OpenClaw：你的全能私人 AI 助理

什么是 OpenClaw？为什么它火了？

OpenClaw 是一个开源的、可本地部署的 AI 智能体（Agent）平台。简单来说，它不像 ChatGPT 那样是一个网页，而是一个运行在你电脑或服务器上的“大脑”，它可以接管你的聊天软件（微信、Discord、Telegram、飞书等），并拥有“手和脚”（Tools/Skills）。

🔥 爆火原因：

• 真正的数据私有化：不像云端 AI，OpenClaw 的记忆和逻辑运行在你自己的设备上（Your Device, Your AI）。
• 全平台渗透：它直接“住”在你的通讯软件里。你不需要打开特定 App，直接在 WhatsApp 或 Telegram 里给它发消息，它就能帮你查邮件、写代码、甚至控制智能家居。
• “龙虾”信仰 (The Lobster Way)：项目吉祥物是只龙虾 🦞，社区文化非常活跃（Meme 驱动开发），拥有海量的第三方插件（Skills）。
• 极低门槛：支持通过 GitHub Codespaces 一键白嫖云端环境部署，完全免费。

它能做什么？

部署好 OpenClaw 后，它就不仅仅是一个聊天机器人了，而是一个拥有执行力的数字分身。

🎮 玩法一：跨应用“影分身”

你可以在 Discord 里让它去整理你的 Gmail 邮件，然后把摘要发到你的 Telegram 上。它打通了不同软件之间的壁垒。

🎮 玩法二：无限扩展的“技能树” (Skills)

OpenClaw 最大的特色是 Skill Store（技能商店）。你可以给它安装各种技能：

• 搜索技能：不仅能联网，还能深度阅读网页。
• 绘图/视觉：接管 Stable Diffusion 生成图片。
• 代码解释器：像 Claude Artifacts 一样实时写代码并运行。
• HomeAssistant：让它帮你关灯、开空调。

🎮 玩法三：完全体“自动化工作流”

你可以设置 Cron Job（定时任务）。

场景：每天早上 8:00，自动爬取 GitHub Trending 和 科技新闻，生成一份简报，推送到你的微信/飞书。

部署教程

GitHub Codespaces 方案

这是目前最流行、零成本、不需要自己买服务器的方案，适合尝鲜。

✅ 准备工作

1. GitHub 账号。
2. Discord 账号（作为我们和 OpenClaw 交互的界面，虽然支持很多平台，但 Discord 配置最简单）。
3. 大模型 API Key（推荐使用 DeepSeek、Kimi 或 OpenAI，国内用户推荐 Kimi/DeepSeek）。

🚀 创建云端环境

1. 登录 GitHub，访问 OpenClaw 官方仓库（或者直接创建一个新的空仓库）。
2. 点击 “Code” -> “Codespaces” -> “Create codespace on main”。
3. 等待 1-2 分钟，你会看到一个类似 VS Code 的网页版编辑器。

🛠️ 一键安装

在网页版 VS Code 下方的“终端 (Terminal)”中，粘贴并运行以下官方安装命令（注意：命令可能会随版本更新，以下为通用引导命令）：

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

安装过程大约需要 2-3 分钟，你会看到一只巨大的 🦞 字符画，这代表核心组件安装成功。

⚙️ 配置模型 (Model)

安装完成后，终端会提示你进行配置，或者你可以手动输入：

openclaw configure

1. 选择 LLM Provider（模型提供商）：选择 OpenAI Compatible（如果你用 DeepSeek/Kimi 就选这个）。
2. 输入 Base URL：
   • DeepSeek: https://api.deepseek.com/v1
   • Kimi: https://api.moonshot.cn/v1
3. 输入 API Key：粘贴你的 Key。

🤖 连接 Discord

1. 去 Discord Developer Portal 创建一个新的 Application，拿到 Bot Token。
2. 在 OpenClaw 的配置菜单中，选择 Connectors -> Discord。
3. 粘贴你的 Bot Token。
4. 关键步骤：启动服务！在终端输入：Bashopenclaw start

🔐 配对 (Pairing)

这是最重要的一步。为了安全，OpenClaw 不会随便理人。

1. 去你的 Discord 服务器，找到你的 Bot（它现在应该是在线状态）。
2. 私聊 (DM) 你的 Bot，随便发个 hello。
3. Bot 会回复你一串 Pairing Code (配对码)，例如 123-456。
4. 回到 GitHub Codespaces 的终端，输入：Bashopenclaw pairing approve discord 123-456
5. 部署完成！ 现在 Bot 会回复你：“Connected! 🦞”。

部署成功后，你直接在 Discord 里跟它聊天即可。以下是一些高频指令（直接发给 Bot）：

⚠️ 注意事项

• Codespaces 休眠：免费版 Codespaces 闲置一段时间会自动关闭。如果 Bot 下线了，重新打开 GitHub Codespaces 运行 openclaw start 即可。

Docker Compose

这是目前最干净、最好维护的部署方式。你不需要担心 Python 版本冲突或依赖地狱。

1. 安装 Docker & Docker Compose

如果你还没安装 Docker，直接使用官方一键脚本：

curl -fsSL https://get.docker.com | bash

2. 创建项目目录

为了管理方便，我们创建一个专门的文件夹：

mkdir -p /opt/openclaw
cd /opt/openclaw

3. 创建配置文件

我们需要两个文件：docker-compose.yml (定义运行方式) 和 .env (存放敏感信息)。

第一步：创建 .env 文件

nano .env

粘贴以下内容（根据你的实际情况修改）：

# .env
# LLM 配置 (以 DeepSeek 为例)
LLM_PROVIDER=openai_compatible
LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
LLM_API_KEY=sk-your-actual-api-key-here

# 基础配置
LOG_LEVEL=INFO
TZ=Asia/Shanghai

按 Ctrl+X，然后输入 Y 并回车保存退出。

第二步：创建 docker-compose.yml 文件

nano docker-compose.yml

粘贴以下内容：

version: '3.8'

services:
  openclaw:
    image: openclaw/core:latest  # 官方镜像
    container_name: openclaw_bot
    restart: always  # 崩溃或重启服务器后自动启动
    env_file:
      - .env
    volumes:
      - ./data:/app/data        # 挂载数据目录，确保Bot的"记忆"不丢失
      - ./skills:/app/skills    # 挂载技能目录，方便手动安装插件
      - ./config:/app/config    # 挂载配置目录
    network_mode: "host"        # 推荐host模式，网络延迟最低，且方便本地端口映射

4. 启动服务

在 /opt/openclaw 目录下执行：

docker compose up -d

• up：启动
• -d：后台运行 (Detached mode)

5. 获取配对码 (重要)

服务启动后，你需要查看日志来获取 Pairing Code（配对码）或者确认连接状态：

docker compose logs -f

看到类似 [OpenClaw] Waiting for pairing... 的日志后，去 Discord 私聊 Bot 即可。

当然你也可以直接在1panel应用商店里一键安装（最省心）

注意事项

模型消耗：OpenClaw 会频繁调用 API 进行思考，建议关注你的 Token 额度。