OpenClaw 是一个开源的、可扩展的 AI 助手平台,旨在让用户能够在本地环境中运行和定制自己的 AI 助手。与云端 AI 服务不同,OpenClaw 强调数据隐私和本地控制,所有数据都存储在本地,用户可以完全掌控自己的 AI 助手。
OpenClaw 的核心理念是模块化和可扩展性。通过 Skills(技能)系统,用户可以为 AI 助手添加各种功能,如天气查询、GitHub 操作、语音合成等。这种设计使得 OpenClaw 不仅是一个聊天工具,更是一个可以深度定制的智能助手平台。 OpenClaw 的核心特性
首先,本地优先。OpenClaw 完全在本地运行,不需要将数据发送到云端,保证了数据的隐私和安全。所有聊天记录、配置文件都存储在本地目录中。
其次,Skills(技能)系统。这是 OpenClaw 最强大的特性之一。Skills 是模块化的功能扩展,用户可以通过编写 SKILL.md 文件来定义新的技能,或者从社区下载现成的技能。
第三,多平台支持。OpenClaw 支持多种消息平台,包括 Web 聊天、Discord、Telegram、Slack、WhatsApp 等,用户可以选择自己喜欢的方式与 AI 助手交互。
此外,记忆系统。OpenClaw 内置了记忆系统,包括短期记忆(会话历史)和长期记忆(MEMORY.md),使得 AI 助手能够记住用户的偏好和重要信息。 适用场景
OpenClaw 适合以下场景:
注重隐私的用户:不想将敏感数据发送到云端 AI 服务 开发者:希望通过 Skills 系统定制自己的 AI 工作流 自动化需求:需要 AI 助手执行定时任务、系统操作等 多平台集成:希望在多个平台上使用同一个 AI 助手
修改配置示例:
# 设置默认模型openclaw configure model kimi-coding/k2p5# 查看当前配置openclaw status启动网关
OpenClaw 使用网关模式运行,需要先启动网关服务:
openclaw gateway start启动后,可以通过 http://localhost:8080 访问 Web 聊天界面。 核心概念
Skills(技能)
Skills 是 OpenClaw 的功能扩展单元,每个 Skill 都是一个独立的模块,包含特定的功能和知识。 Skill 的结构:
skill-name/├── SKILL.md # 技能定义文件(必需)├── scripts/ # 可执行脚本(可选)├── references/ # 参考文档(可选)└── assets/ # 资源文件(可选)SKILL.md 示例:
---name: weatherdescription: Get current weather and forecasts via wttr.in or Open-Meteo. Use when user asks about weather, temperature, or forecasts.---# Weather Skill## UsageSimply ask about weather in any location:- "What's the weather in Beijing?"- "Will it rain tomorrow?"Sessions(会话)
Session 是用户与 AI 助手的对话上下文。每个 Session 都有自己的历史记录,AI 助手可以基于上下文理解用户的意图。 Session 的类型: