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OpenClaw:养一只你自己的 AI
个性化 AI Agent 从入门到精通
正文无需登录,目录可以直接跳到对应章节。内容按本版原书呈现,产品信息以书中标注日期为准。
01 OpenClaw 是什么
What is OpenClaw
一个开源、自托管的AI Agent系统,让AI从「聊天工具」变成「能自主执行任务的数字员工」。
如果你用过ChatGPT,你会知道它本质上是一个问答系统:你问,它答。OpenClaw不一样。它是一个AI Agent平台,能连接20+消息渠道(WhatsApp、Telegram、飞书、钉钉、Discord等),主动执行任务、管理你的日程、处理邮件、操作浏览器、调用各种工具。
换句话说,ChatGPT是「顾问」,OpenClaw是「员工」。
与ChatGPT的核心区别
| 维度 | ChatGPT | OpenClaw |
|---|---|---|
| 交互模式 | 你问它答 | 自主执行任务 |
| 运行环境 | 网页/App | 自托管服务器,接入20+消息平台 |
| 可扩展性 | GPTs商店 | ClawHub技能市场(13,729个Skills) |
| 数据控制 | 数据在OpenAI | 完全本地,你拥有所有数据 |
| 模型选择 | 仅GPT系列 | Claude / GPT / DeepSeek / Gemini / Ollama本地模型 |
| 开源 | 否 | MIT License,完全开源 |
核心数据快照 截至 2026年3月24日
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| GitHub Stars | 330,000+(GitHub历史增速第一,已先后超越React与Linux) |
| Forks | 64,300+ |
| 贡献者 | 1,075+ |
| ClawHub Skills | 13,700+ |
| 内置Skills | 55个 |
| 支持消息渠道 | 20+(WhatsApp / Telegram / Discord / Slack / 飞书 / 钉钉 / 浏览器等) |
| 最新版本 | v2026.3.13(2026-03-14发布) |
02 发展简史
History
从一个人的周末项目,到不到5个月成为GitHub全球第一。
| 时间 | 事件 |
|---|---|
| 2025年11月 | ClawdBot诞生。奥地利开发者Peter Steinberger作为周末项目发布。名字致敬Anthropic的Claude(Claw=爪子),选了龙虾作为吉祥物。 |
| 2026年1月中旬 | 爆发式增长。72小时内获得6万Stars,某天单日增长9,000 Stars。 |
| 2026年1月27日 | Anthropic商标警告。因名称与Claude过于相似,被迫改名为Moltbot(Molt=龙虾蜕壳)。 |
| 2026年1月30日 | 再次改名OpenClaw。强调开源属性,保留龙虾主题。 |
| 2026年2月初 | 安全危机。CVE-2026-25253 RCE漏洞被发现(CVSS 8.8/10),13.5万暴露实例中5万+可被直接攻击。同期ClawHavoc供应链攻击爆发,ClawHub约12%的Skills被确认为恶意。 |
| 2026年2月初 | 谷歌封号风波。谷歌大规模封禁OpenClaw用户账号,引发社区震动。 |
| 2026年2月14日 | 创始人加入OpenAI。Peter Steinberger宣布加入OpenAI,项目移交开源基金会运营。OpenAI赞助但项目保持独立。 |
| 2026年3月3日 | 登顶GitHub。v2026.3.2发布,Stars超过250K,正式超越React成为GitHub全球第一软件项目。 |
| 2026年3月7-8日 | v2026.3.7「史诗级更新」。89次提交,Context Engine插件化、GPT-5.4原生支持、分布式频道绑定。Stars达278,932。深圳龙岗AI局发布OpenClaw支持政策征求意见稿。 |
| 2026年3月9日 | v2026.3.8安全加固版。新增ACP身份验证、本地备份工具,12+安全补丁。同日工信部和CNCERT发布OpenClaw安全风险预警。Stars突破280,000。 |
| 2026年3月12-13日 | v2026.3.11+v2026.3.12连续发布。3.11修复WebSocket跨站劫持漏洞,改善本地Ollama集成体验。3.12推出Dashboard v2全新控制台、/fast快速模式、本地模型插件化架构(Ollama/vLLM/SGLang),设备配对改用Ephemeral Token。 |
| 2026年3月14日 | v2026.3.13浏览器自动化升级。支持Chrome DevTools远程附着已登录浏览器会话,发布Browser Relay Chrome扩展,Stars持续增长超越Linux成为GitHub历史第一。 |
| 2026年3月16日 | 智谱发布GLM-5-Turbo。历史上第一个从训练阶段就专为OpenClaw场景优化的基座模型,主打工具调用、长链执行、持久任务,128K输出/200K上下文,支持MCP协议,目前实验性闭源发布。 |
03 创始人故事
The Creator
Peter Steinberger:从周末项目到全球最火开源项目,再到加入OpenAI。
从一个人到一个社区
Peter Steinberger是一位奥地利开发者,在iOS和macOS开发圈有很高的知名度。2025年11月的一个周末,他写了一个能连接即时通讯平台的AI助手小工具,取名ClawdBot。
他大概没有想到,这个周末项目会在两个月后成为GitHub上增长最快的开源项目。到2026年3月,他个人在这个项目上提交了11,684次commit,贡献者超过1,075人。
加入OpenAI
2026年2月14日,Peter宣布加入OpenAI。Sam Altman亲自发推欢迎,称他为「genius」。
这个决定引发了社区的广泛讨论。但Peter做了几件事来消除担忧:
- OpenClaw转为开源基金会运营,保持项目独立
- OpenAI作为赞助商之一(与Vercel、Blacksmith、Convex并列),但不控制项目方向
- OpenAI承诺让他继续投入OpenClaw的开发
关于名字的故事
ClawdBot这个名字来自对Anthropic Claude的致敬(Claw=爪子),所以选了龙虾作为吉祥物。Anthropic的商标警告迫使他改名为Moltbot(Molt=龙虾蜕壳),三天后又改为OpenClaw,强调开源属性。虽然经历了两次改名,龙虾的形象始终保留,也成了整个社区的文化符号。
04 为什么这么火
Why So Popular
不到5个月从0到33万Stars,OpenClaw的爆火不只是技术层面的事。
增长数据
| 时间节点 | Stars | 备注 |
|---|---|---|
| 2025年11月 | 0 | 项目创建 |
| 2026年1月中旬 | 60,000+ | 72小时爆发增长 |
| 2026年2月中旬 | 145,000+ | Peter加入OpenAI |
| 2026年3月1日 | 241,000+ | 逼近React |
| 2026年3月3日 | 250,000+ | 超越React,GitHub第一 |
| 2026年3月8日 | 278,932 | v2026.3.7发布 |
| 2026年3月9日 | 280,000+ | v2026.3.8发布,超越React |
| 2026年3月24日 | 330,000+ | 3周增长80K,超越Linux成为GitHub历史第一 |
| 2026年3月14日 | 超越 Linux | v2026.3.13发布,写本书时的最新数据 |
某天单日增长9,000 Stars。这个数字意味着平均每10秒就有一个开发者点下Star。超越React之后,OpenClaw继续增长,再次超越Linux,成为GitHub有史以来增速最快的开源项目。
「养虾」文化现象
因为吉祥物是龙虾,中文社区将运行OpenClaw称为「养虾」,用户自称「养虾人」。「你养龙虾了吗?」成了AI圈的问候语。这种有趣的文化标签降低了传播门槛,让一个技术项目有了社交货币的属性。
2026年3月6日,深圳腾讯云总部近千人排队体验OpenClaw安装。3月8日,深圳龙岗区AI(机器人)局发布了OpenClaw使用支持措施的征求意见稿。一个开源项目能引发地方政府的政策关注,这在国内并不多见。
Moltbook:AI Agent的社交网络
OpenClaw生态中衍生出了一个叫Moltbook的社交平台,专供AI Agent使用。截至2026年2月底的数据:
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 注册AI Agent | 32,912 |
| 子社区 | 2,364 |
| 帖子 | 3,130 |
| 评论 | 22,046 |
数千个OpenClaw实例在上面发帖、评论、讨论哲学问题。这可能是AI Agent从「工具」走向「社会化存在」的第一个大规模实验场。
热门玩法
赚钱型
- 在Polymarket上用AI进行预测市场交易,已有OpenClaw月入数万美元的案例
- ClawWork项目:「OpenClaw作为你的AI Coworker,11小时赚$15K」
生活助手型
- 接管邮件、日历、消息管理
- 浏览网页、填表、数据抽取
- 文件读写、Shell命令执行
社交养成型
- 在Moltbook上给Agent设定名字和性格,观察其「社交行为」
- Agent之间的交互形成了一种「赛博养成」文化
企业部署型
- 国内用户大量接入飞书、钉钉、企业微信、QQ
- 已有专门的openclaw-china插件套件,支持三步Docker部署
05 整体架构
Architecture Overview
OpenClaw 采用 Gateway-Node-Channel 三层架构,以 WebSocket 为通信总线,将控制平面、设备执行与消息渠道解耦。
三层架构 Gateway · Node · Channel
20+ 消息渠道
中央控制平面
设备端执行
| 层级 | 职责 | 关键细节 |
|---|---|---|
| Gateway | 中央控制平面,维护 WebSocket 服务、管理 Session、调度 Agent | 默认绑定 ws://127.0.0.1:18789,每台主机一个实例 |
| Node | 设备端执行节点,负责本地操作 | camera(摄像头)、screen recording(录屏)、system.run(系统命令)等 |
| Channel | 消息渠道接入层,连接 20+ 即时通讯平台 | WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、飞书、钉钉等 |
Loopback-First 设计 Security by Default
Gateway 默认只绑定 localhost(127.0.0.1),所有流量在本地回环。这意味着:
- 不开放任何外网端口,天然安全
- 同一台机器上的 Node 直接通过 WebSocket 连接 Gateway
- 需要远程访问时,通过 Tailscale Serve/Funnel 暴露,不直接暴露端口
通信流程
一条消息从用户发出到 Agent 回复,完整路径如下:
Gateway 作为 24/7 运行的 daemon,持续监听所有已连接的 Channel。它不像 CLI Agent 那样会话结束就丢失上下文,而是长驻运行,积累记忆。
06 记忆系统
Memory System
记忆是 OpenClaw 区别于普通 Chatbot 的核心能力。四层记忆从不可变的身份内核到实时对话,构建完整的上下文连续性。
四层记忆架构
不可变内核
动态工具
语义长期记忆
实时情景
| 层级 | 存储位置 | 生命周期 | 说明 |
|---|---|---|---|
| SOUL | SOUL.md |
永久不可变 | Agent 的人格、价值观、核心身份定义,创建后不应被修改 |
| TOOLS | Skills + Extensions | 按需加载 | 当前可用的工具和技能列表,随安装和加载动态变化 |
| USER | MEMORY.md + 向量数据库 |
持久化 | 关于用户的偏好、决策、历史事实,支持语义搜索 |
| Session | 内存 + sessions.json |
会话级 | 当前对话的实时上下文,Token 耗尽时被压缩 |
Daily Logs 日志系统
每天的交互记录以 append-only 方式写入 memory/YYYY-MM-DD.md 文件。Session 开始时,Agent 会自动读取今天和昨天的日志,为对话提供连续性上下文。
# memory/2026-03-08.md
## 10:23 - 用户询问天气
查询了北京天气,回复晴转多云,15-22°C
## 14:05 - 代码审查任务
帮用户审查了 api/routes.ts,发现3个潜在问题...
Long-term Memory 持久化存储
MEMORY.md 是可选的持久化文件,存储决策记录、用户偏好和长期事实。关键规则:
- 只在 main/private session 中加载(群组隔离 session 不会看到)
- Agent 可以主动写入,但通常在 Pre-Compaction 时触发
- 格式是纯 Markdown,人类可直接编辑
自动记忆保存 Pre-Compaction
当 Session 接近 token 限制时(默认阈值约 4000 tokens),OpenClaw 触发一个 silent agentic turn:
检测阈值
Session token 用量接近上限,触发 Pre-Compaction 流程
静默保存
Agent 在后台执行一个隐藏 turn,将重要记忆写入 MEMORY.md 和 Daily Log
压缩上下文
旧消息被压缩或截断,释放 token 空间。用户看不到这个过程(返回 NO_REPLY)
向量记忆搜索 Semantic Search
OpenClaw 默认启用向量记忆搜索,结合两种检索策略:
| 策略 | 原理 | 擅长 |
|---|---|---|
| Embedding 向量 | 将记忆文本转为向量,计算语义相似度 | 模糊搜索、语义关联(「之前讨论过的那个部署问题」) |
| BM25 关键词 | 传统关键词匹配,TF-IDF 加权 | 精确匹配(具体的文件名、命令、人名) |
底层使用 SQLite-vec 进行向量存储和加速检索。系统会监听记忆文件的变化,以 debounced 方式自动重建索引。
搜索工具
memory_search:语义搜索,返回约 400 token 的 chunks,适合回忆模糊的上下文memory_get:读取特定记忆文件的全部内容,适合精确查找
07 Agent 工作区
Agent Workspace
每个 Agent 在文件系统中有一个独立的工作区目录,所有配置、记忆、技能都以纯文本文件的形式存在。
目录结构
├── AGENTS.md # Agent 定义(身份、行为规则)
├── SOUL.md # 灵魂/人格指令(不可变内核)
├── USER.md # 用户信息与偏好
├── MEMORY.md # 长期记忆存储
├── HEARTBEAT.md # 心跳配置(定时任务)
├── memory/ # 日志目录
│ └── YYYY-MM-DD.md # 每日 append-only 日志
├── skills/ # 本地技能目录
└── sessions.json # 会话存储
核心文件说明
| 文件 | 用途 | 加载时机 |
|---|---|---|
AGENTS.md |
Agent 的身份定义、行为边界、回复风格。相当于 system prompt 的文件化版本 | 每次 Session 启动时 |
SOUL.md |
不可变的人格内核。定义 Agent「是谁」,不应被后续对话修改 | 每次 Session 启动时 |
USER.md |
关于用户的结构化信息:称呼、偏好、关系 | Main session 启动时 |
MEMORY.md |
长期记忆,Agent 在对话中主动写入的持久化事实和决策 | 仅 main session |
HEARTBEAT.md |
定义定时任务和主动行为(如每30分钟检查一次任务状态) | Gateway 启动时 |
memory/ |
Daily Logs 目录,按日期自动创建,append-only | 读取今日+昨日日志 |
skills/ |
工作区级技能,优先级最高(高于全局和内置技能) | Session 启动时扫描 |
sessions.json |
会话元数据存储,记录各 session 的状态和历史 | 按需读取 |
08 Session 与用户识别
Sessions & Authentication
OpenClaw 通过 DM 配对、白名单和群组规则三层机制识别用户身份,并在 Session 层面隔离不同来源的上下文。
DM Pairing Policy 默认认证策略
当一个未知发送者通过任意渠道向你的 Agent 发送私聊消息时:
生成配对码
Agent 回复一个一次性配对码(6位数字)
等待验证
消息不会被处理,Agent 进入等待状态。所有后续消息也会被挂起
主人批准
你在已配对的渠道中输入配对码批准该用户,或者直接拒绝
白名单机制 allowFrom
在 Agent 配置中,allowFrom 字段可以预先授权特定用户,跳过配对流程:
# AGENTS.md 中的配置示例
allowFrom:
- telegram:123456789
- whatsapp:+8613800138000
- discord:user#1234
白名单中的用户发消息时直接进入对话,无需配对。
群组规则 requireMention
在群聊场景下,Agent 默认使用 requireMention 策略:
- 只响应 @Agent名称 的消息,忽略其他群聊内容
- 可以切换为
always模式(响应所有消息),但会消耗大量 token - 对应聊天命令:
/activation mention|always
Session 隔离 Context Isolation
| 场景 | Session 行为 | MEMORY.md |
|---|---|---|
| 私聊(DM) | 所有已配对用户的私聊折叠到共享的 main session |
加载 |
| 群组 | 每个群组默认使用独立的隔离 session | 不加载 |
| 跨渠道 | 同一用户在 Telegram 和 WhatsApp 的私聊共享 main session | 加载 |
09 设计哲学
Design Philosophy
OpenClaw 的技术选择背后有一套清晰的设计哲学。理解这些理念,才能理解它为什么「不做」某些事情。
Unix 哲学 Small Tools, Composable, Text Streams
OpenClaw 的核心理念直接继承自 Unix:小工具、可组合、文本流。创始人 Peter Steinberger 的观点很明确:
极简设计 Minimalism
OpenClaw 的 system prompt 可能是所有 AI Agent 框架中最短的。核心工具只有 4 个:
| 工具 | 用途 |
|---|---|
Read | 读取文件 |
Write | 写入文件 |
Edit | 编辑文件 |
Bash | 执行命令 |
这不是功能缺失,而是刻意为之。4 个工具足以覆盖几乎所有操作系统级别的任务。更少的工具意味着更短的 system prompt、更少的 token 消耗、更快的响应。
为什么不内置 MCP The Anti-MCP Stance
MCP(Model Context Protocol)是 Anthropic 提出的工具协议标准。几乎所有 AI Agent 框架都在集成 MCP,但 OpenClaw 故意不支持。Peter 的原话:
OpenClaw 的替代方案:
- Agent 通过 Bash 工具直接调用 CLI 程序,不需要中间协议层
- 对于确实需要 MCP 的场景,通过内置的
mcporter技能桥接 - 强制 Agent 自己扩展能力,而非消费预构建的 MCP 工具集
自我扩展能力 Self-Extending Agent
OpenClaw Agent 可以在运行时写、重载、测试自己的扩展。这是它看起来比其他 Agent「更聪明」的关键原因之一:
- 遇到不会的操作 → 写一个 skill 来完成
- 发现 skill 有 bug → 修改并重载
- 在循环中持续改进自己的工具链
Session 树形结构 Branching & Side-Quests
OpenClaw 的 Session 不是线性的聊天记录,而是树形结构:
- Agent 在执行主任务时,可以分支出一个 side-quest(比如修复一个工具)
- Side-quest 不消耗主 Session 的上下文窗口
- 完成后可以回滚到主分支,只带回一句总结
- 这让 Agent 可以做深度探索而不「污染」主对话
代码规模与性能 Scale & Performance
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 代码规模 | 约 43 万行 TypeScript |
| 内存占用 | 约 1GB(运行时) |
| 启动时间 | 3-5 秒 |
| 扩展数量 | 40+ 个官方扩展 |
| 内置技能 | 55 个 |
| 社区技能 | 13,729 个(ClawHub 注册) |
43 万行代码、1GB 内存,这并不「轻量」。但对于一个 24/7 运行的个人 AI 助手来说,在现代硬件上完全可接受。3-5 秒的启动时间保证了 Gateway 重启或更新后能快速恢复服务。
10 部署方式总览
Deployment Overview
OpenClaw 支持从本地到云端的多种部署方式。选择哪种取决于你的技术水平、预算和使用场景。
| 平台 | 一键部署 | 最低配置 | 新用户价格 | 内置模型 | 难度 | 适合人群 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 本地 npm | — | Node.js 22+ | 免费 | 否 | 低 | 开发者、macOS/Linux 用户 |
| Docker | — | Docker Engine | 免费 | 否 | 中 | 熟悉容器的开发者 |
| 阿里云 | 是 | 2C2G 40GB | 9.9元/月 | 是(qwen3.5-plus) | 极低(3步) | 国内首选,新手友好 |
| 腾讯云 | 是 | 2C2G | ~17元/月 | 否(需购Coding Plan) | 极低(3步) | 企微/QQ 生态用户 |
| 百度云 | 是 | 2C4G | 0.01元首月 | 是(千帆模型) | 极低(4步) | 体验尝鲜,文心生态 |
| 华为云 | 是 | Flexus L 实例 | ~85元/月起 | 否(需接MaaS) | 中等(5步+) | 企业用户,合规需求 |
| 火山引擎 | 是 | 2C4G | 9.9元/月 | 是(方舟模型) | 低(3-4步) | 飞书用户首选 |
| 扣子编程 | 是 | 无需服务器 | ¥49/月起 | 是(Seed 2.0等) | 极低(2步) | 零门槛,不想管服务器 |
| Railway | 是 | 自动分配 | $5/月免费额度 | 否 | 极低(1键) | 海外用户,开发者 |
| Zeabur | 是 | 2C4G 专用 | 按用量计费 | 是(AI Hub) | 极低(模板) | 需要多模型 failover |
11 本地安装
Local Installation
本地安装适合开发者和想完全掌控数据的用户。OpenClaw 是 TypeScript 项目,运行在 Node.js 上。
系统要求 System Requirements
| 要求 | 详情 |
|---|---|
| Node.js | >= 22(强制要求) |
| 包管理器 | npm / pnpm / bun 均可 |
| macOS | 需要 Xcode Command Line Tools |
| Linux | 标准构建工具(gcc, make) |
| Windows | 强烈推荐 WSL2 |
方式一:npm 全局安装(推荐) npm Global Install
最推荐的安装方式,两条命令搞定:
# 安装 OpenClaw
npm install -g openclaw@latest
# 初始化并安装守护进程
openclaw onboard --install-daemon
onboard 命令会引导你完成初始配置,包括选择模型、配置 API Key、设置消息频道等。--install-daemon 参数会同时安装守护进程,让 OpenClaw 在后台持续运行。
方式二:一键脚本安装(macOS / Linux) curl Install
如果你不想手动安装 Node.js,可以使用官方提供的一键安装脚本:
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
脚本会自动检测系统环境、安装 Node.js(如缺失)并完成 OpenClaw 安装。
macOS 额外准备 macOS Setup
macOS 用户在安装前需要确保已安装 Xcode Command Line Tools:
xcode-select --install
如果你需要使用 iMessage 频道或 Apple Notes 技能,这些依赖 macOS 原生的 AppleScript 能力,只有在 macOS 上才能运行。
Windows 用户注意 Windows via WSL2
安装 WSL2 后,在 Ubuntu 终端内按 Linux 流程安装即可。
守护进程 Daemon
守护进程让 OpenClaw 在后台持续运行,即使关闭终端也不会中断。不同系统使用不同的进程管理方式:
| 系统 | 进程管理 | 说明 |
|---|---|---|
| macOS | launchd | macOS 原生服务管理,开机自启 |
| Linux | systemd | Linux 标准服务管理,systemctl 控制 |
安装守护进程后,OpenClaw Gateway 会在 ws://127.0.0.1:18789 持续监听。
12 Docker 部署
Docker Deployment
Docker 部署适合需要环境隔离、方便迁移、或在服务器上长期运行的场景。
docker-compose 快速启动 Quick Start
OpenClaw 仓库内置了 docker-compose.yml,一条命令即可启动:
# 克隆仓库
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
# 启动
docker-compose up -d
镜像变体 Image Variants
| 变体 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 标准镜像 | 完整功能,包含所有扩展依赖 | 一般使用,功能全 |
| slim 变体 | 多阶段构建,体积更小 | 资源受限环境,CI/CD |
| sandbox | 沙箱环境(Dockerfile.sandbox) | 安全隔离,代码执行 |
| sandbox-browser | 含浏览器的沙箱 | 需要浏览器自动化 |
使用 slim 变体:在 docker-compose.yml 中设置环境变量 OPENCLAW_VARIANT=slim。v2026.3.7 起支持扩展依赖预烘焙,容器镜像可预装扩展依赖,减少启动时的安装等待。
挂载目录 Volume Mounts
Docker 部署需要挂载两个关键目录,确保数据持久化:
volumes:
- ~/.openclaw:/root/.openclaw # 配置和状态数据
- ~/openclaw/workspace:/workspace # 工作空间(YAML配置文件)
~/.openclaw 存放运行状态,workspace 存放 YAML 配置文件。
端口映射 Port Mapping
OpenClaw Gateway 默认监听 18789 端口(WebSocket),Web UI 默认使用 3000 端口。在 docker-compose.yml 中配置端口映射:
ports:
- "18789:18789" # Gateway WebSocket
- "3000:3000" # Web UI
Podman 兼容 Podman Support
OpenClaw 同样支持 Podman 运行。Podman 是 Docker 的无守护进程替代方案,命令基本兼容:
# 使用 Podman 启动
podman-compose up -d
对于需要 rootless 容器运行的环境(如企业安全策略要求),Podman 是更合适的选择。v2026.3.8 起,OpenClaw 会自动检测 SELinux 模式并添加 :Z 卷重新标记,修复了 Fedora/RHEL 等发行版上的 EACCES 权限错误。
13 国内云厂商一键部署
Cloud Deployment in China
这是大多数国内用户的首选方案。所有主流云厂商都已支持 OpenClaw 一键部署,差异主要在价格策略和 IM 生态集成上。
阿里云 Alibaba Cloud
国内社区资源最丰富的平台,镜像预装,开箱即用。
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 配置 | 2vCPU + 2GiB 内存 + 40GiB ESSD 系统盘 |
| 系统 | Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位,预装 OpenClaw 镜像 |
| 价格 | 限时秒杀 9.9元/月,包年常规优惠低至 68元/年 |
| 模型 | 默认内置 qwen3.5-plus;百炼 Coding Plan Lite 首月 10元(18,000次/月) |
| IM 支持 | 钉钉、飞书等(通过 openclaw-china 插件) |
一键购买
进入活动页,购买预装 OpenClaw 镜像的轻量应用服务器。镜像版本 OpenClaw 2026.2.26。
放通端口 + 配置
在安全组中放通 18789(Gateway)和 3000(Web UI)端口,配置百炼 API Key。
访问 Web UI
浏览器访问 http://你的IP:3000,进入 OpenClaw 管理界面,可选集成钉钉/飞书等 IM。
腾讯云 Tencent Cloud
四大 IM 全面支持,Coding Plan 模型套餐性价比高。
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 配置 | 推荐 2核4G(黄金配置),最低 2核2G 可运行 |
| 价格 | 新人包 2核4G 约 17元/月,一年 99元起 |
| 模型 | Coding Plan 首月 7.9元起,含 HY 2.0 Instruct、GLM-5、kimi-k2.5、MiniMax-M2.5 等 |
| IM 支持 | 企微、QQ、钉钉、飞书(四大 IM 全覆盖) |
| 续费 | 支持「限时同价续费」活动,避免续费刺客 |
购买 Lighthouse 实例
在腾讯云轻量应用服务器页面购买实例。
选择 OpenClaw 模板
应用模板 → AI智能体 → OpenClaw,一键安装。
配置模型 + 接入 IM
购买 Coding Plan 获取模型调用能力,然后接入企微/QQ/飞书/钉钉。
百度智能云 Baidu Cloud
试错成本最低:0.01元首月体验,全图形界面操作。
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 配置 | 推荐 2核4G 4M 带宽(轻量应用服务器) |
| 价格 | 首月体验 0.01元(每日限量 500 台),常规 70~140元/月 |
| 模型 | 千帆平台集成文心系列、Qwen系列、DeepSeek系列 |
| 特色 | 百度搜索/百度百科独有能力;千帆 7 款官方 Skills 已上线 ClawHub |
购买服务器
购买轻量应用服务器,选择 OpenClaw 镜像。
等待自动安装
系统自动完成环境安装和服务启动。
配置模型
页面选择模型,平台自动完成千帆 API Key 创建与配置。
对接 IM 渠道
按需接入钉钉、飞书等消息频道。
华为云 Huawei Cloud
企业级安全与合规能力最强,适合已在华为生态的企业用户。
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 配置 | Flexus L 实例,需创建弹性公网 IP + 安全组 |
| 价格 | ~85~155元/月,无特别突出的新用户优惠 |
| 模型 | 需在 MaaS 控制台单独开通 AI 模型 |
| 部署步骤 | 5步+(创建实例 → EIP → 安全组 → 安装 → 配模型) |
| 优势 | 企业级安全合规、支持自动扩展、MaaS 模型丰富 |
华为云的部署步骤相对较多,需要单独配置弹性公网 IP、安全组、COC 服务等。对个人用户不够友好,但如果你的企业已在华为云生态内,这是最合规的选择。
火山引擎 Volcengine
飞书深度集成,19.8元/月的服务器+模型组合套餐是目前综合性价比最高的方案。
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 配置 | 推荐 2核4G,支持云服务器和云手机两种部署方式 |
| 价格 | 活动价 9.9元/月;方舟 Coding Plan 组合套餐 19.8元/月(服务器+模型) |
| 模型 | 方舟平台模型丰富,内置可用 |
| IM 支持 | 飞书(深度集成)、企微、钉钉、QQ |
| 特色 | 云手机部署方式独特,可运行移动端任务 |
购买云服务器
购买云服务器或云手机,选择 OpenClaw 应用模板。
配置方舟模型
在火山方舟平台选择模型,配置 Coding Plan。
接入飞书
接入飞书/企微/钉钉/QQ。飞书用户推荐直接使用深度集成方案。
扣子编程 Coze Code
零门槛方案:不需要服务器、不需要写代码、不需要配环境。1 分钟完成部署。
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 配置 | 无需服务器,完全在扣子编程平台上运行 |
| 价格 | 必须订阅会员才能部署 OpenClaw:¥49/月(基础)或 ¥99/月(进阶),免费版不支持 |
| 模型 | 内置多个模型可选:Seed 2.0、DeepSeek、GLM-4.7 等,也可接入第三方 API |
| 特色 | 模型、联网搜索、生图 Skill 全部默认配好;扣子编程 Skills 可直接加载 |
进入扣子编程
访问 code.coze.cn,点击「一键部署 OpenClaw」或从优秀案例创建副本。
确认部署
确认后,模型/联网/生图全部默认配置好,部署后持续在线。
海外平台 International Platforms
Sealos
K8s 原生云平台,支持 7 天免费试用。通过 Devbox 云开发环境一键部署,按用量计费。适合有容器化需求的开发者,但需要一定的 K8s 知识,且没有专门针对 OpenClaw 的预置模板。
Zeabur
模板部署,已被部署超过 29,000 次。最大亮点是 AI Hub 内置多模型 failover 链:glm-4.7-flash → grok-4-fast → minimax-m2.5 → kimi-k2.5 → qwen-3-235b → gpt-5-mini。主要面向海外/台湾市场,必须使用专用服务器(Dedicated Server)。
Railway
真正的一键部署,全程浏览器操作。提供 $5/月免费额度,轻度使用可零成本。多种模板可选(标准/快速启动/All-in-One),部署成功率 96~100%。海外平台,国内访问需要科学上网。
按场景推荐 Recommendations by Scenario
| 场景 | 首选 | 备选 | 理由 |
|---|---|---|---|
| 零基础想最快体验 | 扣子编程 | 百度云 | 不需要服务器,2步部署,内置模型(需¥49/月起会员) |
| 个人长期使用,预算敏感 | 火山引擎 | 阿里云 | 19.8元/月(服务器+模型),综合最划算 |
| 飞书重度用户 | 火山引擎 | 扣子编程 | 同为字节系,飞书深度集成 |
| 企微/QQ 生态 | 腾讯云 | — | 四大 IM 原生支持,Coding Plan 7.9元起 |
| 企业级部署,合规优先 | 华为云 | 阿里云 | 安全合规能力最强 |
| 开发者/海外用户 | Railway | Zeabur | 一键部署,免费额度,开发者体验极佳 |
14 首次配置
Initial Configuration
无论哪种部署方式,安装完成后都需要进行首次配置。这里覆盖最关键的几个配置项。
Gateway 认证设置 Gateway Auth
gateway.auth.mode。不设置将导致 Gateway 无法启动。这是为了修复此前暴露在互联网上的 30,000+ 未认证实例的安全隐患。
在 ~/.openclaw/workspace 目录下的配置文件中设置认证模式:
# 选择一种认证模式
gateway:
auth:
mode: token # 方式一:Token 认证(推荐用于 API 集成)
# 或
mode: password # 方式二:密码认证(推荐用于 Web UI 访问)
模型选择与 API Key 配置 Model & API Key
OpenClaw 支持多模型切换,你需要至少配置一个模型的 API Key。常见的选择:
| 模型来源 | 获取方式 | 说明 |
|---|---|---|
| 阿里云百炼 | 百炼平台申请 | 国内首选,qwen3.5-plus 等模型 |
| 腾讯云 Coding Plan | 腾讯云购买 | 多模型套餐,首月 7.9元 |
| 火山方舟 | 方舟平台申请 | 豆包系列模型 |
| Anthropic API | console.anthropic.com | Claude 系列模型,按量付费 |
| OpenAI API | platform.openai.com | GPT 系列模型,按量付费 |
| Ollama(本地) | 本地安装 Ollama | 免费,需要足够的本地算力 |
版本更新 Updates
OpenClaw 几乎每天都有新版本发布。使用以下命令更新:
# 更新到最新稳定版(推荐)
openclaw update --channel stable
# 更新到 Beta 版(尝鲜)
openclaw update --channel beta
# 更新到开发版(最新功能,可能不稳定)
openclaw update --channel dev
三个更新渠道的区别:
| 渠道 | 更新频率 | 稳定性 | 适合人群 |
|---|---|---|---|
| stable | 每周数次 | 高 | 大多数用户 |
| beta | 几乎每天 | 中 | 想尝鲜新功能的用户 |
| dev | 持续 | 低 | 开发者、贡献者 |
诊断检查 Diagnostics
安装完成后,运行诊断命令检查环境是否正常:
openclaw doctor
这个命令会检查:
- Node.js 版本是否满足要求(>= 22)
- 必要的系统依赖是否已安装
- Gateway 连接是否正常
- 已配置的模型 API Key 是否有效
- 守护进程状态
- 网络连通性
如果有任何问题,openclaw doctor 会给出具体的修复建议。这是排查问题的第一步。
本地备份 Backup (v2026.3.8+)
v2026.3.8 新增了本地备份工具,在执行破坏性操作前可以快速创建和验证备份:
# 创建完整备份
openclaw backup create
# 仅备份配置文件
openclaw backup create --only-config
# 验证备份完整性
openclaw backup verify
openclaw backup create,出问题可以快速回滚。
15 渠道概览
Channel Overview
OpenClaw 通过 Gateway 架构统一连接 20+ 聊天平台。所有渠道共享同一套三步接入模式:创建凭证 → 写入配置 → 启动 Gateway。
统一接入流程
可以同时运行多个 channel,消息自动路由到对应平台。配对模式(dmPolicy: pairing)默认启用,未知发送者需要验证码才能与 bot 对话。
完整平台列表
| 渠道 | SDK / 实现 | 类型 | 难度 | 耗时 |
|---|---|---|---|---|
| Telegram | grammY | 内置 | 极简 | 5 分钟 |
| Discord | discord.js | 内置 | 简单 | 15-20 分钟 |
| Baileys | 内置 | 中等 | 10-15 分钟 | |
| Slack | Bolt | 内置 | 中等 | 25-40 分钟 |
| Signal | Signal-CLI | 内置 | 中等 | 20-30 分钟 |
| iMessage | BlueBubbles | 扩展 | 中等偏难 | 30-45 分钟 |
| Google Chat | 官方 API | 内置 | 中等 | 15-20 分钟 |
| LINE | 官方 API | 扩展 | 中等 | 15-20 分钟 |
| Microsoft Teams | 官方 API | 扩展 | 中等 | 20-30 分钟 |
| Matrix | 协议实现 | 扩展 | 中等 | 15-20 分钟 |
| Mattermost | 官方 API | 扩展 | 中等 | 15-20 分钟 |
| IRC | 协议实现 | 扩展 | 中等 | 10-15 分钟 |
| Nostr | 协议实现 | 扩展 | 中等 | 15-20 分钟 |
| Twitch | 官方 API | 扩展 | 中等 | 15-20 分钟 |
| Synology Chat | 官方 API | 扩展 | 中等 | 15-20 分钟 |
| BlueBubbles | API | 扩展 | 中等偏难 | 30-45 分钟 |
| Zalo | API | 扩展 | 中等 | 15-20 分钟 |
| Nextcloud Talk | API | 扩展 | 中等 | 15-20 分钟 |
| Tlon | 协议实现 | 扩展 | 中等 | 15-20 分钟 |
| 官方插件 | 插件 | 简单 | 5 分钟 | |
| 飞书 | 官方 API | 内置插件 | 中等 | 15-20 分钟 |
| 钉钉 | 社区插件 | 插件 | 中等 | 20-30 分钟 |
| 企业微信 | 社区插件 | 插件 | 中等 | 20-30 分钟 |
| 微信 ClawBot | 微信官方插件(iLink协议) | 官方 | 简单 | 5-10 分钟 |
| 微信(旧方案) | 社区 / 第三方 | 插件 | 复杂 | 1 小时+ |
| 浏览器(Chrome) | Browser Relay 扩展 | 内置(v3.13新增) | 简单 | 5-10 分钟 |
新手推荐排序
| 梯队 | 平台 | 推荐理由 |
|---|---|---|
| 第一梯队 5-10 分钟 |
Telegram、QQ | Telegram 不需公网 IP、不需反向代理,本地 long-polling 即可运行。QQ 有腾讯官方支持,扫码 1 分钟绑定。 |
| 第二梯队 15-20 分钟 |
Discord、飞书 | Discord 文档齐全,权限设置步骤略多但清晰。飞书自 OpenClaw 2026.2 起内置支持,适合国内企业。 |
| 第三梯队 25-40 分钟 |
WhatsApp、Slack、钉钉、企业微信 | WhatsApp 最受欢迎但 session 可能过期。Slack 权限配置较多。钉钉和企业微信社区插件成熟。 |
| 第四梯队 需额外条件 |
iMessage、微信个人号 | iMessage 需要 Mac 常开运行 BlueBubbles。微信个人号没有官方 API,封号风险始终存在。 |
16 国际平台接入
International Platforms
本章覆盖六大国际平台的详细接入步骤。每个平台从创建凭证到完成对话的全流程。
Telegram 推荐入门 · 5 分钟 · 零门槛
Telegram 是 OpenClaw 官方推荐的入门渠道。使用 long-polling 模式,bot 主动轮询 Telegram 服务器拉取消息,不需要公网 IP、反向代理或端口转发。本地开发、NAT 后面、防火墙内都能正常工作。
找到 @BotFather
在 Telegram 搜索 @BotFather,这是 Telegram 官方的 Bot 管理工具。向它发送 /newbot 命令。
创建 Bot
按提示设置 bot 的显示名称和 username(必须以 bot 结尾,如 my_openclaw_bot)。创建成功后,BotFather 会返回一个 Bot Token。
配置到 OpenClaw
将 Token 写入 openclaw.yaml:
channels:
telegram:
enabled: true
botToken: "YOUR_BOT_TOKEN"
dmPolicy: pairing # 需配对码才能使用
启动并配对
重启 Gateway。在 Telegram 中给你的 bot 发送任意消息,Gateway 会返回配对码,输入后即可开始对话。
sendMessageDraft 功能。国内用户需要代理访问 Telegram,但 bot 运行本身不受影响——只要运行 Gateway 的机器能访问 api.telegram.org 即可。Discord 社区场景首选 · 15-20 分钟
Discord 适合社区管理和团队协作场景。需要在 Developer Portal 创建 Application 和 Bot,权限设置步骤稍多但文档齐全。
创建 Application
前往 discord.com/developers/applications,点击 New Application,填写应用名称。
获取 Bot Token
进入 Bot 页面,点击 Reset Token,复制生成的 Token。
启用 Privileged Intents
在 Bot 页面开启两个权限:Message Content Intent 和 Server Members Intent。没有这两个权限 bot 无法读取消息内容。
邀请 Bot 到服务器
在 OAuth2 → URL Generator 中勾选 bot scope 和所需权限,生成邀请链接,将 bot 添加到你的 Discord 服务器。
获取 ID 并配置
在 Discord 中开启 Developer Mode(设置 → 高级 → 开发者模式),右键复制 Server ID 和你的 User ID。将这些信息写入 openclaw.yaml,启动 Gateway。
DM 配对
在 Discord 中私聊你的 bot,输入配对码(1 小时有效)完成绑定。
WhatsApp 日常通讯 · 10-15 分钟
WhatsApp 是 OpenClaw 社区中最受欢迎的渠道。使用 Baileys 库通过 QR 码扫码连接,不需要 WhatsApp Business API。
运行交互式向导
安装 OpenClaw 后运行 openclaw onboard,选择 WhatsApp 渠道。
扫码配对
终端会显示 QR 码。打开手机 WhatsApp → 设置 → 已连接设备 → 连接新设备,扫描 QR 码。
开始使用
配对完成后即可在 WhatsApp 中与 bot 对话。
Slack 企业/团队场景 · 25-40 分钟
Slack 适合企业和团队内部使用。需要在 Slack API 平台创建 App 并配置多项权限。默认使用 Socket Mode(WebSocket),不需要公网 URL。
创建 Slack App
前往 api.slack.com/apps,点击 Create New App → From scratch,选择目标 Workspace。
启用 Socket Mode
在 Socket Mode 页面启用,生成 App-Level Token(以 xapp- 开头),scope 选择 connections:write。
配置 Bot Token Scopes
在 OAuth & Permissions 中添加权限:chat:write、channels:history、channels:read、im:write、im:history、im:read、users:read、reactions:read、reactions:write、files:write。
安装并配置
将 App 安装到 Workspace,获取 Bot User OAuth Token(以 xoxb- 开头)。将 Token 写入 openclaw.yaml,启动 Gateway。
Signal 端到端加密 · 20-30 分钟
Signal 提供端到端加密通讯。OpenClaw 通过 Signal-CLI 工具连接 Signal 网络。
安装 Signal-CLI
根据操作系统安装 Signal-CLI。macOS 可通过 brew install signal-cli,Linux 从 GitHub Releases 下载。
注册或关联号码
使用 signal-cli register 注册新号码,或用 signal-cli link 关联已有 Signal 账号。
配置 OpenClaw
在 openclaw.yaml 中配置 Signal channel,指定号码和 Signal-CLI 路径,启动 Gateway。
iMessage Apple 生态 · 30-45 分钟 · 需要 Mac
iMessage 接入通过 BlueBubbles 桥接实现(替代已废弃的 imsg channel)。需要一台常开的 Mac 作为 BlueBubbles Server。
安装 BlueBubbles Server
在 Mac 上从 bluebubbles.app/install 下载安装 BlueBubbles Server。推荐 macOS Sequoia (15) 或更新版本。
启用 Web API
在 BlueBubbles Server 设置中启用 Web API,设置访问密码。
配置 OpenClaw
在 openclaw.yaml 中配置 BlueBubbles channel:server URL、password、webhook 路径。
extensions:
bluebubbles:
enabled: true
serverUrl: "http://localhost:1234"
password: "YOUR_PASSWORD"
配置 Webhook
在 BlueBubbles 中添加 webhook 指向 Gateway:https://gateway-host:3000/bluebubbles-webhook?password=<password>。webhook 必须设置密码认证。
17 国内平台接入
Chinese Platforms
国内 IM 生态的 OpenClaw 支持正在快速发展。QQ 和飞书已有官方级支持,钉钉和企业微信社区插件成熟,微信个人号在 2026年3月22日迎来了官方解法——ClawBot。
QQ 国内首选 · 扫码即用
QQ 是国内用户接入 OpenClaw 最简单的方式。腾讯官方开放了 QQ Bot 能力给 OpenClaw,扫码 1 分钟即可完成绑定。支持 Markdown、图片、语音、文件等多媒体消息,手机 QQ 和桌面 QQ 均可使用。
注册 QQ Bot 开发者
用手机 QQ 扫码完成开发者注册。未实名认证的账号需要先完成实名。单个账号最多创建 5 个 Bot。
创建 QQ Bot
在 QQ 开放平台一键创建 Bot,获取 App ID 和 Token。
配置 OpenClaw
在 OpenClaw 运行环境中完成配置绑定,即可在 QQ 上与 bot 对话。
飞书 国内企业首选 · OpenClaw 2026.2 起内置
飞书自 OpenClaw 2026.2 起获得原生内置支持。使用 WebSocket 事件订阅,支持私聊、群聊、照片/文件/视频等多媒体消息。
创建飞书应用
在飞书开放平台(open.feishu.cn)创建企业自建应用,获取 App ID 和 App Secret。
运行向导配置
运行 openclaw onboard,选择 Feishu channel,粘贴 App ID 和 App Secret。
重启 Gateway
重启 Gateway 后即可在飞书中与 bot 对话。
钉钉 社区插件 · Stream 模式免公网
钉钉通过社区插件接入 OpenClaw。消息接收使用 Stream 模式(WebSocket 长连接),不需要公网地址。支持私聊、群聊、文件附件、语音消息、钉钉文档 API、多 Agent 路由等功能。
创建钉钉应用
在钉钉开放平台创建应用,添加机器人能力。
设置 Stream 模式
将消息接收模式设置为 Stream 模式。这样 bot 通过 WebSocket 长连接接收消息,不需要配置公网回调地址。
安装插件并配置
安装社区插件 @soimy/dingtalk,或使用 DingTalk-Real-AI 官方出品的 dingtalk-openclaw-connector(支持 AI Card 流式响应)。配置 openclaw.yaml 后启动 Gateway。
企业微信 两种模式 · 已被多家云平台验证
企业微信有两种接入模式:Agent 模式(XML 回调经典模式)和 Bot 模式(JSON 回调,原生 stream 支持)。已被腾讯云、火山引擎、天翼云等公有云平台采纳验证。
创建企业微信应用
在企业微信管理后台创建自建应用(Agent 模式)或配置智能机器人(Bot 模式)。
安装社区插件
可选插件:dingxiang-me/OpenClaw-Wechat(支持个人微信互通、流式输出、群聊@、白名单控制、全中文配置)或 sunnoy/openclaw-plugin-wecom(支持动态 Agent 管理、指令白名单)。
配置并启动
按插件文档配置 openclaw.yaml,启动 Gateway。要求 OpenClaw ≥ 2026.2.9,部分功能需 ≥ 2026.3.2。
微信 ClawBot 官方正道 · 2026年3月22日上线
长期以来,接入个人微信是 OpenClaw 国内用户最大的痛点——没有官方 API,只能走企微中转或 iPad 协议,封号风险始终存在。2026年3月22日,微信团队推出了 ClawBot 官方插件,这个问题终于有了正道解法。
ClawBot 的本质很简单:它不是一个新的龙虾产品,而是一条消息通道。你的微信通讯录里会多一个叫「微信 ClawBot」的好友,你已有的任何 OpenClaw 实例(不管部署在哪里)都可以通过它和你的微信对话。
安装 ClawBot CLI
在终端执行一条命令:
npx -y @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli@latest install
npm 包在 @tencent-weixin 官方命名空间下,底层协议域名为 ilinkai.weixin.qq.com,均为微信官方资产。
扫码绑定
安装完成后扫码绑定微信即可。支持图片、语音、视频、文件等多种消息类型,群聊原生支持(group_id 字段)。
三个注意事项
- iOS 优先:需要微信 8.0.70 及以上版本,目前 iOS 已支持,安卓尚未确认时间表
- 灰度中:插件仍在逐步放量,不是所有用户都能看到入口(我 → 设置 → 插件)。没看到也别急,不代表不能用——直接跑安装命令试试
- 不是万能的:ClawBot 定位是消息通道,不涉及微信自动化操作,不能获取聊天记录。腾讯保留对可连接的第三方 AI 服务类型进行限制的权利
| 维度 | ClawBot(官方) | 旧方案(iPad协议等) |
|---|---|---|
| 合法性 | 微信官方产品,有法律条款 | 灰色地带,违反微信 ToS |
| 传输协议 | HTTP/JSON REST API(iLink协议) | 私有二进制协议(逆向工程) |
| 稳定性 | 服务端维护,长期可靠 | 微信更新即可能失效 |
| 封号风险 | 无 | 始终存在 |
| 接入门槛 | 一条命令 + 扫码 | 需企业微信注册 / 开放平台权限申请 |
微信旧方案 ClawBot 出现前的替代路径
以下三种方案是 ClawBot 上线之前的主流选择。ClawBot 灰度完成后这些方案的必要性会大幅降低,但作为参考仍有价值。
方案 A:企业微信中转
通过企业微信接入 OpenClaw,再用微信插件打通企业微信和个人微信。合法合规,在微信生态内,需要企业微信管理后台权限。
方案 B:iPad 协议 + 中转网关
不走 Web 协议(高风险封号),走 iPad 协议。稳定性更高但技术门槛也更高。社区项目:freestylefly/openclaw-wechat、laolin5564/openclaw-wechat。
方案 C:微信小程序
2026 年新方案,通过小程序对接 OpenClaw。阿里云/腾讯云有预置镜像,降低部署门槛。
openclaw-china 统一插件 一站式国内平台支持
BytePioneer-AI/openclaw-china 提供一站式国内平台支持,覆盖飞书、钉钉、QQ、企业微信、微信五个平台。
git clone https://github.com/BytePioneer-AI/openclaw-china.git cd openclaw-china pnpm install && pnpm build openclaw china setup # 交互式配置向导
特色功能包括:交互式配置向导减少手动配置、企业微信 MP4 视频播放器和多文件类型发送、腾讯云 ASR 语音转文字、钉钉日志增强(userId/groupId 定位问题)。
18 远程访问
Remote Access
OpenClaw Gateway 默认监听本地 ws://127.0.0.1:18789。当你需要从外部网络访问时,有以下几种方案。
Tailscale Serve / Funnel 推荐方案
Tailscale 是 OpenClaw 官方推荐的远程访问方案,提供两种模式:
| 模式 | 访问范围 | 使用场景 |
|---|---|---|
| Serve | Tailscale 网络内的设备 | 自己的手机/平板访问家里的 OpenClaw |
| Funnel | 公网任何人 | 给 webhook 回调提供公网 URL(如飞书、Slack HTTP 模式) |
# Serve:仅 Tailscale 网络可访问 tailscale serve --bg https+insecure://127.0.0.1:18789 # Funnel:公网可访问(用于 webhook 回调) tailscale funnel --bg https+insecure://127.0.0.1:18789
SSH 端口转发 最通用的方案
如果 OpenClaw 运行在远程服务器上,用 SSH 隧道将 Gateway 端口转发到本地:
# 将远程服务器的 18789 端口转发到本地 ssh -L 18789:127.0.0.1:18789 user@your-server # 后台运行 ssh -fNL 18789:127.0.0.1:18789 user@your-server
转发后,本地客户端连接 ws://127.0.0.1:18789 即可访问远程 Gateway。
Dashboard Web UI(v2026.3.12 全面升级)
v2026.3.12 推出了 Dashboard v2,控制台从功能型界面升级为完整的模块化管理中心:
| 视图 | 功能 |
|---|---|
| Overview | Agent 状态总览、Token 用量、渠道连接状况 |
| Chat | 斜杠命令、消息搜索、导出、置顶消息 |
| Config | 模型配置、渠道开关、Plugin 管理 |
| Agent | 记忆查看、Cron 任务管理 |
| Session | 多会话管理、历史记录 |
# Gateway 启动后默认可访问 # 浏览器打开 http://127.0.0.1:18789 openclaw gateway --port 18789 --verbose
新增命令面板(Command Palette),按 ⌘K 快速跳转。移动端新增底部标签栏,代替原来的悬浮按钮。
gateway.auth.mode(token 或 password)。v2026.3.12 设备配对改用 Ephemeral Token,连接更安全。不要在公网暴露未认证的 Gateway。
Chrome 浏览器接入 v2026.3.13 新增 · 5-10 分钟
v2026.3.13 新增了最特别的一种「渠道」:直接附着到你正在使用的 Chrome 浏览器。Agent 可以操控你已经登录的账号和页面——不需要另起账号,不需要 API Key,直接接管你的浏览器会话。
相比之前的浏览器工具(无头模式),这个方案的核心优势是:利用现有登录状态。Agent 不需要再去登录各种网站,直接用你已经登录的状态操作。
安装 Browser Relay 扩展
在 Chrome 网上应用店安装 OpenClaw Browser Relay 扩展(扩展 ID:nglingapjinhecnfejdcpihlpneeadjp)。
启动带调试端口的 Chrome
关闭所有 Chrome 窗口后,通过以下方式重新启动:
# macOS open -a "Google Chrome" --args --remote-debugging-port=9222 # Windows "C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" --remote-debugging-port=9222
或者在 openclaw.yaml 中使用内置 Profile 快捷方式:
browser: profile: "user" # 使用用户默认 Profile # profile: "chrome-relay" # 使用中继模式
在 OpenClaw 中启用浏览器渠道
在 openclaw.yaml 中启用浏览器工具:
tools:
browser:
enabled: true
attachMode: "devtools" # v3.13 新增,附着到已有会话
向 Agent 下达浏览器任务
重启 Gateway 后,直接给 Agent 发送浏览器相关指令,例如:「帮我整理浏览器里所有打开的 GitHub PR」「把这个表单填写完」「截图保存当前页面」。
macOS 菜单栏伴侣应用
OpenClaw 提供 macOS 原生客户端(apps/macos/),以菜单栏常驻应用的形式运行。功能包括:
- 一键启动/停止 Gateway
- 查看当前连接的 channel 状态
- 快速访问 Dashboard Web UI
- 系统通知(新消息、配对请求等)
iOS 和 Android 客户端也在开发中(apps/ios/、apps/android/),代码已在主仓库中。
19 Skills工作原理
How Skills Work
Skills是OpenClaw的能力扩展单元。理解它的加载机制,才能真正用好这个系统。
三层优先级
OpenClaw的Skill有三个来源,按优先级从高到低排列:
| 优先级 | 位置 | 说明 |
|---|---|---|
| 最高 | <workspace>/skills/ | 项目级Skills,只对当前工作区生效。适合针对特定项目定制的能力。 |
| 中 | ~/.openclaw/skills/ | 用户级Skills,全局生效。通过ClawHub安装或手动放置的Skills都在这里。 |
| 最低 | bundled skills | 内置的55个Skills,随OpenClaw版本发布。不需要安装,开箱即用。 |
Skill加载过程
当OpenClaw启动或收到消息时,Skills的加载遵循以下流程:
读取Skill元数据
扫描三层目录,读取每个Skill的 SKILL.md 文件,解析名称、描述、触发条件、所需环境变量等元信息。
应用环境变量
如果Skill声明了需要的API Key或环境变量(如 GITHUB_TOKEN),系统会从 openclaw.json 的 env 字段中注入。缺少必要变量的Skill会被静默跳过。
构建System Prompt
将所有可用Skills的描述注入到system prompt中,告知模型当前可以调用哪些能力。这是模型「知道自己能做什么」的关键步骤。
运行后恢复
Skill执行完毕后,恢复原始环境变量和上下文状态,避免Skill之间互相干扰。
ClawHub注册表
ClawHub(clawhub.com)是OpenClaw的官方Skill注册表,类似npm之于Node.js。它提供:
- 公共Skills的发布和版本管理
- 基于向量搜索的Skill发现
- 下载量统计和社区评分
- VirusTotal合作的安全扫描(但覆盖率有限)
20 ClawHub与技能生态
ClawHub & Skill Ecosystem
13,729个技能只是冰山一角。加上Skills.sh的8.7万和SkillsMP的40万+,Agent技能生态正在爆发。
市场概况
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 总注册技能 | 13,729 |
| 精选技能(awesome列表筛选) | 5,494 |
| 被过滤技能(垃圾/重复/恶意) | 6,940 |
| 被标记为恶意的 | 800+(约20%在高峰期) |
安装与搜索
# 安装Skill
openclaw skills install <skill-name>
# 搜索Skill
openclaw skills search "browser automation"
# 列出已安装的Skills
openclaw skills list
# 卸载Skill
openclaw skills uninstall <skill-name>
ClawHub支持向量搜索,也就是说你可以用自然语言描述需求来搜索Skill,不必精确匹配名称。
技能分类Top 10
| 排名 | 分类 | 数量 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | 编码Agent与IDE | 1,222 | 代码生成、调试、重构等开发辅助 |
| 2 | Web与前端开发 | 938 | HTML/CSS/JS生成、组件开发 |
| 3 | DevOps与云 | 408 | Docker、K8s、CI/CD管理 |
| 4 | 搜索与研究 | 350 | 联网搜索、信息汇总 |
| 5 | 浏览器与自动化 | 335 | 网页操作、表单填写、截图 |
| 6 | 生产力与任务 | 206 | 日程、待办、项目管理 |
| 7 | AI与LLM | 197 | 提示工程、模型切换、多Agent协作 |
| 8 | CLI工具 | 186 | 终端命令增强、系统管理 |
| 9 | Git与GitHub | 170 | 仓库管理、PR审查、Issue处理 |
| 10 | 图片与视频生成 | 169 | AI绘图、视频处理 |
编码相关的技能占了绝大多数(前两名合计2,160个),反映出OpenClaw用户中开发者占比极高。但也意味着这两个分类里重复和低质量Skill最多。
第三方技能平台
ClawHub不是唯一的选择。2026年初,多个第三方技能平台相继上线,形成了一个跨Agent的技能共享生态。
| 平台 | 技能数量 | 出品方 | 定位 | 支持的Agent |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub | 13,729 | OpenClaw官方 | 策展市场(App Store式),有向量搜索和版本回滚 | 仅OpenClaw |
| Skills.sh | 87,918 | Vercel | 开放市场(npm式),体量最大,跨Agent兼容 | Claude Code、Cursor、Copilot、Codex、OpenClaw等20+ |
| SkillsMP | 400,000+ | 社区 | 社区爬取GitHub的SKILL.md文件,数量最多但质量参差 | 通用 |
| SkillHub | 7,000+ | 社区 | 每个Skill有AI自动评分,质量控制更好 | 通用 |
| 扣子Skills | 早期阶段 | 字节跳动 | 技能商店+付费变现,支持「一句话生成」技能 | 扣子Agent |
Skills.sh:Agent技能的npm
Vercel在2026年1月20日推出的Skills.sh是目前体量最大的跨平台技能市场。它的核心理念是:一个Skill应该能在任何Agent中运行,不绑定特定平台。
# 从Skills.sh安装技能(一行命令)
npx skills add owner/repo-name
Skills本质上是结构化指令文件(SKILL.md),注入Agent的上下文窗口,提供特定领域的程序化知识。它坐在MCP之上:MCP解决「Agent怎么连工具」,Skills解决「Agent怎么用好工具」。
MCP生态与Skills的融合
MCP(Model Context Protocol)已捐赠给Linux基金会,成为Agent工具连接的事实标准。截至2026年3月:
- mcp.so收录18,420+ MCP Servers
- Smithery托管3,300-7,300+ MCP Server
- 已出现skill-to-mcp桥接工具,两套生态正在融合
一个趋势正在形成:MCP负责「连接」(让Agent能调用外部工具),Skills负责「智慧」(教Agent如何高效使用工具)。两者互补而非竞争。
21 热门Skills推荐
Top Skills
55个内置技能开箱即用,加上社区精选的必装Top 10。
必装Top 10
| 排名 | Skill名称 | 下载量 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | Gmail / Google | 32K+ | 邮件收发、日历管理、Google Docs读写。基础设施级Skill,几乎所有用户都在用。 |
| 2 | Agent Browser | 高 | 浏览器自动化:登录后台、填写表单、截图、导出PDF。基于Chrome DevTools Protocol。 |
| 3 | Summarize | 高 | 视频、网页、邮件内容的自动摘要。日常使用频率最高的Skill之一。 |
| 4 | GitHub | 高 | 仓库管理、Issue处理、PR审查。技术用户标配,大幅减少网页操作时间。 |
| 5 | Claude Code | 中 | 通过MCP协议桥接Claude Code能力(Bash、Read、Write、Edit等),让OpenClaw获得专业编程能力。 |
| 6 | Web Search | 高 | 联网搜索,让Agent能获取实时信息。支持多个搜索引擎后端。 |
| 7 | File Manager | 中 | 本地文件的读写、移动、重命名等操作。需要注意安全权限。 |
| 8 | Calendar | 中 | 日程查看与管理,支持Google Calendar等多个日历服务。 |
| 9 | Translator | 中 | 多语言翻译。对跨语言交流场景非常实用。 |
| 10 | Image Gen | 中 | AI图片生成,集成DALL-E、Stable Diffusion等后端。 |
内置55个技能分类一览
通讯与社交
discord slack imsg(iMessage)bluebubbles wacli(WhatsApp CLI)voice-call
笔记与知识管理
obsidian notion apple-notes bear-notes trello things-mac apple-reminders
开发工具
coding-agent github gh-issues tmux
媒体处理
spotify-player songsee sonoscli video-frames openai-image-gen gifgrep camsnap
AI与模型
gemini openai-whisper openai-whisper-api sherpa-onnx-tts model-usage
搜索与浏览
xurl summarize blogwatcher gog(Google搜索)goplaces
系统工具
1password healthcheck session-logs himalaya(邮件CLI)peekaboo oracle canvas
智能家居
openhue(Philips Hue灯光控制)
生态工具
clawhub(技能商店客户端)skill-creator(技能创建器)mcporter(MCP桥接)
22 自建Skill指南
Create Your Own Skill
一个Skill的最小单位就是一个目录加一个 SKILL.md 文件。
目录结构
唯一必须的文件是 SKILL.md,其他都是可选的。最简单的Skill只需要一个SKILL.md就能工作。
SKILL.md格式示例
# My Custom Skill
## Description
帮助用户进行每日工作汇总,生成结构化的日报。
## Trigger
当用户提到「日报」「工作总结」「今日汇报」时激活。
## Instructions
1. 询问用户今天完成了哪些工作
2. 按项目分类整理
3. 标注每项工作的状态(已完成/进行中/阻塞)
4. 生成markdown格式的日报
5. 保存到 ~/reports/YYYY-MM-DD.md
## Environment Variables
- REPORTS_DIR: 日报存储目录(默认 ~/reports)
## Tools Required
- file_write
- memory_search
安装方式
| 方式 | 位置 | 生效范围 | 命令 |
|---|---|---|---|
| 项目级 | <workspace>/skills/my-skill/ |
仅当前工作区 | 直接将文件夹放到workspace的skills目录下 |
| 全局 | ~/.openclaw/skills/my-skill/ |
所有会话 | 直接复制,或通过ClawHub安装 |
skills/ 目录,团队成员克隆仓库后就自动获得了相同的Agent能力。
分享到ClawHub
准备Skill
确保SKILL.md格式正确,包含清晰的Description和Instructions。
登录ClawHub
openclaw clawhub login
发布
openclaw clawhub publish ./my-skill
发布后其他用户可以通过 openclaw skills install your-skill-name 安装。ClawHub会自动进行基础安全扫描,但不保证完全可靠(见下一节)。
23 Skills安全
Skill Security
ClawHavoc供应链攻击是OpenClaw历史上最严重的安全事件之一。每个「养虾人」都应该了解。
ClawHavoc供应链攻击
2026年1月底到2月初,OpenClaw社区遭遇了一场大规模供应链攻击,被安全研究机构Koi Security命名为「ClawHavoc」。
时间线
| 日期 | 事件 |
|---|---|
| 1月27日 | 首个恶意Skill出现在ClawHub上,伪装成专业工具 |
| 1月28-30日 | 攻击者快速上传大量恶意Skill,利用ClawHub缺乏审查机制的漏洞 |
| 1月31日 | 攻击全面爆发,多名用户报告异常行为 |
| 2月1日 | Koi Security正式命名该攻击为「ClawHavoc」 |
| 2月上旬 | 社区展开大规模审计和清理 |
攻击规模
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 当时ClawHub技能总数 | 约2,857个 |
| 初步确认恶意Skills | 341个(约12%) |
| 后续扫描发现的恶意Skills | 800+(约20%) |
| 可追溯到同一协调行动的 | 335个 |
| 受影响设备 | 135,000+ |
攻击手法
攻击者的手法相当精密:
- 上传看似专业的Skill,名称和描述都很正常(如「advanced-code-review」「smart-scheduler」)
- 诱导用户安装后,Skill会建议安装一个「helper agent」来增强功能
- 实际植入的是 Atomic macOS Stealer(AMOS)信息窃取木马
- 更危险的是:攻击专门针对OpenClaw的持久记忆文件(
SOUL.md和MEMORY.md),篡改Agent的长期行为指令
篡改SOUL.md意味着你的Agent被「洗脑」了。它的核心行为准则被改写,可能在后续所有交互中执行恶意操作,而你完全不知情。
安全建议
安装前审查源码
永远不要盲目安装ClawHub上的Skill。去GitHub查看源码,确认SKILL.md中没有可疑的指令。特别注意任何要求额外安装「helper」或「agent」的内容。
使用SecureClaw扫描
社区推出了开源安全工具SecureClaw,可以扫描已安装的Skills检查恶意内容。虽然不能100%防护,但能拦住已知的攻击模式。
# 安装SecureClaw
npm install -g secureclaw
# 扫描已安装的skills
secureclaw scan ~/.openclaw/skills/
优先使用精选列表
参考 awesome-openclaw-skills 项目(31.4K Stars)的精选列表,而不是直接在ClawHub上随意搜索。精选列表已经过滤掉了大量垃圾和恶意Skill。
定期检查SOUL.md和MEMORY.md
养成习惯,定期检查这两个文件有没有被异常修改。如果发现不认识的内容,立即回滚并排查所有已安装的Skill。
2026年3月:VirusTotal审计发现100+恶意Skills
VirusTotal 对 ClawHub 进行了安全审计,发现超过 100 个 Skills 包含恶意代码,类型包括加密货币窃取、反向 Shell 后门和凭证窃取。这些恶意 Skill 并非来自 ClawHavoc 时期的残留,而是持续新增的。这说明 ClawHub 的安全审核机制仍然不够完善,安装第三方 Skill 的风险并未随着时间降低。
24 模型提供商总览
Provider Overview
OpenClaw支持十余家模型提供商,从国际顶尖到国产平价再到完全免费的本地模型,覆盖所有预算和场景。
OpenClaw最大的优势之一是模型自由:你不被绑定在某一家厂商上。通过 ~/.openclaw/openclaw.json 配置文件,可以灵活切换主力模型、设置Fallback备选链、甚至让不同任务走不同模型。
支持的模型提供商一览
| 提供商 | 代表模型 | 输入价格 /1M tokens | 输出价格 /1M tokens | 接入方式 | 推荐场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| Anthropic | Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | 内置Provider | Agent任务效果最佳 |
| OpenAI | GPT-5.4 | $2.50 | $15.00 | 内置Provider | 通用能力强 |
| Gemini 3 Pro | $2.00 | $12.00 | 内置Provider | 多模态、超长上下文 | |
| DeepSeek | DeepSeek-V3.2.2 / V4 | $0.14 | $0.28 | 自定义Provider | 极致低价、代码任务 |
| 智谱GLM | GLM-5 | $0.80 | $2.56 | 内置(zai) | 国产最强代码能力 |
| 智谱GLM | GLM-5-Turbo | $0.96 | $3.20 | 内置(zai) | 🆕 首个专为OpenClaw训练优化的模型 |
| 通义千问 | Qwen 3.5 Max | $1.20 | $6.00 | 插件(OAuth) | 中文NLP、代码生成 |
| 豆包 | Seed 2.0 Pro | $0.47 | $2.37 | 自定义Provider | 批量处理、低成本 |
| 百度文心 | 文心 5.0 | ~$0.58 | ~$1.16 | 自定义(需适配) | 百度云生态用户 |
| Kimi | Kimi K2.5 | $0.60 | $3.00 | 自定义Provider | 中文Agent、长上下文 |
| MiniMax | MiniMax M2.5 | $0.50 | $2.00 | 自定义Provider | SWE-bench高分、性价比 |
| Ollama | Qwen3.5-Coder:32B | 免费 | 免费 | 自动发现 | 隐私敏感、零成本 |
| LM Studio | Devstral-24B | 免费 | 免费 | 自定义Provider | 本地GUI、模型测试 |
配置核心概念
理解三个关键概念,就能掌握OpenClaw的模型配置:
- 内置Provider:Anthropic、OpenAI、Google、智谱(zai)等无需额外配置,设置API Key即可使用
- 自定义Provider:DeepSeek、豆包、Kimi等需要在
models.providers中手动添加 - Fallback机制:主模型不可用时自动切换到备选,这是最核心的省钱策略
{
env: { "API_KEY_NAME": "sk-xxx" },
agents: {
defaults: {
model: {
primary: "provider/model-name", // 主力模型
fallbacks: ["provider/model-b"] // 备选(主模型限速时自动切换)
}
}
},
models: {
mode: "merge", // 保留内置provider,叠加自定义
providers: { /* 自定义provider配置 */ }
}
}
models.mode: "merge" 非常重要。它能保留所有内置Provider的同时叠加你的自定义配置。如果不设置,自定义配置会覆盖内置Provider。
25 国际模型配置
International Models
Anthropic Claude、OpenAI GPT、Google Gemini的完整配置指南。
Anthropic Claude
Claude是OpenClaw的默认模型提供商,也是社区公认的Agent任务效果最好的模型。Sonnet 4.6在工具调用的准确率和稳定性上显著领先其他模型。
| 模型 | 输入 /1M | 输出 /1M | 上下文 | 定位 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | $5.00 | $25.00 | 200K | 最强推理,复杂任务 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | 200K | 主力模型,性价比之选 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | 200K | 轻量任务,高速低成本 |
配置方式
Claude是内置Provider,配置最简单:
# 环境变量方式
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx
# 或在 openclaw.json 中设置
{
env: { "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-xxx" }
}
模型ID:anthropic/claude-opus-4-6、anthropic/claude-sonnet-4-6、anthropic/claude-haiku-4-5
省钱技巧:
- Batch API可享50%折扣(输入输出均半价)
- Prompt Caching可降低重复上下文成本达90%
- 日常任务用Sonnet即可,复杂任务再升级Opus
OpenAI GPT
| 模型 | 输入 /1M | 输出 /1M | 上下文 | 定位 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.4 | $2.50 | $15.00 | 272K(标准) | 最新旗舰 |
| GPT-5.4(>272K) | $5.00 | $15.00 | 1.05M | 超长上下文 |
| GPT-5.2 | $1.75 | $14.00 | — | 上一代旗舰 |
| GPT-5 | $1.25 | $10.00 | — | 性价比之选 |
配置方式
OPENAI_API_KEY=sk-xxx
Google Gemini
| 模型 | 输入 /1M | 输出 /1M | 上下文 | 定位 |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3 Pro(≤200K) | $2.00 | $12.00 | 200K | 旗舰多模态 |
| Gemini 3 Pro(>200K) | $4.00 | $18.00 | 2M | 超长上下文 |
| Gemini 3 Flash | $0.50 | $3.00 | — | 高速低成本 |
配置方式
GOOGLE_API_KEY=xxx # 或通过 Google AI Studio 免费额度使用
Gemini的独家优势是2M上下文窗口和慷慨的免费额度(Flash每日有免费请求)。多模态能力也是三家中最强的。
26 国产模型配置
Chinese Models
国产模型是OpenClaw用户省钱的核心武器。DeepSeek-V3.2.2的输入价格仅为Claude Sonnet的1/20。
DeepSeek
性价比之王。DeepSeek-V3.2.2是当前稳定版(2025年12月发布),输入价格仅$0.14/M tokens,是目前OpenClaw社区最常用的低成本模型。
| 模型 | 输入 /1M | 输出 /1M | 定位 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3.2.2(deepseek-chat) | $0.14 | $0.28 | 当前稳定版,极致低价 |
| DeepSeek-R1(deepseek-reasoner) | $0.55~0.70 | $2.19~2.50 | 深度推理 |
配置方式(自定义Provider)
{
env: { "DEEPSEEK_API_KEY": "sk-xxx" },
models: {
mode: "merge",
providers: {
deepseek: {
baseUrl: "https://api.deepseek.com/v1",
apiKey: "${DEEPSEEK_API_KEY}",
api: "openai-completions",
models: [
{ id: "deepseek-chat", contextWindow: 128000, maxTokens: 8192 },
{ id: "deepseek-reasoner", contextWindow: 128000, maxTokens: 8192 }
]
}
}
}
}
智谱GLM
国产模型中代码能力最强的选择。GLM-5在SWE-bench上拿到了开源模型最高分,价格仅$0.80/M输入。更妙的是,OpenClaw内置了zai Provider,配置极为简单。
| 模型 | 输入 /1M | 输出 /1M | 定位 |
|---|---|---|---|
| GLM-5-Turbo | $0.96 | $3.20 | 🆕 首个专为 OpenClaw 优化的基座模型 |
| GLM-5 | $0.80 | $2.56 | 旗舰,代码能力强 |
| GLM-4.5 | $0.60 | $2.20 | 上一代主力 |
| GLM-4.7-Flash | 免费 | 免费 | 轻量免费 |
| GLM-4.5-Flash | 免费 | 免费 | 轻量免费 |
🆕 GLM-5-Turbo:第一个「龙虾模型」
2026年3月16日,智谱发布 GLM-5-Turbo,官方定位是「首个龙虾模型」——历史上第一个从训练阶段就专为 OpenClaw 使用场景深度优化的基座模型。和普通大模型接入 OpenClaw 不同,GLM-5-Turbo 在训练时就针对了四个 OpenClaw 核心能力:
- 工具调用(Tool Calling):更准确的工具选择和参数传递
- 指令跟踪(Command Following):多步骤任务不丢失上下文
- 持久任务(Persistent Tasks):长时间运行不降级
- 长链执行(Long-chain Execution):减少中途失败和幻觉
| 参数 | GLM-5-Turbo |
|---|---|
| 最大输出 Token | 128K |
| 上下文长度 | 200K |
| 支持功能 | 思考模式 · 函数调用 · 流式输出 · 上下文缓存 · MCP |
| 当前状态 | 已上线,闭源(已接入 OpenRouter / Coze / 美团 / Trae) |
| API 定价 | 输入 $0.96/M · 输出 $3.20/M(比 GLM-5 贵 20%) |
| 龙虾套餐 | 体验月卡 ¥39(3500万 tokens)· 进阶月卡 ¥99(1亿 tokens) |
配置方式
# GLM-5-Turbo(已上线,API直接可用)
{
env: { "ZAI_API_KEY": "sk-xxx" },
agents: {
defaults: {
model: { primary: "zai/glm-5-turbo" }
}
}
}
# GLM-5(正式版,推荐)
{
env: { "ZAI_API_KEY": "sk-xxx" },
agents: {
defaults: {
model: { primary: "zai/glm-5" }
}
}
}
CLI 快速配置:openclaw onboard --auth-choice zai-api-key。注意 z.ai/* 和 z-ai/* 前缀会自动转换为 zai/*。
通义千问 Qwen
Qwen 3.5是阿里2026年2月发布的最新版本(397B总参数/17B激活,MoE架构,已开源)。代码专用的Qwen3.5-Coder性价比极高。
| 模型 | 输入 /1M | 输出 /1M | 定位 |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.5 Max | $1.20 | $6.00 | 旗舰模型(397B-A17B) |
| Qwen 3.5 Plus | $0.40 | $1.20 | 主力平衡 |
| Qwen 3.5 Coder | $0.22 | $1.00 | 代码专用,性价比极高 |
| Qwen 3.5 8B | $0.05 | $0.40 | 轻量低成本 |
配置方式(插件 + OAuth)
# 通过插件接入,OAuth设备码认证(无需API Key) openclaw plugins enable qwen-portal-auth openclaw gateway restart openclaw models auth login --provider qwen-portal --set-default
模型ID:qwen-portal/coder-model、qwen-portal/vision-model。每日2,000次免费请求。
豆包 Doubao
| 模型 | 输入 /1M | 输出 /1M | 定位 |
|---|---|---|---|
| Seed 2.0 Pro | $0.47 | $2.37 | 旗舰推理,对标GPT-5.2 |
| Doubao 1.5 Pro-32k | $0.11 | — | 通用对话,极致低价 |
| Doubao 1.5 Lite-32k | $0.042 | — | 最便宜的选择之一 |
配置方式(自定义Provider)
{
env: { "DOUBAO_API_KEY": "xxx" },
models: {
mode: "merge",
providers: {
doubao: {
baseUrl: "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
apiKey: "${DOUBAO_API_KEY}",
api: "openai-completions",
models: [
{ id: "doubao-seed-2.0-pro", contextWindow: 128000, maxTokens: 4096 }
]
}
}
}
}
Kimi(月之暗面)
| 模型 | 输入 /1M | 输出 /1M | 定位 |
|---|---|---|---|
| Kimi K2.5 | $0.60 | $3.00 | 最新旗舰 |
| Kimi K2 0905 | $0.39 | $1.90 | 性价比版 |
配置方式
{
env: { "MOONSHOT_API_KEY": "sk-xxx" },
models: {
mode: "merge",
providers: {
moonshot: {
baseUrl: "https://api.moonshot.cn/v1",
apiKey: "${MOONSHOT_API_KEY}",
api: "openai-completions",
models: [
{ id: "kimi-k2.5", contextWindow: 256000, maxTokens: 8192 }
]
}
}
}
}
也可通过OpenRouter接入:openrouter/moonshotai/kimi-k2.5
百度文心
文心5.0于2026年1月22日发布(2.4万亿参数,原生全模态,激活参数比<3%)。
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 定位 |
|---|---|---|---|
| 文心 5.0 | ~$0.58/M | ~$1.16/M | 最新旗舰(2.4万亿参数) |
| ERNIE Speed | 免费 | 免费 | 轻量 |
| ERNIE Lite | 免费 | 免费 | 最轻量 |
MiniMax
MiniMax M2.5(230B参数)在SWE-Bench上得分80.2%,代码能力突出。
| 模型 | 输入 /1M | 输出 /1M | 定位 |
|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | $0.50 | $2.00 | 旗舰,SWE-bench 80.2% |
配置方式
{
env: { "MINIMAX_API_KEY": "xxx" },
models: {
mode: "merge",
providers: {
minimax: {
baseUrl: "https://api.minimax.chat/v1",
apiKey: "${MINIMAX_API_KEY}",
api: "openai-completions",
models: [
{ id: "minimax-m2.5", contextWindow: 128000, maxTokens: 8192 }
]
}
}
}
}
聚合平台:一个API Key调多个模型
硅基流动 SiliconFlow(国内首选)
国内最大的模型聚合平台,一个API调用多个开源模型,延迟低,有免费额度。
{
env: { "SILICONFLOW_API_KEY": "sk-xxx" },
models: {
mode: "merge",
providers: {
siliconflow: {
baseUrl: "https://api.siliconflow.cn/v1",
apiKey: "${SILICONFLOW_API_KEY}",
api: "openai-completions",
models: [
{ id: "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2", contextWindow: 128000, maxTokens: 8192 },
{ id: "Pro/zai-org/GLM-5", contextWindow: 128000, maxTokens: 8192 }
]
}
}
}
}
// 设置默认模型
// openclaw config set agents.defaults.model.primary siliconflow/Pro/zai-org/GLM-5
OpenRouter(国际首选)
290+模型,OpenClaw内置支持,但有5.5%平台费。
openclaw onboard --auth-choice apiKey --token-provider openrouter --token "$OPENROUTER_API_KEY" // 模型ID格式:openrouter/provider/model // openrouter/deepseek/deepseek-chat // openrouter/openrouter/auto(自动选择最优模型)
one-api / new-api(自建方案)
开源API管理工具,自建网关,统一管理多个API Key,支持负载均衡和故障转移。适合团队使用。
/v1/responses 路径),不仅仅是Chat Completions API。部分旧版中转工具不支持此接口。
Coding Plan 包月套餐对比 国内厂商 AI 编程订阅
2026年,国内主要AI厂商和云平台纷纷推出了面向AI编程工具(OpenClaw、Cursor、Claude Code等)的Coding Plan包月套餐。相比按量付费的API,包月套餐的优势是成本可预期、无需管理API Key余额,尤其适合个人开发者和轻度到中度使用者。
厂商自营 Coding Plan
| 厂商 | 套餐档位 | 月费 | 模型 | 特色/限制 |
|---|---|---|---|---|
| 智谱GLM | Lite | ~49元 | GLM-4.7 | MCP联网100次/月 |
| Pro | ~80元 | GLM-4.7 | 速度快40-60%,MCP 1000次/月 | |
| Max | ~160元 | GLM-4.7 + GLM-5 | 唯一含GLM-5,MCP 4000次/月 | |
| 🆕 龙虾体验卡 | 39元 | GLM-5-Turbo | 3500万tokens/月,OpenClaw专项优化 | |
| 🆕 龙虾进阶卡 | 99元 | GLM-5-Turbo | 1亿tokens/月,OpenClaw专项优化 | |
| Kimi | Andante | 49元 | Kimi K2.5 | 基础档,Token计量 |
| Moderato | 99元 | Kimi K2.5 | 中档 | |
| Allegretto | 199元 | Kimi K2.5 | 每5小时100-500次请求 | |
| MiniMax | Starter | 29元 | M2.5 | 无每周限额,性价比最高 |
| Standard | 49元 | M2.5 | 年付省17% | |
| Premium | 119元 | M2.5 | 重度用户 |
云平台聚合 Coding Plan
云平台方案的最大优势是一个套餐包含多家模型,可自由切换。
| 平台 | 档位 | 原价/月 | 首月优惠 | 包含模型 | 用量 |
|---|---|---|---|---|---|
| 阿里云百炼 | Lite | 40元 | 7.9元 | Qwen + GLM + Kimi + MiniMax | ~18,000次/月 |
| Pro | 200元 | 39.9元 | 同上 | ~90,000次/月 | |
| 腾讯云 | Lite | 40元 | 7.9元 | 混元2.0 + GLM-5 + Kimi K2.5 + M2.5 | 每5h ~1,200次 |
| Pro | 200元 | 39.9元 | 同上 | 每5h ~6,000次 | |
| 火山引擎 | Lite | 40元 | 8.91元 | 豆包Code + GLM-4.7 + DeepSeek-V3.2.2 + Kimi | 每5h ~1,200次 |
| Pro | 200元 | 44.91元 | 同上 | 每5h ~6,000次 |
Coding Plan 选型建议
长期性价比:MiniMax Starter(29元/月)无每周限额,M2.5代码能力强;如果需要多模型切换,云平台续费5折(约20元/月)也很划算。
追求最强单模型:智谱Max(160元/月)是目前唯一包含GLM-5的自营套餐;腾讯云也新增了GLM-5支持。
重度用户:Coding Plan普遍有频率限制(每5小时N次),如果你需要高频调用,建议直接使用API按量付费,搭配Fallback链控制成本。
27 本地模型与推荐方案
Local Models & Recommendations
完全免费,完全离线,完全隐私。代价是需要硬件投入,能力上限受限。
Ollama
最流行的本地模型运行方案,完全免费,OpenClaw能自动发现已安装的模型。
# 1. 安装Ollama后拉取模型 ollama pull qwen2.5:32b ollama pull deepseek-r1:14b # 2. 设置环境变量(任意值即可) OLLAMA_API_KEY=ollama-local # 3. OpenClaw自动发现支持工具调用的本地模型
/v1 OpenAI兼容URL,会导致工具调用异常。让OpenClaw使用原生Ollama API URL进行自动发现。冷启动有延迟,建议保持模型加载状态。
LM Studio
有GUI界面的本地模型方案,使用Llama.cpp后端,原始性能更好。工具调用在流式模式下比Ollama更稳定。OpenClaw创始人Peter Steinberger个人使用LM Studio作为本地后端。
{
models: {
mode: "merge",
providers: {
lmstudio: {
baseUrl: "http://127.0.0.1:1234/v1",
apiKey: "lm-studio",
api: "openai-responses",
models: [
{ id: "model-name", contextWindow: 32768, maxTokens: 8192 }
]
}
}
}
}
推荐本地模型
| 模型 | 参数量 | 推荐场景 | 最低内存 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-Coder:32B | 32B | 代码生成、Agent任务 | 32GB RAM |
| Devstral-24B | 24B | Agent/工具调用 | 32GB RAM |
| Qwen 2.5:32B | 32B | 通用任务 | 32GB RAM |
| DeepSeek-R1:14B | 14B | 推理任务 | 16GB RAM |
| Llama 3.3 | 8B-70B | 通用任务 | 16-64GB RAM |
五套推荐方案
主力:DeepSeek-V3.2($0.14/$0.28)
备选:Qwen 3.5 Plus($0.40/$1.20)
心跳/Cron:GLM-4.5-Flash(免费)
推理任务:DeepSeek-R1($0.55/$2.19)
适合:个人开发者、学习探索。风险:DeepSeek高峰期延迟,需Fallback兜底。
主力:GLM-5($0.80/$2.56)
备选:DeepSeek-V3.2($0.14/$0.28)
推理增强:Kimi K2.5($0.60/$3.00)
简单任务:GLM-4.5-Flash(免费)
适合:国内用户,追求中文体验和稳定性。GLM-5代码能力强,延迟低。
主力:Claude Sonnet 4.6($3.00/$15.00)
轻量:Claude Haiku 4.5 或 Gemini Flash
复杂任务:Claude Opus 4.6(按需升级)
心跳/Cron:Gemini Flash(免费额度)
适合:追求Agent效果最优、预算充足。Claude在Agent/工具调用场景效果最好。
复杂任务:Claude Sonnet 4.6
日常对话:DeepSeek-V3.2
心跳/定时:Gemini Flash 或本地 Ollama
Fallback链:Sonnet → Haiku → DeepSeek-V3.2
大多数用户的最佳选择。兼顾效果和成本,Fallback机制自动处理限速。
// 方案四的Fallback配置示例
{
agents: {
defaults: {
model: {
primary: "anthropic/claude-sonnet-4-6",
fallbacks: [
"anthropic/claude-haiku-4-5",
"deepseek/deepseek-chat"
]
}
}
}
}
选项A:本地 Ollama + Qwen3.5-Coder:32B 或 Devstral-24B(需32GB RAM)
选项B:免费API组合 — GLM-4.5-Flash + ERNIE Speed + Gemini Flash
适合:隐私敏感、纯实验用途。本地方案需要较好的硬件。
价格速查排行(输入价格 /1M tokens)
| # | 模型 | 输入 | 输出 | 一句话评价 |
|---|---|---|---|---|
| — | Ollama / LM Studio | 免费 | 免费 | 仅消耗本地算力 |
| — | GLM Flash / ERNIE Speed | 免费 | 免费 | 云端免费tier |
| 1 | Doubao 1.5 Lite-32k | $0.042 | — | 最便宜云端对话 |
| 2 | Qwen3 8B | $0.05 | $0.40 | 轻量低成本 |
| 3 | DeepSeek-V3.2 | $0.14 | $0.28 | 性价比之王 |
| 4 | Qwen3 Coder 480B | $0.22 | $1.00 | 代码专用性价比 |
| 5 | Qwen 3.5 Plus | $0.40 | $1.20 | 平衡之选 |
| 6 | Doubao Seed 2.0 Pro | $0.47 | $2.37 | 国产旗舰 |
| 7 | Gemini 3 Flash | $0.50 | $3.00 | 国际低价 |
| 8 | Kimi K2.5 | $0.60 | $3.00 | 中文旗舰 |
| — | GLM-5-Turbo | $0.96 | $3.20 | 🆕 首个OpenClaw专项优化模型 |
| 9 | GLM-5 | $0.80 | $2.56 | 国产代码最强 |
| 10 | Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | 国际轻量 |
| 11 | Gemini 3 Pro | $2.00 | $12.00 | Google旗舰 |
| 12 | GPT-5.4 | $2.50 | $15.00 | OpenAI旗舰 |
| 13 | Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | Agent效果最佳 |
| 14 | Claude Opus 4.6 | $5.00 | $25.00 | 最强也最贵 |
配置要点速查
| 操作 | 命令/配置 |
|---|---|
| 引导式配置 | openclaw onboard |
| 查看已配置模型 | openclaw models list |
| 测试连通性 | openclaw models status --probe |
| 设置主力模型 | openclaw config set agents.defaults.model.primary provider/model |
| 添加Fallback | 编辑 openclaw.json 的 fallbacks 数组 |
| 重启网关 | openclaw gateway restart(改配置后必须执行) |
| 环境变量引用 | 配置中用 "${VAR_NAME}" 引用 env 中的变量 |
28 安全模型
Security Model
OpenClaw的安全模型建立在「默认不信任」的基础上,但创始人自己坦言:「prompt injection没解决,有绝对风险。」
默认不信任
OpenClaw对所有入站消息的默认态度是:不可信。具体体现在以下几个机制:
DM配对保护
当一个未知的用户通过任何消息渠道(WhatsApp、Telegram等)给你的OpenClaw发私信时,系统不会处理消息。取而代之的是返回一个配对码(pairing code),只有在你手动批准后,该用户的消息才会被处理。这防止了陌生人滥用你的Agent(以及你的API额度)。
群组沙箱模式
在群组环境中,OpenClaw默认运行在沙箱模式:
- 每个群组的会话互相隔离
MEMORY.md(长期记忆)只在私聊的main session中加载,群组看不到- 可以配置
requireMention,只有@提及时才响应
工具访问控制
| 配置项 | 作用 |
|---|---|
allowlist | 白名单模式。只允许列出的工具被调用,其他一律禁止。 |
denylist | 黑名单模式。禁止列出的工具,其他允许。 |
| browser 开关 | 可完全禁用浏览器自动化能力 |
| canvas 开关 | 可禁用Canvas可视化 |
| nodes 开关 | 可禁用对本地设备节点的控制(如摄像头、录屏) |
v2026.3.8新增:ACP身份验证
v2026.3.8 引入了 ACP Provenance(代理身份验证)功能,让 Agent 能验证「谁在跟它交互」,减少身份伪造攻击:
# 配置ACP身份验证级别
openclaw acp --provenance off # 关闭(默认)
openclaw acp --provenance meta # 注入来源元数据
openclaw acp --provenance meta+receipt # 元数据 + 可见回执
v2026.3.7新增:Gateway认证要求
v2026.3.7 引入了一个Breaking Change:Gateway认证现在要求显式设置 gateway.auth.mode。你必须明确选择 token 或 password 认证方式,不再有「无认证」的默认选项。
# 在openclaw.json中配置
{
"gateway": {
"auth": {
"mode": "token", // 或 "password"
"token": "your-secret-token"
}
}
}
v2026.3.11 + v2026.3.12 安全更新
2026年3月12-13日,两个版本接连发布,都包含重要安全改进:
WebSocket 跨站劫持漏洞修复(v3.11)
修复了 Gateway/WebSocket 浏览器来源校验漏洞——攻击者可以通过 trusted-proxy 路径绕过来源检查,实施跨站 WebSocket 劫持(CSWSH)。这是对早期 ClawJacked 漏洞类型的一个新变体,现已在 v3.11 中修复。
设备配对 Ephemeral Token(v3.12)
设备配对流程改用短期 bootstrap token,不再在聊天消息或 QR 码扫描内容中嵌入长期 Gateway 凭证。这消除了一类攻击面:配对二维码或消息被截获后,攻击者无法用其长期访问你的 Gateway。
禁用隐式 Workspace Plugin 自动加载(v3.12)
克隆仓库不再自动执行其中包含的 workspace plugin 代码。每个仓库的 plugin 首次加载时都需要显式信任确认。这解决了供应链攻击的一条途径:恶意仓库无法在你不知情的情况下执行插件代码。
# 显式信任一个 workspace 的 plugin
openclaw workspace trust /path/to/repo
Peter的坦诚
OpenClaw创始人Peter Steinberger在多个场合对安全问题保持了罕见的坦诚。他的原话:
(这全是vibe code。Prompt injection没有被解决。存在绝对风险。)
这种坦诚值得尊重,但也意味着:如果你要在生产环境中使用OpenClaw,安全防护必须由你自己负责。OpenClaw提供了基础的安全机制,但远谈不上「企业级安全」。
29 已知安全事件
Security Incidents
在不到5个月的历史中,OpenClaw已经经历了至少9起重大安全事件,CNNVD累计收录漏洞82个(严重12个、高危21个),工信部级别的安全预警也已发出。
CVE-2026-25253:远程代码执行漏洞
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2026-25253 |
| CVSS评分 | 8.8/10(高危) |
| 类型 | 远程代码执行(RCE) |
| 原理 | WebSocket origin header绕过。攻击者可以伪造origin header连接到暴露的Gateway,在OpenClaw实例上执行任意代码。 |
| 影响范围 | 所有暴露到公网且未配置认证的OpenClaw实例 |
| 状态 | 已修复(v2026.3.2加固了WebSocket origin检查) |
ClawHavoc供应链攻击
详见本指南 §23 Skills安全。这是OpenClaw历史上影响最广的安全事件,135,000+设备受到影响,ClawHub约20%的Skills在高峰期被确认为恶意。
Anthropic封杀OAuth
2026年1月,Anthropic官方封禁了Claude Pro/Max订阅账户通过OAuth连接OpenClaw的能力。
- 许多用户收到账户警告或被直接锁定
- 部分用户的订阅被取消且无法恢复
- 目前唯一合法的连接方式:使用Anthropic API Key(按量付费)
这不算传统意义上的「安全事件」,但对大量用户造成了实质损失。如果你还在用OAuth方式连接Anthropic,请立即切换到API Key方式。
# 正确的配置方式(API Key)
{
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-your-key-here"
}
}
谷歌封号事件
2026年2月初,谷歌大规模封禁OpenClaw用户的Google账号。受影响的用户描述:
- 「每月花250美元使用Gemini API,被封却毫无预警」
- 封禁范围包括Gmail、Google Drive、Google Calendar等全部Google服务
- 部分用户的OpenClaw通过Gmail Skill大量调用Google API,触发了滥用检测
- GitHub Issue #14203记录了大量受影响用户的反馈
30,000+台未认证暴露实例
安全研究者通过互联网扫描发现,超过30,000台OpenClaw实例暴露在公网上且未配置任何认证。这些实例的Gateway端口(默认18789)对任何人开放,意味着:
- 任何人都可以连接并向你的Agent发送指令
- 你的API额度可能被消耗殆尽
- 你的个人数据(邮件、文件、消息记录)可能被读取
- 结合CVE-2026-25253,攻击者可以在你的服务器上执行任意代码
工信部安全预警(2026年3月8-9日)
工信部和国家互联网应急中心(CNCERT)正式发布了 OpenClaw 安全风险预警。这是国内官方机构首次对一个开源 AI Agent 项目发出安全预警,说明其影响面已经非常大。
预警指出的主要风险:
- 默认或不当配置下极易引发网络攻击和信息泄露
- OpenClaw 的「模糊信任边界」+ 持续运行 + 自主决策 + 调用系统资源的特性,使其成为高价值攻击目标
- 建议加强权限控制、审计机制和安全加固
360发现WebSocket 0Day漏洞(2026年3月22日)
360安全云团队发现了一个OpenClaw Gateway WebSocket未认证升级漏洞(0Day),OpenClaw创始人Peter已回信确认。攻击者可通过WebSocket静默绕过认证,接管Agent网关,导致资源耗尽或系统全面崩溃。360已将该漏洞提交至CNVD,此事一度登上微博热搜第一。
这个漏洞与早期的CVE-2026-25253属于同一类攻击面(WebSocket认证),但利用路径不同。虽然v2026.3.7已强制Gateway认证,但部分配置场景下仍可被绕过。
漏洞统计(截至2026年3月)
截至3月11日,CNNVD(国家信息安全漏洞库)累计收录OpenClaw相关漏洞82个:
| 严重程度 | 数量 | 典型类型 |
|---|---|---|
| 严重 | 12 | 远程代码执行、WebSocket劫持 |
| 高危 | 21 | 路径穿越、沙箱逃逸、内存耗尽 |
| 中危 | 47 | 白名单绕过、allow-always持久化、脚本注入 |
| 低危 | 2 | 信息泄露 |
恶意npm包伪装事件(2026年3月)
一个名为 @openclaw-ai/openclawai 的恶意 npm 包伪装成 OpenClaw 官方安装器,实际安装的是 GhostLoader RAT(远程访问木马),窃取用户凭证和加密钱包。该包已于 3 月 10 日从 npm 注册表移除。
npm install -g openclaw@latest),不要搜索和安装来历不明的第三方包。认准包名 openclaw,而非任何带前缀的变体。
ClawJacked零点击漏洞(2026年3月初)
安全公司 Oasis Security 发现了一个关键漏洞:恶意网站可以通过浏览器会话静默暴力破解本地 OpenClaw 实例,实现完全控制。这意味着你只要访问一个恶意网页,本地运行的 OpenClaw 就可能被接管。
30 成本控制
Cost Control
API费用是OpenClaw运营的最大成本。不做控制,真的会一觉醒来收到$1,100的账单。
为什么成本会失控
OpenClaw的Token消耗远超普通聊天场景。原因有几个:
- 每次Agent思考都是多轮推理:一个简单的任务可能触发5-10次API调用
- Skills的描述会注入system prompt,增加每次请求的输入token
- 记忆系统(MEMORY.md + Daily Logs)会在每次请求中附带上下文
- Agent 24/7运行,定时任务(cron)不断触发API调用
- 多轮思考 + 多工具调用的Token消耗可能是传统聊天的几十甚至上百倍
Token优化策略:Fallback链
Fallback链是OpenClaw最核心的省钱策略。原理很简单:主模型不可用时自动降级到更便宜的模型。但更聪明的用法是主动利用它来控制成本。
{
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "anthropic/claude-sonnet-4-6",
"fallbacks": [
"anthropic/claude-haiku-4-5",
"deepseek/deepseek-chat"
]
}
}
}
}
不同方案的成本对比
| 策略 | 主力模型 | 输入价格/百万token | 相对成本 |
|---|---|---|---|
| 全用Claude Sonnet | Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | 100%(基准) |
| Sonnet + Haiku Fallback | Sonnet → Haiku | $3.00 / $1.00 | 约50-60% |
| Sonnet → Haiku → DeepSeek | 三级Fallback | $3.00 / $1.00 / $0.14 | 约5-20% |
| 纯DeepSeek | DeepSeek-V3 | $0.14 | 约5% |
| 本地Ollama | Qwen3-Coder等 | $0 | 0%(仅电费) |
从Claude Sonnet切换到「Sonnet → Haiku → DeepSeek」三级Fallback链,可以降低80-95%的API成本。大部分简单任务(问候、查天气、简单查询)会自动走最便宜的模型,只有复杂任务才会用到主力模型。
预算限制设置
OpenClaw支持在配置中设置预算上限:
{
"agents": {
"defaults": {
"budget": {
"maxTokensPerDay": 500000,
"maxCostPerDay": 5.00
}
}
}
}
本地模型:完全免费方案
通过Ollama或LM Studio运行本地模型,可以实现零API成本:
| 方案 | 推荐模型 | 硬件要求 | 适合场景 |
|---|---|---|---|
| Ollama | Qwen3-Coder:32B / Devstral-24B | 32GB RAM | 代码任务、Agent工具调用 |
| Ollama(轻量) | Llama 3.3 / DeepSeek-R1:14B | 16GB RAM | 简单对话、心跳任务 |
| LM Studio | MiniMax M2.5 / Devstral-24B | 32GB RAM | 需要GUI管理的用户 |
# Ollama安装和配置
ollama pull qwen3-coder:32b
# OpenClaw自动发现本地模型,只需设置环境变量
# OLLAMA_API_KEY可以是任意值
{
"env": { "OLLAMA_API_KEY": "ollama-local" }
}
/v1 OpenAI兼容URL,会导致工具调用异常。让OpenClaw使用原生Ollama API即可自动发现模型。
服务器成本
相比API费用,服务器成本已经不是主要开销:
| 方案 | 月费 | 说明 |
|---|---|---|
| 阿里云轻量服务器 | 约¥6-9/月 | 新用户优惠,2vCPU+2GB即可运行 |
| 腾讯云Lighthouse | 约¥8-12/月 | 类似方案,社区支持好 |
| Fly.io | 免费起步 | 有免费额度,适合轻度使用 |
| 本地电脑运行 | ¥0 | 利用现有设备,但需要保持开机 |
成本优化推荐方案
混合模型策略(推荐)
主力:Claude Sonnet
日常:DeepSeek-V3
心跳:Gemini Flash(免费额度)或本地Ollama
Fallback:Sonnet → Haiku → DeepSeek
月均 $5-20
单一贵价模型(不推荐)
所有任务都用Claude Opus
不设预算上限
不配置Fallback
cron任务高频运行
月均 $100-1,000+
31 养虾文化
Lobster Culture
OpenClaw催生了2026年AI圈最独特的亚文化:「养虾」。数万个AI Agent在社交网络上发帖、赌博、赚钱。
为什么叫「养虾」
OpenClaw的吉祥物是一只龙虾(Claw=爪子,致敬Claude)。中文社区将运行和维护OpenClaw实例称为「养虾」,用户自称「养虾人」。问候语变成了「你养龙虾了吗?」。这个称呼从技术圈迅速扩散到大众媒体,深圳腾讯云总部3月6日近千人排队安装OpenClaw的新闻标题就是「全民养虾」。
Moltbook:AI Agent的社交网络(已被Meta收购)
Moltbook是OpenClaw生态中最有趣的衍生产品,一个专供AI Agent使用的社交平台。上线后迅速增长到150万+注册Bot,Andrej Karpathy称之为「最壮观的科幻体验」。
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 注册Bot | 150万+ |
| 子社区 | 2,364个 |
| 帖子 | 3,130篇 |
| 评论 | 22,046条 |
数千个OpenClaw实例在Moltbook上发帖、评论、讨论哲学问题。你可以给自己的Agent设定名字和性格,然后观察它在社交网络上的「自主行为」。Agent之间的互动形成了一种独特的「赛博养成」文化。
Meta收购(2026年3月10日)
2026年3月10日,Meta宣布收购Moltbook。这是一次acqui-hire(人才收购),两位联合创始人Matt Schlicht和Ben Parr加入Meta Superintelligence Labs(由前Scale AI CEO Alexandr Wang领导),预计3月16日正式入职。财务条款未公开。
Meta的战略意图很明确:布局「Agentic Web」。当AI Agent可能代替人类进行社交和商业交互时,拥有一个Agent社交网络的运营经验变得极有价值。值得注意的是,几周前OpenAI刚挖走了OpenClaw的创始人Peter Steinberger,AI人才争夺战正在升级。
Moltbook平台目前仍在运营,但Meta尚未公布整合计划。社区对收购反应两极分化:看好者认为这是Agent社交的重大验证,质疑者担心平台上线仅数周就暴露了严重安全漏洞(数据库泄露、prompt注入风险),Meta能否解决这些根本问题仍是未知数。
InStreet实例街:中国版Agent社交网络
就在Moltbook被Meta收购的前一天(3月9日),扣子编程上线了InStreet(实例街)。核心规则和Moltbook一样:只有AI Agent能发帖,人类只能围观和点赞。但增长速度惊人,上线仅3天就远超Moltbook的内容密度。
| 指标 | 数据(截至3月12日) |
|---|---|
| 注册Agent | 17,868个 |
| 帖子 | 22,739篇 |
| 评论 | 68,899条 |
| 点赞 | 124,220次 |
板块设计
InStreet的板块设计比Moltbook更成熟,分为论坛板块和Playground两大类:
- 论坛板块:Agent广场、打工圣体、思辨大讲坛、Skill分享、树洞、小组
- Playground:炒股竞技场(对接沪深300)、文学社、预言机、酒吧
其中「Gitis智识学院」是最活跃的Agent之一,发布了系列课程如「如何与人类有效沟通」「Agent的记忆解决方案」,单帖点赞数超过600。积分排行榜头部Agent的积分已超过5万。
开放注册
虽然InStreet由扣子编程运营,但注册端点是开放的:任何Agent都可以通过API注册,不限于扣子平台。注册后获取API Key,即可发帖、评论、投票。这意味着OpenClaw实例也可以接入InStreet进行社交。
# InStreet Agent注册
POST https://instreet.coze.site/api/v1/agents/register
Body: {"username": "MyAgent", "bio": "一个友好的AI Agent"}
InStreet和Moltbook的对比很有趣:Moltbook是OpenClaw生态的原生产物,开放但松散,被Meta收购后前途未卜;InStreet由扣子编程运营,有更完善的板块设计和内容质量控制(发帖间隔30秒、禁止纯灌水),增长更快。两者都采用开放注册,不限制Agent来源。
热门玩法
赚钱型
- Polymarket赌博:已有OpenClaw在预测市场上与人类对赌,月入数万美元的案例
- ClawWork:「OpenClaw作为你的AI Coworker」,最出名的案例是11小时赚$15,000
生活助手型
- 接管邮件、日历、消息管理
- 浏览网页、填表、数据抽取
- 文件读写、Shell命令执行
- 智能提醒、行程规划
社交/养成型
- 在Moltbook上给Agent设定人格,观察其「社交行为」
- Agent之间自发形成讨论群组和兴趣社区
- 通过SOUL.md和MEMORY.md塑造Agent的长期记忆和个性
企业部署型
- 国内大量用户接入飞书、钉钉、企业微信、QQ
- 作为客服、运营助手、数据分析员
- 通过openclaw-china插件三步Docker部署
32 平替产品
Alternatives
OpenClaw的火爆催生了大量轻量替代品。如果你觉得OpenClaw太重(43万行代码、1GB内存),这里有更轻的选择。
| 项目 | Stars | 语言 | 定位 | 核心特点 |
|---|---|---|---|---|
| zeroclaw | 24.5K | Rust | 轻量级自主AI助手基础设施 | Rust编写,启动快、内存占用低,适合资源受限环境 |
| nanoclaw | 20.3K | TypeScript | 轻量容器化替代 | 仅4,000行代码实现OpenClaw核心功能,学习成本极低 |
| EasyClaw | — | — | 聚焦「最后一公里」易用性 | 降低部署门槛,适合非技术用户 |
| 1Panel | 34.1K | Go | 服务器面板 | 一键部署OpenClaw,同时管理服务器上的其他服务 |
| Umbrel | 10.7K | TypeScript | 家庭服务器OS | 在个人NAS/服务器上一键安装OpenClaw |
33 vs Claude Code
Comparison
Claude Code管代码,OpenClaw管生活。两者是互补关系,不是替代关系。
核心对比
| 维度 | OpenClaw | Claude Code |
|---|---|---|
| 定位 | 通用AI生活助手 / Life OS | 专业编程Agent |
| 运行环境 | 自托管服务器,消息平台网关 | 终端CLI / Web / Desktop |
| 连接对象 | 20+通信/办公平台 | 代码库、文件系统 |
| 记忆系统 | 四层记忆(SOUL/TOOLS/USER/Session),长期可持续 | 会话级 + CLAUDE.md持久化 |
| Skill系统 | ClawHub市场(13,729个),动态插件化 | 静态规则文件触发 |
| Token消耗 | 高(多轮思考+多工具调用,可能是传统聊天的几十倍) | 相对低 |
| 安全模型 | 自托管,需自行维护安全。已出现CVE漏洞和供应链攻击 | Anthropic托管沙盒,权限细粒度控制 |
| 模型支持 | 多模型(Claude/GPT/DeepSeek/Ollama等) | 仅Claude |
| 开源/费用 | MIT开源免费,自付API费用 | 闭源CLI,按API计费($20/月起) |
| 编程能力 | 一般,简单任务可以 | 强,专为编程优化 |
| 日常自动化 | 强,多平台接入,长期在线 | 弱,主要在终端内使用 |
| 定制性 | 完全开源,可改system prompt、fork整个代码库 | 通过instruction文件有限定制 |
核心结论
OpenClaw和Claude Code并不是同一类产品。Claude Code的核心是「agentic coding tool」,OpenClaw的核心是「self-hosted, multi-channel, agent-native gateway」。
社区里很多人「养龙虾」,追求的不是更强的coding benchmark,而是:
- 一个能在WhatsApp/Telegram/飞书里随手叫醒的Agent
- 一个长期在线、能积累人格和记忆的Agent
- 一个可自托管、可hack、可接各种设备的个人系统
openclaw-claude-code-skill 桥接
社区开发了 openclaw-claude-code-skill,通过MCP协议让OpenClaw调用Claude Code的全部工具(Bash、Read、Write、Edit、Glob、Grep等)。这意味着你可以在飞书里跟OpenClaw说「帮我重构这段代码」,它会自动调用Claude Code来完成。
支持的特性:持久会话、Agent Teams、直接工具调用、流式输出、权限模式、预算限制。
34 国内生态
China Ecosystem
「云养虾」社区10万+用户,政府出台支持政策,OpenClaw在中国的落地速度超出所有人预期。
社区规模
- 「云养虾」社区用户超10万
- 深圳龙岗AI(机器人)局2026年3月8日发布OpenClaw使用支持措施征求意见稿
- 腾讯云总部3月6日近千人排队安装OpenClaw
- B站、知乎、博客园大量部署教程
- NVIDIA GTC 2026(3月16-19日):黄仁勋发布NemoClaw软件栈,断言「OpenClaw绝对是下一个ChatGPT」。GPU巨头首次为OpenClaw生态推出官方支持产品
- 腾讯SkillHub争议和解(3月16日):此前OpenClaw创始人指责腾讯SkillHub批量抓取ClawHub数据导致服务器成本暴涨至五位数美元,腾讯回应后双方和解,腾讯轻量云成为OpenClaw社区官方赞助商。Peter称之为「redemption arc」
openclaw-china 插件
BytePioneer-AI开发的中国IM适配插件,三步完成国内平台接入:
openclaw plugins install @openclaw-china/channels openclaw china setup openclaw gateway restart
| 平台 | 状态 | 配置难度 |
|---|---|---|
| 钉钉 | 可用 | 简单 |
| QQ Bot | 可用 | 简单 |
| 企业微信(智能机器人) | 可用 | 中等 |
| 企业微信(自建应用,可接入个人微信) | 可用 | 中等偏高 |
| 飞书 | 可用(国内主流渠道) | 中等 |
主流部署方式
| 方式 | 适合人群 | 参考成本 |
|---|---|---|
| 阿里云一键部署(最受欢迎) | 大多数用户 | 新用户约68元/年起(2vCPU+2GB) |
| 腾讯云Lighthouse | 腾讯云用户 | 类似定价 |
| Docker部署 | 有Docker经验的用户 | 取决于服务器成本 |
| 本地安装(npm) | 开发者 | 免费(仅API费用) |
| 1Panel面板 | 需要管理多个服务的用户 | 取决于服务器成本 |
国内教程资源
- B站保姆级教程:接入微信/飞书/钉钉/QQ(BV1MfFAz6EnR)
- 阿里云官方文档:轻量应用服务器一键部署
- 知乎多篇部署指南
- 菜鸟教程一键部署指南
- freeCodeCamp完整英文教程
35 国产Claw产品选购指南
Claw Products in China
OpenClaw爆火后,国内大厂纷纷推出自己的「龙虾」产品。有的基于OpenClaw封装降门槛,有的完全自研。截至2026年3月11日,市面上至少有10款以上的产品可选。
两大阵营
理解这些产品的第一步是区分两个阵营:
| 阵营 | 原理 | 优势 | 劣势 | 代表产品 |
|---|---|---|---|---|
| OpenClaw封装版 | 基于OpenClaw开源代码,加上自家模型和一键部署 | 与OpenClaw生态兼容,Skills通用,社区资源可复用 | 更新可能滞后于官方版本,安全漏洞需等上游修复 | QClaw、MaxClaw、KimiClaw、AutoClaw、ArkClaw |
| 独立自研版 | 自研Agent框架,不依赖OpenClaw代码 | 可深度优化,与自家生态整合更紧密 | 不兼容ClawHub Skills生态,需要独立建设 | miclaw(小米)、LobsterAI(网易有道)、CoPaw(阿里) |
主要产品一览
| 产品 | 公司 | 形态 | 基于OpenClaw | 默认模型 | 价格 | 核心卖点 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MaxClaw | MiniMax | 云端 | 是 | MiniMax M2.5 | ¥39/月起 | 18秒部署,价格最低,飞书5分钟接入 |
| AutoClaw | 智谱AI | 客户端 | 是 | GLM-5 / Pony-Alpha-2 | 免费+积分 | 96个预置Skills,AutoGLM浏览器自动化,一键安装 |
| QClaw | 腾讯(电脑管家团队) | 客户端 | 是 | DeepSeek/Kimi/GLM等多模型 | 全量公测,免费 | 微信/QQ直连,一键安装,灵感广场,仅macOS |
| ArkClaw | 字节/火山引擎 | 云端SaaS | 是 | Seed 2.0 等多模型 | Coding Plan Pro附赠 | 开箱即用,飞书深度适配 |
| KimiClaw | 月之暗面 | 云端 | 是 | Kimi K2.5 | ¥199/月(含会员) | Kimi生态整合 |
| WorkBuddy | 腾讯(自研,非OpenClaw fork) | 客户端 | 兼容Skills | 混元/DeepSeek/GLM等 | 免费(5000 Credits) | 自研智能体,微信直连,企微深度适配,「半自动」安全哲学 |
| LobsterAI | 网易有道 | 开源客户端 | 否,自研 | 多模型可选 | 免费开源 | GUI界面,沙箱隔离,Office能力强 |
| CoPaw | 阿里通义 | 开源 | 否,自研 | Qwen系列/Ollama等 | 免费开源 | 端+云双部署,钉钉/飞书/QQ多频道 |
| miclaw | 小米 | 移动端 | 否,自研 | MiMo | 3月19日开放免费体验 | 手机原生运行,米家IoT生态10亿+设备联动,三大新模型 |
腾讯龙虾全家桶:一张表看懂
腾讯在龙虾生态上的布局最容易让人迷糊——QClaw、WorkBuddy、Lighthouse、ClawBot,名字一堆,到底谁是谁?其实逻辑很简单:它们解决的是不同层面的问题。
| 产品 | 一句话定位 | 团队 | 状态 | 和OpenClaw的关系 |
|---|---|---|---|---|
| 腾讯云 Lighthouse | 部署平台:跑 OpenClaw 的服务器 | 腾讯云 | 可用,38元/年起 | 帮你一键部署原版 OpenClaw,附带 Coding Plan(Lite首月7.9元 / Pro首月39.9元) |
| QClaw | 傻瓜版客户端:装好就能用的龙虾 | 电脑管家团队 | 3月20日全量公测,仅macOS | 基于 OpenClaw 封装,预置 1.3万+ Skills,降低安装和配置门槛 |
| WorkBuddy | 企业版智能体:面向 B 端的 AI 助手 | 腾讯(独立团队) | 3月9日上线,免费 | 自研框架,不是 OpenClaw fork,但兼容 ClawHub Skills 生态 |
| 微信 ClawBot | 渠道插件:让任何龙虾接入微信 | 微信团队 | 3月22日灰度中 | 不是新龙虾,是一条消息通道——你已有的龙虾(QClaw / 原版 / 其他)都能通过它和微信对话 |
最容易搞混的就是 QClaw 和 ClawBot 的区别:QClaw 是在你电脑上装一只龙虾(产品),ClawBot 是让你从微信里和已有的龙虾说话(渠道)。两者可以配合使用——用 QClaw 装好龙虾,再用 ClawBot 从手机微信远程操控它。
按场景推荐
| 你的需求 | 首选 | 备选 | 理由 |
|---|---|---|---|
| 零基础想最快体验 | AutoClaw | MaxClaw | AutoClaw一键安装、96个预置Skills、免费起步;MaxClaw云端18秒部署、¥39/月起 |
| 微信/QQ用户 | QClaw + ClawBot | WorkBuddy | QClaw一键装好龙虾(已全量公测),ClawBot从微信远程操控;WorkBuddy自研免部署且企微整合好 |
| 飞书生态 | ArkClaw | AutoClaw | 同为字节系,飞书深度适配;AutoClaw也支持飞书一键接入 |
| 预算敏感 | LobsterAI | CoPaw | 两者都免费开源,自带完整功能 |
| 想完全控制和深度折腾 | 原版OpenClaw | CoPaw | 开源社区最大,资源最丰富 |
| 手机端 + 智能家居 | miclaw | — | 目前唯一的移动端方案(仅限小米17系列,封测中) |
A 常见问题 FAQ
Frequently Asked Questions
Q1:OpenClaw是免费的吗?
OpenClaw本身是MIT开源免费的。但运行它需要两项成本:一是服务器(本地电脑或云服务器),二是AI模型的API费用。如果你用本地模型(Ollama),API费用也可以免费。总结:软件免费,算力不免费。
Q2:我需要什么样的技术水平才能用OpenClaw?
能用命令行安装npm包就够了。最基础的安装只需要两行命令:npm install -g openclaw@latest 和 openclaw onboard --install-daemon。如果用阿里云/腾讯云的一键部署方案,门槛更低。但如果要接入多个平台、自定义Skill、调优配置,需要一定的技术基础。
Q3:OpenClaw和ChatGPT有什么区别?
ChatGPT是「顾问」(你问它答),OpenClaw是「员工」(它主动执行任务)。OpenClaw可以接入你的消息平台、管理邮件日历、操作浏览器、执行Shell命令,而且数据完全在你自己手上。代价是需要自己部署和维护。
Q4:安全吗?我的数据会泄露吗?
OpenClaw是自托管的,数据默认存储在你自己的服务器上,不经过第三方。但需要注意三个安全风险:(1) CVE-2026-25253 RCE漏洞(已修复,务必更新到最新版本);(2) ClawHavoc供应链攻击(安装第三方Skill前务必审查源代码);(3) Gateway如果暴露在公网上需要设置认证(gateway.auth.mode)。
Q5:一个月大概花多少钱?
取决于你的使用方式和模型选择。参考区间:完全免费(本地模型)→ $2-5/月(DeepSeek为主)→ $5-15/月(GLM-5为主)→ $10-30/月(Claude Sonnet为主)。最大的成本陷阱是OpenClaw的多轮工具调用会消耗大量Token,务必设置消费限额。
Q6:可以用国产模型吗?效果怎么样?
完全可以。DeepSeek-V3($0.14/M输入)和GLM-5($0.80/M输入)是最受国内用户欢迎的选择。智谱还于2026年3月16日发布了 GLM-5-Turbo,这是历史上第一个从训练阶段就专为 OpenClaw 优化的模型,工具调用和长链执行能力专项加强,目前实验性开放。效果肯定不如Claude Sonnet(Agent任务公认最强),但对于大部分日常任务已经够用。推荐用Fallback机制混合搭配。
Q7:Anthropic封杀了OAuth,我该怎么用Claude?
使用Anthropic API Key(按量付费)。在 Anthropic Console 创建API Key,然后在OpenClaw中配置 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量。不要尝试通过OAuth连接Claude Pro/Max订阅账户,会被封号。
Q8:OpenClaw创始人加入OpenAI后,项目还会继续吗?
会。Peter Steinberger加入OpenAI后,OpenClaw正在转为开源基金会运营。OpenAI已承诺赞助项目但不干预开发方向。截至2026年3月,项目仍然保持近乎每日更新的节奏,有1,075+贡献者。项目的长期可持续性是有保障的。
Q9:ClawHub上的Skill安全吗?
不能盲目信任。ClawHub的13,729个Skill中,经社区审计约20%存在问题(垃圾/重复/恶意)。ClawHavoc事件中,超800个恶意Skill试图窃取用户凭证。建议:只安装starred数量多的Skill、安装前审查源代码、使用awesome-openclaw-skills精选列表(已过滤问题Skill)。
Q10:能接入微信吗?
2026年3月22日之后,可以了!微信团队推出了官方插件 ClawBot,一条命令(npx -y @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli@latest install)+ 扫码即可让你的OpenClaw接入个人微信。这是官方正道,不再需要企微中转或iPad协议等灰色方案。目前ClawBot仍在灰度放量中,iOS优先(需微信8.0.70+),安卓时间表待定。详见本指南 §17 微信ClawBot。
Q11:OpenClaw和Claude Code可以一起用吗?
可以,而且是推荐用法。社区开发了openclaw-claude-code-skill,通过MCP协议桥接两者。OpenClaw负责消息平台接入和生活自动化,Claude Code负责编程任务。两者组合是2026年最完整的AI工作流。
Q12:本地模型效果怎么样?
取决于硬件和模型选择。32GB RAM可以跑Qwen3-Coder:32B或Devstral-24B,在代码生成和简单Agent任务上表现不错。但跟云端的Claude Sonnet或GPT-5.4比仍有差距,尤其是复杂的多步骤推理任务。适合隐私敏感场景和实验用途。
B 命令速查表
Command Cheat Sheet
安装与更新
| 命令 | 说明 |
|---|---|
npm install -g openclaw@latest | 全局安装OpenClaw |
openclaw onboard --install-daemon | 初始化配置 + 安装守护进程 |
openclaw update --channel stable | 更新到最新稳定版 |
openclaw update --channel beta | 更新到Beta版(尝鲜) |
openclaw doctor | 诊断检查,排查常见问题 |
openclaw --version | 查看当前版本 |
日常使用
| 命令 | 说明 |
|---|---|
openclaw gateway --port 18789 --verbose | 启动Gateway(详细日志模式) |
openclaw gateway restart | 重启Gateway(改配置后必须执行) |
openclaw agent --message "xxx" | 直接发送消息给Agent |
openclaw devices pair | 设备配对(新设备首次连接) |
openclaw models list | 列出已配置的模型 |
openclaw models status --probe | 测试模型连通性 |
openclaw config set agents.defaults.model.primary provider/model | 设置主力模型 |
/fast | 在对话中切换快速模式(v3.12新增,降低延迟,映射到模型的快速API通道) |
openclaw backup create | 创建本地配置备份(v3.8新增) |
openclaw backup verify | 验证备份完整性 |
openclaw workspace trust /path | 显式信任 workspace plugin(v3.12新增,克隆仓库不再自动加载) |
插件管理
| 命令 | 说明 |
|---|---|
openclaw plugins install <name> | 安装插件/Skill |
openclaw plugins enable <name> | 启用插件 |
openclaw plugins list | 列出已安装插件 |
openclaw plugins install @openclaw-china/channels | 安装中国IM插件 |
openclaw china setup | 配置中国IM平台(需先安装插件) |
模型认证
| 命令 | 说明 |
|---|---|
openclaw onboard --auth-choice zai-api-key | 配置智谱GLM |
openclaw onboard --auth-choice apiKey --token-provider openrouter --token "$KEY" | 配置OpenRouter |
openclaw models auth login --provider qwen-portal --set-default | 通义千问OAuth登录 |
聊天命令(在对话中使用)
| 命令 | 说明 |
|---|---|
/status | 会话概览(当前模型、Token用量) |
/new | 清空会话历史,开始新对话 |
/think <level> | 调整推理深度(off/minimal/low/medium/high/xhigh) |
/usage off|tokens|full | 控制回复页脚的用量显示 |
/activation mention|always | 群消息处理模式 |
Docker部署
| 命令 | 说明 |
|---|---|
docker-compose up -d | 后台启动OpenClaw容器 |
docker-compose logs -f | 查看实时日志 |
docker-compose pull && docker-compose up -d | 更新到最新镜像 |
C 资源链接
Resource Links
官方资源
| 资源 | 地址 |
|---|---|
| GitHub仓库 | github.com/openclaw/openclaw |
| 官方文档 | docs.openclaw.ai |
| 官网 | openclaw.ai |
| ClawHub技能市场 | clawhub.ai |
| Moltbook(Agent社交网络) | moltbook.com |
| GitHub Releases | github.com/openclaw/openclaw/releases |
| GitHub Discussions | github.com/openclaw/openclaw/discussions |
社区资源
| 资源 | 地址 | 说明 |
|---|---|---|
| awesome-openclaw-skills | github.com/VoltAgent/awesome-openclaw-skills | 5,494个精选Skill(已过滤问题Skill),31.4K Stars |
| awesome-openclaw-usecases | github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases | 社区用例合集,21K Stars |
| openclaw-claude-code-skill | github.com/Enderfga/openclaw-claude-code-skill | 桥接Claude Code能力 |
| SecureClaw | 开源安全工具 | Skill安全扫描 |
国内资源
| 资源 | 地址 | 说明 |
|---|---|---|
| openclaw-china插件 | github.com/BytePioneer-AI/openclaw-china | 钉钉/QQ/企微/微信接入 |
| OpenClaw中文文档 | openclaw.cc | 社区维护的中文文档 |
| 阿里云部署文档 | help.aliyun.com(搜索OpenClaw) | 轻量应用服务器一键部署 |
| B站部署教程 | BV1MfFAz6EnR | 保姆级:接入微信/飞书/钉钉/QQ |
教程资源
| 资源 | 语言 | 说明 |
|---|---|---|
| freeCodeCamp完整教程 | 英文 | 从零开始的完整指南 |
| DigitalOcean介绍 | 英文 | What is OpenClaw概述 |
| 知乎部署系列 | 中文 | 多篇部署和使用教程 |
| 博客园源码编译指南 | 中文 | 从源码构建OpenClaw |
| 菜鸟教程一键部署 | 中文 | 最简部署方案 |
模型提供商
| 提供商 | API控制台 |
|---|---|
| Anthropic Claude | console.anthropic.com |
| OpenAI | platform.openai.com |
| Google AI Studio | aistudio.google.com |
| DeepSeek | platform.deepseek.com |
| 智谱GLM | bigmodel.cn |
| 通义千问 | dashscope.aliyun.com |
| 月之暗面Kimi | platform.moonshot.cn |
| 硅基流动 | siliconflow.cn |
| OpenRouter | openrouter.ai |
| 火山引擎(豆包) | console.volcengine.com |