本地优先架构#

OpenClaw 采用本地优先设计，所有数据和对话都在你的设备上处理和存储，不依赖第三方云服务托管你的数据。你只需自带API Key 即可使用。

多通道消息网关#

OpenClaw 的核心是一个Gateway网关，通过 WebSocket 控制面板（ws://127.0.0.1:18789）统一管理所有消息通道：

OpenClaw 核心架构流程图

多模型支持#

OpenClaw 支持多个 AI 模型提供商：

• • Anthropic：Claude Opus 4.6（推荐）、Claude Sonnet 4.5
• • OpenAI：GPT-5.3 Codex
• • Google：GLM-5
• • MiniMax：M2.5
• • Kimi：K2.5（成本约为旗舰模型的 1/8）
• • HuggingFace：社区模型
• • 通过 OpenRouter 可接入更多模型

Tip

模型选择建议官方推荐使用 Anthropic Pro/Max + Opus 4.6 获得最佳的长上下文性能和提示注入防护能力。如果预算有限，Kimi K2.5 可提供约 90% 的旗舰性能，成本仅为 1/8。

技能生态系统#

OpenClaw 拥有一个名为 ClawHub 的技能市场，目前已有 5,700+ 社区构建的技能（Skills）。技能是 OpenClaw 的插件系统，通过 Markdown 文件定义，可以扩展 Agent 的能力边界。

设备支持#

• • macOS：菜单栏控制应用
• • iOS：Canvas 支持的移动节点
• • Android：支持屏幕截图的移动节点
• • Linux：完整命令行支持
• • Windows：通过 WSL 2 支持

环境要求#

• • Node.js ≥ 22（必需）
• • macOS / Linux / Windows（WSL 2）
• • AI 模型的 API Key（如 Anthropic API Key）

方式一：一键安装（推荐）#

打开终端，执行以下命令：

1
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

或通过 npm 全局安装：

1
npm install -g openclaw@latest
2
openclaw onboard --install-daemon

安装向导会自动引导你完成配置，包括安装系统守护进程（macOS 使用 launchd，Linux 使用 systemd），确保 OpenClaw 持续运行。

方式二：从源码构建（开发者）#

1
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
2
cd openclaw
3
pnpm install
4
pnpm ui:build
5
pnpm build
6
pnpm openclaw onboard --install-daemon

方式三：云端部署#

如果不想在本地运行，有多种云端方案：

Warning

安全提醒创始人 @steipete 明确提醒：避免使用快速安装器，花时间学习正确的安装流程。第三方托管意味着他们可能接触到你的数据。

核心配置文件#

OpenClaw 的配置文件位于 ~/.openclaw/openclaw.json：

1
{
2
  "agent": {
3
    "model": "anthropic/claude-opus-4-6"
4
  }
5
}

配置 API Key#

根据你选择的模型提供商，设置对应的 API Key：

1
# Anthropic（推荐）
2
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxxxx"
3

4
# OpenAI
5
export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxx"
6

7
# OpenRouter（可接入多种模型）
8
export OPENROUTER_API_KEY="sk-or-xxxxx"

启动 Gateway#

1
openclaw gateway --port 18789 --verbose

与 Agent 对话#

1
openclaw agent --message "你好，介绍一下你自己" --thinking high

发送消息#

1
openclaw message send --to +1234567890 --message "Hello"

运行诊断#

安装完成后，建议运行诊断命令检查配置是否正确：

1
openclaw doctor

检查模型状态#

1
openclaw models status --deep

配置 Telegram#

Telegram 是最常用的连接方式之一。在配置文件中添加：

1
{
2
  "channels": {
3
    "telegram": {
4
      "enabled": true,
5
      "token": "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN"
6
    }
7
  }
8
}

配置 Discord#

1
{
2
  "channels": {
3
    "discord": {
4
      "enabled": true,
5
      "token": "YOUR_DISCORD_BOT_TOKEN"
6
    }
7
  }
8
}

DM 安全策略#

OpenClaw 对私信（DM）有严格的安全默认设置：

• • dmPolicy: "pairing"（默认）：未知发送者会收到配对码，bot 忽略其消息直到通过 openclaw pairing approve 批准
• • dmPolicy: "open"：需要显式启用，并在频道允许列表中添加 "*"

[!danger] 注意
所有入站 DM 都被视为不受信任的输入。务必运行 openclaw doctor 检查是否存在不安全的 DM 策略配置。

什么是技能？#

技能是 OpenClaw 的插件系统，本质上是 Markdown 文件，定义了 Agent 可以执行的特定任务。技能存放在 ~/.openclaw/workspace/skills/<skill>/SKILL.md。

从 ClawHub 安装技能#

1
# 安装 Grok 搜索技能
2
clawhub install grok
3

4
# 安装特定开发者的技能
5
npx skills add openserv-labs/skills

技能分类#

截至 2026 年 2 月，ClawHub 已收录 5,700+ 技能，awesome-openclaw-skills 项目经过质量筛选后整理了 3,002 个优质技能。主要类别包括：

技能安装方式#

1
# 方式一：通过 ClawHub CLI 安装
2
npx clawhub@latest install <skill-slug>
3

4
# 方式二：手动放置到技能目录
5
# 全局：~/.openclaw/skills/
6
# 项目：<project>/skills/
7

8
# 方式三：直接粘贴 GitHub 仓库链接到对话中

每日简报与信息管理#

场景：每天早上 8 点自动推送个人简报，包含天气、日历事项、待办任务、系统状态、新闻摘要。

实现：通过 Cron 定时任务 + 多个集成（日历、天气 API、邮件、RSS），Agent 自动汇总并发送到 Telegram/WhatsApp。

[!example] 真实案例
一位用户配置了 15 个 Cron 任务，覆盖每日简报、邮件分诊、健康监控、安全审计、知识库维护等，实现了完全自动化的数字生活管理。
—— Everything I’ve Done with OpenClaw

邮件自动化管理#

场景：Agent 每 30 分钟扫描收件箱，按紧急程度分类，为常规查询起草回复，退订垃圾邮件，通过 Slack 推送优先级摘要。

效果：原本每天花 2+ 小时处理 50-100 封邮件的客户经理，时间减少了 78%。

开发者工作流#

场景：在手机上通过消息指令完成代码审查、运行测试、合并 PR、部署上线、监控日志。

实现：

• • 连接 GitHub/GitLab，自动审查 Pull Request
• • 监控 ArgoCD 部署状态和 Loki 日志
• • 定期扫描代码质量、硬编码密钥、已知漏洞
• • 一个用户用 OpenClaw 开发了完整的 SvelteKit 应用并部署到 Kubernetes

内容创作与发布#

场景：从选题研究到内容生成、配图制作、平台发布的全流程自动化。

实现：

• • 分析高流量视频/文章，提取成功模式（钩子、节奏、结构）
• • 基于模式生成新的脚本/文章草稿
• • 通过 Gemini API 生成配图
• • 自动发布到 Ghost、GitHub Pages 等平台
• • SEO 内容管线：研究关键词 → 生成草稿 → 优化发布

个人知识管理#

场景：将 Obsidian 笔记、聊天记录、邮件等多源信息自动整理为结构化知识图谱。

实现：

• • 将 5,000+ Obsidian 笔记导入 Wikibase，构建人物/地点/项目/公司的结构化实体
• • 从 ChatGPT 导出中提取 49,000+ 原子事实，构建可搜索的记忆系统
• • 支持语义 SPARQL 查询，如”所有在 X 公司工作过的人”

客户服务与业务运营#

场景：自动化客户入职流程——创建项目文件夹、发送欢迎邮件、安排启动会议、添加跟进提醒。

效果：原本需要 3-4 小时的新客户入职流程，缩短到 15 分钟。

智能家居控制#

场景：通过自然语言指令控制家中设备。

实现：

• • “把客厅灯光调到 50%”
• • “我要出门了”——自动触发离家模式（关灯、调温、锁门）
• • 分析 Garmin/Apple Health 的运动和睡眠数据，提供健身建议

财务与生活助手#

场景：拍照发送收据/账单，Agent 自动提取商家、日期、金额、类别，录入电子表格。

更多场景：

• • 将血检报告 PDF 翻译成通俗易懂的解释
• • 自动追踪订阅费用和预算
• • 餐饮规划与购物清单生成

Tip

最佳实践社区推荐从邮件自动化和每日简报两个场景入手，这是最容易实现且回报最高的用例。熟练后再扩展到开发工作流、内容创作等更复杂的场景。

生产力与办公#

• • 笔记：Apple Notes、Obsidian、Notion
• • 任务管理：Apple Reminders、Things 3、Trello、Asana
• • 办公套件：Microsoft 365、HubSpot CRM

开发者与 DevOps#

• • 代码托管：GitHub、GitLab
• • CI/CD：Jenkins、自动化部署
• • 容器与云：Docker、Kubernetes、AWS
• • 自托管 PaaS：Coolify
• • 资讯聚合：Hacker News、GitHub Trending、Product Hunt

智能家居#

• • 照明：Philips Hue
• • 设备：Elgato 系列
• • 中枢：Home Assistant
• • 健康：可穿戴设备与健身追踪器

浏览器自动化#

• • Agent Browser：基于 Playwright 的浏览器控制
• • Web Scraper：基于 Cheerio 的数据采集
• • 截图工具：Puppeteer 驱动
• • PDF 提取：pdf-parse 文档解析

AI 模型扩展#

• • Gemini CLI / Gemini Computer Use
• • Replicate API / OpenRouter

Info

完整集成列表详见 OpenClaw Extensions Ecosystem Guide

核心生态#

托管与部署#

社区工具#

OpenClaw vs PicoClaw 对比#

PicoClaw 支持的硬件#

• • Sipeed LicheeRV Nano（~$10，RISC-V）
• • Sipeed NanoKVM / MaixCAM2
• • Raspberry Pi Zero（512MB）
• • 任何 Linux 设备（x86_64 / ARM64 / RISC-V）

PicoClaw 安装#

1
git clone https://github.com/sipeed/picoclaw.git
2
cd picoclaw
3
make deps && make build

配置文件：~/.picoclaw/config.json，设置 LLM 提供商 API Key 即可使用。

Tip

云端 + 边缘双架构社区推荐的最佳实践：云端用 OpenClaw（完整功能 + 多通道网关），边缘用 PicoClaw（超轻量本地 Agent）。两者互补，覆盖不同场景。