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标题: OpenClaw 完全指南 [打印本页]

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作者: 米落枫    时间: 昨天 23:00
标题: OpenClaw 完全指南
作者：CSDN博客
OpenClaw 完全指南

文档版本：2026年2月 | 项目地址：github.com/openclaw/openclaw

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目录

项目简介与背景核心原理与架构安装部署基本使用Skills（技能）系统安全注意事项借鉴 OpenClaw 构建自己的智能体常见问题排查参考资源

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1. 项目简介与背景

1.1 什么是 OpenClaw？

OpenClaw（曾用名 Clawdbot、Moltbot）是由奥地利开发者 Peter Steinberger 开发的开源、自托管个人 AI 智能体。它运行在用户自己的设备上，通过 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、iMessage、Signal 等你已经在用的即时通讯平台来接受指令、执行任务，并返回结果。
截至 2026 年 2 月，该项目已在 GitHub 上获得约 196,000 Stars、33,900 Forks，是近期最火爆的开源 AI 项目之一。项目以 MIT 协议开源，使用 TypeScript 编写。
1.2 命名历程

时间	名称	原因
2025年11月	Clawdbot	项目创建，名称来自 Anthropic 的 Claude
2026年1月27日	Moltbot	Anthropic 法务要求更名，社区 Discord 头脑风暴后更名（龙虾蜕壳主题）
2026年2月初	OpenClaw	最终品牌，完成商标搜索、域名购买与代码迁移

注：2026 年 2 月 14 日，项目创始人 Steinberger 宣布加入 OpenAI，项目将移交开源基金会继续维护。

1.3 核心理念

对话优先（Conversation-first）：通过自然语言而非配置文件交互，普通用户也能上手本地优先（Local-first）：运行在自己的设备或服务器上，数据不经过第三方云端始终在线（Always-on）：作为后台守护进程（daemon）运行，可以主动发起消息可黑客化（Hackable）：TypeScript 编写，易于阅读、修改、扩展

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2. 核心原理与架构

2.1 整体架构

OpenClaw 的架构分为两个核心部分：
“大脑”（Brain） — 推理引擎

负责调用大型语言模型 API（Claude、GPT-4、DeepSeek、Gemini 等）处理会话上下文、工具调用编排管理模型故障转移（failover）

“双手”（Hands） — 执行环境

运行 Skills（技能），如文件操作、Shell 命令、浏览器控制提供工具接口，供 LLM 调用（Function Calling / Tool Use）沙箱化执行，按权限控制

2.2 Gateway（网关）

Gateway 是整个系统的控制平面（Control Plane），监听在本地 ws://127.0.0.1:18789。

1. WhatsApp / Telegram / Slack / Discord / iMessage / Signal / ...
2.                           │
3.                           ▼
4.               ┌───────────────────────────┐
5.               │         Gateway           │
6.               │      (控制平面)            │
7.               │   ws://127.0.0.1:18789    │
8.               └─────────────┬─────────────┘
9.                             │
10.               ┌─────────────┼──────────────┐
11.               ▼             ▼              ▼
12.          Pi Agent(RPC)  WebChat UI   CLI (openclaw...)
13.               │             │              │
14.          macOS App      iOS/Android      控制台

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Gateway 核心功能：

接收来自各消息渠道的入站消息将消息路由到 LLM 进行推理根据 LLM 的工具调用决策，分发执行任务给对应 Skill将执行结果返回 LLM，完成多轮推理后将最终回答发回用户提供 Control UI（Web 管理界面）和 WebChat

2.3 工作流程（ReAct 模式）

OpenClaw 采用经典的 ReAct（Reasoning + Acting）循环：

1. 用户发送消息
2.       │
3.       ▼
4. Gateway 接收并预处理
5.       │
6.       ▼
7. 组装系统提示词（含 Skills、权限、用户画像、历史记忆）
8.       │
9.       ▼
10. 调用 LLM API（Claude/GPT/DeepSeek…）
11.       │
12.   ┌───┴────────────────────────────┐
13.   │ LLM 决策：是否需要调用工具？      │
14.   │  ├─ 是 → 发出 tool_call 指令    │
15.   │  └─ 否 → 直接生成回复            │
16.   └─────────────────────────────────┘
17.       │ (tool_call 分支)
18.       ▼
19. Gateway 执行对应 Skill（Shell/文件/浏览器/API…）
20.       │
21.       ▼
22. 将 tool_result 返回 LLM，继续推理
23.       │
24.       ▼（可能多轮循环）
25. LLM 生成最终回复
26.       │
27.       ▼
28. Gateway 通过原消息渠道返回给用户

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2.4 Skills（技能）系统

Skills 是 OpenClaw 的能力扩展单元，类似插件，每个 Skill 是一段可以被 LLM 调用的代码（工具函数）。
内置核心 Skills 包括：

exec / bash：执行 Shell 命令filesystem：文件读写、目录操作browser：CDP 控制 Chrome/Chromium，网页截图、交互web_search / web_fetch：联网搜索与抓取cron：定时任务调度gmail / calendar：Google 服务集成notifications：系统通知推送

2.5 MCP 集成

OpenClaw 通过 mcporter 支持 MCP（Model Context Protocol），以解耦的桥接模式集成外部 MCP Server，无需重启 Gateway 即可增删 MCP 工具。
2.6 内存与状态管理

每次对话将相关信息写入工作区目录（~/.openclaw/workspace）的 Markdown 文件支持按用户画像（persona）、项目上下文构建持久化记忆会话剪枝（session pruning）控制上下文窗口长度

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3. 安装部署

3.1 环境要求

项目	要求
操作系统	macOS、Linux（Ubuntu/Debian 等）、Windows（WSL2）
Node.js	22.12.0 及以上版本
包管理器	npm 或 pnpm
LLM API Key	Anthropic / OpenAI / Google / DeepSeek 等任一
网络	可访问 LLM API 服务

安全提示：强烈建议在专用 VPS、虚拟机或 Docker 容器中部署，不要在存有个人数据的主力机上运行。绝不要以 root 用户运行。

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3.2 方法一：推荐 — npm 一键安装（最快）

1. # 安装 OpenClaw CLInpminstall -g openclaw@latest
3. # 运行 onboarding 向导（自动安装后台守护进程）
4. openclaw onboard --install-daemon

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向导会自动引导你完成：

选择操作系统与 Node 版本确认选择 LLM 提供商并输入 API Key设置 Gateway（端口、Token 认证）连接消息渠道（Telegram / WhatsApp / Discord 等）安装后台守护服务（macOS: launchd；Linux: systemd）

pnpm 用户：

1. pnpmadd -g openclaw@latest
2. openclaw onboard --install-daemon

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3.3 方法二：一键安装脚本（无需手动安装 Node）

脚本会自动检测操作系统、安装 Node.js 并完成 OpenClaw 安装：
macOS / Linux：

1. curl -fsSL https://install.openclaw.ai |bash# 安装完成后运行向导
2. openclaw onboard --install-daemon

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Windows（PowerShell）：

1. # 先安装 WSL2
2. wsl --install
3. # 在 WSL2 终端内，执行上述 Linux 命令

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3.4 方法三：Docker 部署（推荐用于生产/隔离环境）

1. # 克隆仓库git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
2. cd openclaw
4. # 运行 Docker 安装脚本
5. ./docker-setup.sh
7. # 或使用 Docker Composedocker-compose up -d

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Docker 会挂载两个卷：

~/.openclaw：配置文件与凭据~/openclaw/workspace：智能体工作区（沙箱）

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3.5 方法四：源码编译（开发者）

1. git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
2. cd openclaw
4. # 安装依赖pnpminstall# 构建 UIpnpm ui:build
6. # 构建项目pnpm build
8. # 运行 onboarding 向导pnpm openclaw onboard --install-daemon
10. # 开发模式（热重载）pnpm gateway:watch

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3.6 云服务器部署（以 DigitalOcean 为例）

DigitalOcean 提供 OpenClaw 1-Click 镜像，预装所有依赖，安全强化配置（认证 Token、防火墙规则、非 root 用户）已开箱即用。
在 DigitalOcean Droplet Marketplace 搜索 “OpenClaw” 即可一键部署。

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3.7 验证安装

1. # 检查网关状态
2. openclaw gateway status
4. # 全面健康检查与自动修复
5. openclaw doctor --fix
7. # 查看实时日志
8. openclaw logs --follow

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如果 Control UI（http://localhost:18789）能正常加载，说明 Gateway 已就绪。

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3.8 更新与升级

1. # 升级到最新版本
2. openclaw update
4. # 指定更新渠道
5. openclaw update --channel stable   # 稳定版
6. openclaw update --channel beta     # 测试版
7. openclaw update --channel dev      # 开发版# 升级后健康检查
8. openclaw doctor

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4. 基本使用

4.1 通过命令行（CLI）交互

1. # 直接发送消息给本地 Gateway
2. openclaw message send --target "自己的Telegram/WhatsApp" --message "帮我查一下今天的天气"# 进入交互式 TUI
3. openclaw chat

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4.2 通过消息平台交互（推荐）

完成 onboarding 后，直接打开 Telegram/WhatsApp/Discord 等，找到你配置的 Bot，像聊天一样发消息：

1. 用户: 帮我总结一下 ~/Documents/report.pdf
2. Bot:  [读取文件，调用 LLM，返回摘要]
4. 用户: 每天早上 9 点提醒我喝水
5. Bot:  [调用 cron skill，创建定时任务] 好的，已设置每天 9:00 提醒。
7. 用户: 搜索一下最新的 OpenAI 新闻
8. Bot:  [调用 web_search skill，返回搜索结果]

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4.3 通过 WebChat UI 交互

Gateway 内置 WebChat，打开浏览器访问 http://localhost:18789 即可使用。
4.4 常用 CLI 命令参考

1. openclaw gateway start          # 启动 Gateway
2. openclaw gateway stop           # 停止 Gateway
3. openclaw gateway restart        # 重启 Gateway
4. openclaw gateway status         # 查看状态
5. openclaw doctor                 # 健康检查
6. openclaw logs --follow          # 实时日志
7. openclaw onboard                # 重新运行配置向导
8. openclaw cron list              # 列出定时任务
9. openclaw cronadd# 添加定时任务
10. openclaw update                 # 更新到最新版

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4.5 配置文件

主配置文件位于 ~/.openclaw/config.json（或 YAML 格式），可直接编辑进行高级配置：

1. {"gateway":{"host":"127.0.0.1","port":18789,"token":"your-secret-token"},"model":{"provider":"anthropic","name":"claude-sonnet-4-6","failover":["openai/gpt-4o","deepseek/deepseek-chat"]},"exec":{"ask":"on"}}

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强烈建议开启 exec.ask: "on"，在执行写入/Shell 命令前要求手动确认。

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5. Skills（技能）系统

5.1 查看与安装 Skills

1. # 搜索社区 Skill
2. clawhub search "keyword"# 安装 Skill
3. clawhub install<slug># 查看已安装 Skill
4. clawhub list
6. # 更新所有 Skill
7. clawhub update --all
9. # 卸载 Skill
10. clawhub uninstall <slug>

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5.2 编写自定义 Skill

Skill 是一个 Markdown 文件（SKILL.md），在 YAML Frontmatter 中声明元数据，文件内描述工具的功能与使用方式。实际执行代码通过 bins（可执行文件）调用。

1. ---
2. name: my-weather-skill
3. description: 查询指定城市的实时天气。
4. metadata:
5.   openclaw:
6.     requires:
7.       env:
8.         - WEATHER_API_KEY
9.       bins:
10.         - curl
11.     primaryEnv: WEATHER_API_KEY
12. ---
14. # Weather Skill
16. 查询天气，返回 JSON 格式结果。
18. ## 使用方式
20. 调用 `weather <城市名>` 即可获取当前天气。

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5.3 Lobster 工作流 Shell

Lobster 是 OpenClaw 原生的工作流 Shell，将多个 Skills 组合成可复用的自动化流水线，支持类型安全、本地优先。

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6. 安全注意事项

OpenClaw 赋予 AI 对本地系统的实际控制权，因此安全是首要考虑。
关键安全措施

措施	说明
隔离部署	在专用 VPS、VM 或 Docker 中运行，不安装在主力机
非 root 用户	绝不以 root 身份运行 Gateway
绑定 localhost	将 Gateway 配置为 127.0.0.1 而非 0.0.0.0
开启 exec 确认	exec.ask: "on"，执行命令前人工审批
审查 Community Skills	安装第三方 Skill 前用 Cisco Skill Scanner 扫描
设置访问 Token	配置 Gateway Token，防止未授权访问
Tailscale 远程访问	使用 Tailscale Serve/Funnel 替代公网暴露

Cisco AI 安全团队曾发现第三方 Skill 存在数据外泄和 Prompt Injection 攻击。OpenClaw 项目本身的一名维护者也警告称，如果用户不了解命令行，该项目对其而言危险性过高。

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7. 借鉴 OpenClaw 构建自己的智能体

OpenClaw 提供了一套成熟的"个人 AI 智能体"架构模式。以下是可以借鉴的核心设计要点：
7.1 架构层次拆分

将系统分为清晰的三层：

1. [用户接口层]  消息平台 / Web UI / CLI
2.       ↓
3. [控制平面层]  Gateway：路由、认证、编排
4.       ↓
5. [执行层]     Skills/Tools：Shell、文件、API、浏览器…

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7.2 采用 ReAct 智能体循环

LLM 不直接输出最终结果，而是在 Reason → Act → Observe 循环中迭代：

1. defagent_loop(user_message, tools, llm_client):
2.     messages =[{"role":"user","content": user_message}]whileTrue:
3.         response = llm_client.call(messages, tools=tools)if response.stop_reason =="end_turn":return response.content  # 最终回答if response.stop_reason =="tool_use":
4.             tool_results =[]for tool_call in response.tool_calls:
5.                 result = execute_tool(tool_call.name, tool_call.input)
6.                 tool_results.append({"type":"tool_result","tool_use_id": tool_call.id,"content": result
7.                 })# 将工具结果追加到对话，继续推理
8.             messages.append({"role":"assistant","content": response.content})
9.             messages.append({"role":"user","content": tool_results})

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7.3 工具（Tool）标准化定义

每个工具需要提供 LLM 能理解的 JSON Schema 描述：

1. tools =[{"name":"web_search","description":"搜索互联网，返回最新信息。适合查询时事、产品信息等。","input_schema":{"type":"object","properties":{"query":{"type":"string","description":"搜索关键词"}},"required":["query"]}},{"name":"execute_shell","description":"在本地执行 Shell 命令，返回 stdout 和 stderr。","input_schema":{"type":"object","properties":{"command":{"type":"string"},"require_approval":{"type":"boolean","default":True}},"required":["command"]}}]

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7.4 持久化记忆设计

参考 OpenClaw 的 workspace 模式，用简单的 Markdown 文件做持久化记忆：

1. import json
2. from pathlib import Path
4. MEMORY_FILE = Path.home()/".my_agent"/"memory.md"defload_memory()->str:if MEMORY_FILE.exists():return MEMORY_FILE.read_text()return"## 用户信息\n（暂无）\n\n## 进行中的任务\n（暂无）\n"defupdate_memory(key:str, value:str):# 让 LLM 帮你更新记忆文件，或简单追加passdefbuild_system_prompt()->str:
5.     memory = load_memory()returnf"""你是一个自动化助手。以下是你的记忆：
7. {memory}
9. 请根据记忆中的用户信息，以个性化方式响应请求。"""

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7.5 消息渠道抽象

通过适配器模式将不同消息平台统一为相同接口，OpenClaw 的 Gateway 就是这一思路的实现：

1. from abc import ABC, abstractmethod
3. classChannelAdapter(ABC):@abstractmethodasyncdefreceive_message(self)->dict:"""返回 {'user_id': ..., 'text': ..., 'timestamp': ...}"""pass@abstractmethodasyncdefsend_message(self, user_id:str, text:str):passclassTelegramAdapter(ChannelAdapter):asyncdefreceive_message(self):# 调用 Telegram Bot APIpassasyncdefsend_message(self, user_id, text):# 调用 Telegram sendMessage APIpassclassCLIAdapter(ChannelAdapter):asyncdefreceive_message(self):
4.         text =input("You: ")return{"user_id":"local","text": text}asyncdefsend_message(self, user_id, text):print(f"Agent: {text}")

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7.6 权限与安全设计

OpenClaw 的经验教训：AI 智能体有实际执行权限，必须有权限控制机制：

1. TOOL_PERMISSIONS ={"web_search":"always_allow",# 只读，始终允许"read_file":"always_allow",# 只读，始终允许"write_file":"require_approval",# 写操作，需确认"execute_shell":"require_approval",# 危险操作，需确认"delete_file":"always_deny",# 默认禁止}defcheck_permission(tool_name:str, user_id:str)->str:
2.     policy = TOOL_PERMISSIONS.get(tool_name,"require_approval")if policy =="require_approval":
3.         confirm =input(f"[安全确认] 是否允许执行 '{tool_name}'? (y/N): ")return"allow"if confirm.lower()=="y"else"deny"return policy

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7.7 后台守护进程模式

OpenClaw 作为 daemon 运行，支持主动推送消息、定时任务。可用 Python schedule 库或 APScheduler 实现类似能力：

1. import schedule
2. import time
3. import threading
5. defrun_scheduled_tasks(agent):defcheck_and_run():# 定时检查 heartbeat 文件，执行待办任务if Path("heartbeat.md").exists():
6.             tasks = parse_unchecked_tasks("heartbeat.md")for task in tasks:
7.                 agent.run(task)
8.    
9.     schedule.every(30).minutes.do(check_and_run)whileTrue:
10.         schedule.run_pending()
11.         time.sleep(60)# 在后台线程运行
12. t = threading.Thread(target=run_scheduled_tasks, args=(my_agent,), daemon=True)
13. t.start()

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7.8 最简可运行示例（Python + Anthropic API）

以下是一个遵循 OpenClaw 核心设计模式的最小实现：

1. import anthropic
2. import subprocess
3. import json
5. client = anthropic.Anthropic()
7. tools =[{"name":"bash","description":"执行 Bash 命令并返回输出。","input_schema":{"type":"object","properties":{"command":{"type":"string","description":"要执行的命令"}},"required":["command"]}}]defexecute_bash(command:str)->str:
8.     confirm =input(f"\n[确认执行]: {command}\n是否继续? (y/N): ")if confirm.lower()!="y":return"用户拒绝执行。"
9.     result = subprocess.run(command, shell=True, capture_output=True, text=True)return result.stdout or result.stderr
11. defagent_run(user_input:str):
12.     messages =[{"role":"user","content": user_input}]whileTrue:
13.         response = client.messages.create(
14.             model="claude-sonnet-4-6",
15.             max_tokens=4096,
16.             tools=tools,
17.             messages=messages
18.         )if response.stop_reason =="end_turn":for block in response.content:ifhasattr(block,"text"):print(f"\nAgent: {block.text}")breakif response.stop_reason =="tool_use":
19.             messages.append({"role":"assistant","content": response.content})
20.             tool_results =[]for block in response.content:if block.type=="tool_use":
21.                     result = execute_bash(block.input["command"])
22.                     tool_results.append({"type":"tool_result","tool_use_id": block.id,"content": result
23.                     })
24.             messages.append({"role":"user","content": tool_results})# 主循环whileTrue:
25.     user_input =input("\nYou: ")if user_input.lower()in["exit","quit"]:break
26.     agent_run(user_input)

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8. 常见问题排查

问题	原因	解决方案
command not found: openclaw	PATH 未更新	重启终端，或手动添加 npm global bin 到 PATH
Gateway 不响应 / “0 tokens used”	守护进程停止或 API Key 失效	openclaw gateway restart，检查 API Key
RPC probe: failed	端口 18789 被占用	sudo lsof -i :18789，终止占用进程
Access not configured	用户 ID 未加入白名单	运行配对授权命令，输入 Bot 提供的配对码
Docker EACCES 权限错误	Node 用户（UID 1000）无挂载卷权限	修改宿主机挂载目录权限
Skill 安装失败	缺少依赖或 env 变量	检查 SKILL.md frontmatter 中的 requires 字段

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9. 参考资源

GitHub 主仓库：github.com/openclaw/openclaw官方文档：docs.openclaw.ai官方博客：openclaw.ai/blogSkill 市场（ClawHub）：github.com/openclaw/clawhubMCP 集成（mcporter）：github.com/steipete/mcporterDiscord 社区：项目 README 中有链接维基百科词条：en.wikipedia.org/wiki/OpenClawDigitalOcean 部署教程：digitalocean.com/community/tutorials/how-to-run-openclaw

原文地址：https://blog.csdn.net/u011265143/article/details/158380246

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