进行设置 。

# 1. 构建镜像 (在项目根目录)
docker build -t openclaw .

# 2. 运行容器，关键配置：
docker run -d \
  --name openclaw \
p 3000:3000 \ # 网关服务端口
e OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=your_secure_token \ # 安全令牌，必设 
  -e AI_MODEL_API_KEY=sk-xxxxxx \
e AI_MODEL_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 \
v /path/to/local/config:/app/config \ # 挂载配置持久化
  openclaw

核心功能与高级用法

1. Skills (技能) 扩展

Skills 是 OpenClaw 扩展能力的核心，通过 MCP 协议集成 。例如，可以集成：

• 浏览器自动化 Skill: 用于网页抓取或操作。
• 数据库 Skill: 直接查询或操作数据库。
• 自定义 Tool Skill: 将内部工具封装成 AI 可调用的接口。

一个简单的自定义 Skill 配置示例 (概念性)：

# skills/my-tool/skill.yaml
name: my-data-fetcher
description: 从内部系统获取数据的工具
tools:
  - name: get_user_info description: 根据用户ID获取信息 input_schema:
      type: object properties:
        userId:
          type: string
      required: [userId]

2. 多智能体协作实战

结合 OpenCode (代码执行引擎) 实现自动化开发 。

// 示例：Orchestrator 调度开发智能体编写一个函数
// 此为大模型提示词的概念性示意，非实际可执行代码。
const task = {
  instruction: "编写一个JavaScript函数，计算斐波那契数列的第n项。",
  context: "使用递归实现，但需包含缓存优化以避免重复计算。",
  agent: "development"
};
// OpenClaw 会将此任务分发给 Development Agent，该Agent利用大模型生成如下代码：

// Development Agent 可能生成的代码
function fibonacci(n, memo = {}) {
  if (n in memo) return memo[n];
  if (n <= 2) return 1;
  memo[n] = fibonacci(n - 1, memo) + fibonacci(n2, memo);
  return memo[n];
}

3. 云部署与集成

除了本地部署，也可一键部署到云平台 (如百度智能云) 。关键步骤包括：

1. 在云平台创建虚拟机 (建议4核8G 以上配置)。
2. 通过云控制台或 SSH 执行一键安装脚本。
3. 配置安全组，开放 OpenClaw 服务端口 (如 3000)。
4. 同样通过 openclaw onboard 配置模型 API 和第三方集成 (如飞书、Telegram 机器人)。

注意事项与最佳实践

• 安全： 务必设置并保管好 OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN，避免未授权访问 。对 AI 生成的操作指令（如文件删除、数据库写入）建议加入人工审核环节 。
• 网络： 确保部署 OpenClaw 的服务器可以稳定访问你所配置的大模型 API 地址 。
• 数据持久化： 使用 Docker 时，务必通过 -v 参数将配置目录、数据库目录等挂载到宿主机，防止容器重启后数据丢失 。
• 性能监控： 在生产环境中，监控各个智能体的任务队列长度和响应时间，及时优化或扩容 。

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参考来源

• OpenClaw本地Docker安装部署+自定义配置国内大模型
• 基于 OpenClaw 和 OpenCode 实现多智能体协作的软件开发实践
• openclaw安装配置
• OpenClaw白嫖云部署！附自定义模型API和4种Skills神级用法～
• IT 企业如何通过 OpenClaw 实现从需求到部署的软件开发全流程