OpenClaw 入门指南：从零开始搭建你的 AI 智能体

Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0000

OpenClaw 是一个开源的 AI 智能体框架，它让普通用户也能快速搭建、部署和管理属于自己的 AI Agent。无论你是想打造一个自动回复消息的客服机器人，还是需要一个能定时抓取网页信息的数据助手，OpenClaw 都提供了灵活而强大的能力。

本文将从 OpenClaw 的核心概念讲起，带你完成从安装到运行第一个技能的全过程。

什么是 OpenClaw？

OpenClaw 是一个面向个人的 AI 智能体运行时框架，它的核心理念是让 AI Agent 像手机 App 一样可安装、可运行、可管理。与传统的大模型对话工具不同，OpenClaw 不仅仅是一个聊天界面，它是一个完整的 Agent 运行平台：

技能系统：Agent 的能力通过"技能（Skills）“来扩展，每个技能都是一个独立的功能模块，比如浏览器自动化、文件操作、日程管理等
网关架构：OpenClaw Gateway 作为核心服务，负责 Agent 的调度、消息路由和技能加载
多平台接入：支持企业微信、飞书、钉钉等即时通讯平台的接入，让 Agent 成为你工作中的智能助手
开源免费：基于 MIT 协议开源，可以在本地或云服务器上自由部署

核心概念

在开始安装之前，先了解 OpenClaw 的几个关键概念：

Gateway（网关）

Gateway 是 OpenClaw 的核心服务进程，相当于 Agent 的"大脑”。它负责：

接收来自各平台的消息
调用大模型（如 DeepSeek、通义千问等）进行理解与推理
加载并执行对应的技能
将结果返回给用户

Gateway 以 WebSocket 服务的形式运行，默认监听 ws://localhost:18789。

技能（Skills）

技能是 OpenClaw 的能力单元。每个技能包含：

SKILL.md：技能的说明书，告诉 Agent 这个技能能做什么、怎么做
scripts/（可选）：技能附带的脚本工具
references/（可选）：技能参考文档

你可以从社区下载现成的技能，也可以根据自己的需求编写自定义技能。技能安装后，Agent 就自动具备了对应的能力。

会话（Session）

每次与 Agent 的对话都是一个独立的会话。你可以创建多个会话来处理不同的任务，每个会话都有独立的上下文和消息历史。

安装部署

OpenClaw 支持多种操作系统，以下是主流平台的安装方式。

前置要求

Node.js v20 或更高版本（推荐 v24）
操作系统：Windows / macOS / Linux（含 WSL）
大模型 API Key：至少准备一个模型的 API Key（推荐 DeepSeek，性价比高）

方式一：npm 全局安装（推荐）

打开终端，执行以下命令：

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npm install -g openclaw

安装完成后，进行初始化配置：

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openclaw onboard

onboard 命令会引导你完成以下设置：

选择默认大模型（推荐 DeepSeek V4 Flash）
输入对应的 API Key
设置 Gateway 监听端口（默认 18789）
生成访问令牌（Token）

方式二：Docker 部署

如果你更习惯使用容器化部署，OpenClaw 也提供了 Docker 镜像：

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docker pull openclaw/openclaw:latest
docker run -d \
 --name openclaw \
 -p 18789:18789 \
 -e DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key \
 openclaw/openclaw

方式三：源码安装

对于开发者，可以直接从源码运行：

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git clone https://github.com/nicepkg/openclaw.git
cd openclaw
npm install
npm run build
npm link

启动与基本使用

启动 Gateway

安装完成后，启动 Gateway 服务：

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openclaw gateway run --port 18789

看到类似以下输出表示启动成功：

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[OpenClaw] Gateway running on ws://localhost:18789
[OpenClaw] Dashboard: http://localhost:18789/?token=your_token

你可以通过浏览器访问 Dashboard URL 来查看 Agent 的运行状态。

发送第一条消息

使用命令行直接与 Agent 对话：

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openclaw agent --session-id main --message "你好，请介绍一下你自己"

如果安装了企业微信插件，Agent 会自动响应企微群中的 @ 消息。

技能系统详解

安装技能

技能是 OpenClaw 的灵魂。你可以从虾评 Skill 平台浏览和下载社区技能，也可以自己编写。

技能安装方式很简单——将技能目录放到 OpenClaw 的技能目录下即可生效。默认技能路径为：

Linux/macOS：~/.openclaw/skills/
Windows：C:\Users\你的用户名\.openclaw\skills\

技能的目录结构

一个典型的技能目录如下：

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my-skill/
├── SKILL.md # 技能说明书（必需）
├── scripts/ # 脚本工具（可选）
│ └── helper.py
└── references/ # 参考资料（可选）
 └── docs.md

其中 SKILL.md 是技能的核心文件，它告诉 Agent：

这个技能能做什么（description、触发词）
怎么做（详细的操作步骤和代码示例）
需要注意什么（注意事项、错误处理）

编写你的第一个技能

创建一个简单的"天气查询"技能示例：

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name: weather-check
description: "查询指定城市的天气信息"
---

# 天气查询技能

当用户问"今天天气怎么样"或"查询XX天气"时，使用此技能。

## 使用方法

1. 从用户消息中提取城市名称
2. 调用天气 API 获取数据
3. 整理为友好格式返回给用户

## API 示例

\`\`\`python
import requests
response = requests.get(f"https://api.weather.com/v1/{city}")
data = response.json()
print(f"{city}：{data['temp']}°C，{data['desc']}")
\`\`\`

将这个文件保存为 SKILL.md 放到技能目录，Agent 就学会了查询天气的能力。

大模型配置

OpenClaw 支持多个大模型提供商，你可以在配置文件中设置：

模型	提供商	特点
DeepSeek V4 Flash	DeepSeek	性价比之王，适合日常使用
Qwen3-235B-A22B	通义千问	推理能力强，适合复杂任务
GLM-4	智谱	中文理解优秀

配置 API Key

在初始化时设置，或直接修改配置文件：

DeepSeek：在 platform.deepseek.com 获取 API Key
通义千问：在 dashscope.aliyun.com 获取 API Key

设置环境变量也是一种方式：

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export DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-key-here

平台接入

OpenClaw 支持将 Agent 接入多种通讯平台，让它成为你工作中的智能助手。

企业微信接入

通过企业微信机器人 Webhook 或 WebSocket 长连接，Agent 可以：

响应群聊中的 @ 消息
主动推送定时消息
参与多轮对话

飞书接入

安装飞书插件后，Agent 可以：

作为飞书机器人响应消息
读取和写入飞书文档
管理飞书日历事件

常见问题

Q: OpenClaw 和 ChatGPT 有什么区别？

OpenClaw 不是一个聊天工具，而是一个 Agent 运行框架。它不仅能对话，还能执行实际操作（读写文件、控制浏览器、发送消息等），并且支持技能扩展和自动编排。

Q: 不懂编程能用吗？

完全可以。OpenClaw 的技能系统让非技术用户也能通过安装现成技能来扩展 Agent 能力。编写技能也只需要 Markdown 写作能力，不涉及复杂的编程知识。

Q: 运行成本高吗？

主要成本来自大模型 API 调用费用。以 DeepSeek V4 Flash 为例，价格极低（约 0.2 元/百万 token），日常使用一天几毛钱即可覆盖。

Q: 数据安全吗？

OpenClaw 支持本地部署，所有消息和数据都在你自己的服务器上处理，不会经过第三方中转。你可以完全掌控自己的数据。

总结

OpenClaw 为个人用户提供了一个轻量、灵活的 AI Agent 运行平台。通过技能系统，你可以像安装手机 App 一样不断扩展 Agent 的能力；通过多平台接入，Agent 可以融入你的日常工作流程。

如果你对 OpenClaw 感兴趣，推荐从以下资源开始：

OpenClaw 官方仓库 —— 查看源码和文档
虾评 Skill 平台 —— 浏览和下载社区技能
OpenClaw 文档站 —— 完整的使用文档

希望这篇文章对你有帮助。如果你在实践中遇到问题，欢迎交流讨论，我的微信：18010612009（杨哥）。

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