OpenClaw 完整使用指南：自托管 AI Agent 的架构与实战

2026 年初，一个名为 OpenClaw（曾用名 Clawdbot、Moltbot）的开源项目在 GitHub 上创造了惊人的增长纪录——上线仅数天便获得超过 10 万颗星，迅速成为历史上增长最快的开源项目之一。这个由 PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger 创建的自托管 AI 助手，引发了开发者社区对「个人 AI Agent」概念的广泛关注。

本文将深入探讨 OpenClaw 的技术架构，从核心概念到实战部署，帮助你全面理解这个新一代 AI Agent 的工作原理与使用方法。

一、OpenClaw 是什么？

OpenClaw 是一个运行在本地机器或 VPS 上的自托管 AI Gateway，它将大语言模型（LLM）与用户日常使用的通讯工具（WhatsApp、Telegram、Slack、Discord 等）连接起来，同时赋予 AI 执行实际任务的能力。

与传统 chatbot 不同，OpenClaw 不仅仅是回答问题。它能够：

• • 执行 shell 命令
• • 读取和写入文件
• • 控制浏览器自动化
• • 管理日历和邮件
• • 调用外部 API
• • 根据预设规则主动执行任务

这种「AI 不仅能回答问题，还能真正做事」的特性，使其被开发者称为「Claude with hands」或「24/7 的个人 Jarvis」。

二、核心架构解析

2.1 Gateway：消息路由与连接层

OpenClaw 的核心是一个运行在本地的 Node.js Gateway 进程。它充当消息路由器，将来自各个通讯平台的消息转发给 AI Agent 处理，同时将 Agent 的响应发送回对应的平台。

Gateway 的关键特性：

• • 多平台支持：原生支持 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、iMessage、Signal 等主流通讯应用
• • 长连接维护：作为长期运行的服务，Gateway 保持与各平台的消息通道持续连接
• • 模型无关性：通过统一的接口连接不同的 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic、Google Gemini）或本地模型（Ollama）

2.2 Agent Loop：Agentic Loop 的核心实现

OpenClaw 实现了经典的 Agentic Loop 模式，这是现代 AI Agent 的核心运行机制：

User Message → Planning → Tool Selection → Execution → Result → Response

具体流程：

1. 1. 意图理解：接收用户消息，LLM 分析用户的真实意图
2. 2. 任务规划：判断是否需要执行多步骤任务，制定执行计划
3. 3. 工具选择：从可用工具集中选择最适合的工具组合
4. 4. 工具调用：执行选定的工具，获取执行结果
5. 5. 结果评估：判断任务是否完成，或需要继续迭代
6. 6. 响应生成：将最终结果格式化后返回给用户

这种循环机制使 OpenClaw 能够处理复杂的多步骤任务，而不是简单的单轮问答。

2.3 Tools：能力扩展系统

OpenClaw 内置了一套强大的基础工具集，赋予 AI 操作本地系统的能力：

这些工具通过函数调用（Function Calling）机制暴露给 LLM，LLM 根据任务需求自主决定调用哪些工具以及如何组合使用。

2.4 Skills：可插拔的技能扩展

OpenClaw 的 Skills 系统是其最具特色的扩展机制。每个 Skill 实际上是一个 prompt + 工具的组合包，可以为 Agent 赋予特定领域的能力。

Skills 的结构：

my-skill/
├── prompt.md      # Skill 的系统提示词
├── tools/         # 特定工具集（可选）
└── handlers/      # 事件处理脚本（可选）

官方维护的 Skills 目录已收录超过 100 个社区贡献的 Skills，涵盖：

• • 邮件管理（Gmail、Outlook）
• • 日历操作（Google Calendar）
• • 代码开发（GitHub、GitLab）
• • 数据处理（Notion、Airtable）
• • 社交媒体（Twitter/X、LinkedIn）
• • 金融服务（股票查询、转账）

2.5 Memory：持久化记忆系统

OpenClaw 采用本地优先（Local-First）的数据存储策略，所有对话和记忆都以 Markdown 和 YAML 文件的形式保存在本地磁盘上：

• • 短期记忆：当前会话的上下文存储在内存中
• • 长期记忆：重要信息通过 summary 机制持久化到 ~/.openclaw/memory/ 目录
• • 知识图谱：支持实体关系存储，构建个人知识网络

这种设计确保了用户数据的完全掌控，数据永远不会离开本地机器。

2.6 Heartbeat：主动执行机制

Heartbeat 是 OpenClaw 最具创新性的特性之一。它是一个定时任务调度器，允许 AI Agent 在没有用户指令的情况下主动执行任务。

典型应用场景：

• • 定时简报：每天早上自动汇总日程、待办事项、天气信息
• • 邮件监控：定期检查邮箱，自动处理或分类新邮件
• • 系统监控：监控服务器状态，异常时主动告警
• • 自动化工作流：按设定计划执行数据同步、备份等任务

Heartbeat 将 AI 从被动响应模式带入主动服务模式，真正实现了「AI 助手」的概念。

三、安装与配置

3.1 环境要求

OpenClaw 支持 macOS、Linux 和 Windows 系统，推荐配置：

• • Node.js 18+ 或 Bun
• • 4GB+ RAM
• • 稳定网络连接（用于 API 调用）

3.2 安装步骤

macOS/Linux 一键安装：

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

手动安装：

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

# 安装依赖
npm install

# 启动 Gateway
npm start

3.3 初始化配置

首次启动后，OpenClaw 会引导完成基础配置：

# 启动交互式配置
openclaw config

配置项包括：

• • AI 模型选择：支持 OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude 3.5/3.6、Google Gemini 等
• • API Key 配置：输入所选模型的 API 密钥
• • 通讯平台连接：按指引授权 WhatsApp、Telegram 等平台
• • Control UI 访问：本地控制面板地址 http://127.0.0.1:18789/

3.4 Docker 部署

对于生产环境，推荐使用 Docker 部署：

version: '3.8'
services:
  openclaw:
    image: openclaw/openclaw:latest
    volumes:
      - ./data:/home/openclaw/.openclaw
    environment:
      - ANTHROPIC_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY}
      - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
    ports:
      - "18789:18789"
    restart: unless-stopped

四、实战：构建自动化工作流

4.1 场景一：智能邮件助手

目标：每天早上自动汇总重要邮件，并生成待办事项

步骤：

1. 1. 安装 Gmail Skill：

openclaw skills install gmail

1. 2. 创建 Heartbeat 任务：

openclaw heartbeat add "morning-briefing" \
  --schedule "0 7 * * *" \
  --prompt "Check emails from last 24 hours, summarize important ones, create todo list"

1. 3. Agent 将自动在每天早上 7 点执行任务，汇总邮件并生成待办事项。

4. 场景二：代码审查助手

目标：GitHub PR 自动审查

步骤：

1. 1. 安装 GitHub Skill：

openclaw skills install github

1. 2. 配置 GitHub Webhook 触发自动化流程
2. 3. Agent 接收到 PR 通知后，自动：
   • • 拉取代码 diff
   • • 运行静态分析
   • • 生成审查意见
   • • 在 PR 下评论

4.3 场景三：个人知识管理系统

目标：自动抓取并整理感兴趣的技术文章

步骤：

1. 1. 安装 WebFetch 和 Notion Skills
2. 2. 创建自动化流程：

openclaw workflow create "article-archiver" \
  --trigger "schedule: daily 9am" \
  --steps:
    - fetch: "从 RSS 源获取技术文章"
    - analyze: "AI 判断文章价值"
    - save: "有价值的内容保存到 Notion"
    - summarize: "生成文章摘要和要点"

五、安全考量

OpenClaw 强大的能力也伴随着安全风险。2026 年 2 月，安全研究人员披露了多个 OpenClaw 部署的安全漏洞，包括：

• • 未授权访问：大量 OpenClaw 实例暴露在公网，无认证保护
• • 恶意 Skills：社区 Skills 缺乏代码签名和沙箱机制
• • 远程代码执行：exec 工具默认启用，可执行任意命令
• • 文件遍历：工具访问控制不当，可浏览主机文件系统

安全最佳实践：

1. 1. 永不公网暴露：将 OpenClaw 部署在防火墙或 VPN 后
2. 2. 限制工具权限：根据实际需求禁用不必要的工具
3. 3. 审核 Skills 来源：只安装可信来源的 Skills
4. 4. 启用配对模式：配置严格的身份验证
5. 5. 定期更新：关注官方安全公告，及时更新版本

六、性能优化与成本控制

6.1 API 成本

OpenClaw 本身免费，但调用 LLM API 需要付费。不同使用场景的成本差异显著：

6.2 成本优化策略

1. 1. 使用本地模型：通过 Ollama 运行本地模型（如 Llama 3、Qwen2），API 成本降为 0
2. 2. 提示词优化：精简系统提示，减少 token 消耗
3. 3. 缓存机制：对重复查询启用响应缓存
4. 4. 智能路由：简单任务使用小模型，复杂任务才调用大模型

七、总结与展望

OpenClaw 代表了 AI Agent 发展的一个重要方向：本地化、私有化、可控的 personal AI。它将 AI 的能力从云端带入用户的本地设备，通过与日常工具的深度集成，真正实现了「AI 助手」的概念。

其核心架构——Gateway + Agent Loop + Skills + Memory + Heartbeat——已经成为现代 AI Agent 的标准范式。对于开发者而言，理解这些架构设计不仅能帮助更好地使用 OpenClaw，也为构建其他 AI Agent 系统提供了宝贵的参考。

随着 AI 能力的持续提升和社区生态的丰富，OpenClaw 及其代表的技术方向，很可能成为个人 AI 助手领域的下一个里程碑。

参考资源：

• • OpenClaw 官方文档：https://docs.openclaw.ai
• • Awesome OpenClaw Skills：https://github.com/VoltAgent/awesome-openclaw-skills
• • GitHub 仓库：https://github.com/openclaw/openclaw