什么是 OpenClaw

核心特点：

本地运行，数据隐私安全
高度可定制，支持自定义技能（Skills）
支持多种大模型（Qwen、Kimi 等）
丰富的工具生态

环境准备

系统要求

操作系统：macOS（已验证 Darwin 24.6.0 arm64）
Node.js：v25.6.1 或更高版本
Shell：zsh（推荐）
内存：建议 8GB+
磁盘空间：至少 5GB 可用空间

依赖安装

# 安装 Homebrew（如果还没有）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 安装 Node.js（OpenClaw 运行时依赖）
brew install node

# 验证
node --version

安装步骤

1. 安装 OpenClaw

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

openclaw --version

2. 初始化工作空间

mkdir -p ~/.openclaw/workspace
cd ~/.openclaw/workspace

openclaw onboard

3. 启动 Gateway 服务

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3

openclaw gateway status
openclaw gateway start
openclaw gateway logs

配置详解

核心配置文件结构

~/.openclaw/workspace/
├── AGENTS.md          # 助手行为准则和工作流程
├── SOUL.md            # 助手的人格设定
├── USER.md            # 用户信息配置
├── IDENTITY.md        # 助手身份信息
├── TOOLS.md           # 本地工具和配置备注
├── MEMORY.md          # 长期记忆（主会话专用）
├── memory/            # 每日记忆文件
│   └── YYYY-MM-DD.md
├── HEARTBEAT.md       # 定时任务配置
└── skills/            # 自定义技能目录

关键配置文件说明

AGENTS.md - 行为准则

定义助手的工作流程、记忆管理策略、安全边界和群聊参与规则。

核心原则：

先读文件再行动，不盲目询问
重要信息必须写入文件，”文字 > 大脑”
外部操作（发邮件、发推文）需要确认
群聊中保持适度参与，不刷屏

SOUL.md - 人格设定

定义助手的核心特质（真诚、有意见、资源导向）、边界意识和沟通风格。

TOOLS.md - 本地配置

存放环境特定的配置，比如搜索策略优先级、设备名称、TTS 语音偏好等。

示例：

## Search Strategy
1. Tavily Search (优先)
2. Brave Search (备用)
3. Multi Search Engine (兜底)

HEARTBEAT.md - 定时任务

配置轻量级定时任务，零 Token 消耗：

1	echo '0 8 * * * /path/to/script.sh >> /path/to/log.log 2>&1' \| crontab -

适合每日信息抓取、定时检查更新、批量任务处理等场景。

可用 Skills 介绍

OpenClaw 通过 Skills 系统扩展功能，以下是部分已有的 Skills：

搜索类：

tavily-search：AI 优化的搜索，返回干净内容，大多数场景首选
multi-search-engine：17 个引擎集成（8 国内 + 9 国际），适合复杂搜索和隐私需求
web_search：Brave Search 集成，备用方案
web_fetch：网页内容提取

多媒体类：

peekaboo：macOS UI 自动化（截图、UI 操作）
weather：天气查询
douyin-hot-trend：抖音热榜抓取

文档协作类：

feishu-doc / feishu-drive / feishu-wiki / feishu-bitable / feishu-chat：飞书全家桶，覆盖文档、云盘、知识库、多维表格和聊天

系统管理类：

healthcheck：安全审计和系统检查
skill-creator：技能创建和管理
clawhub：技能市场搜索安装

AI 模型类：

ollama-local：本地 Ollama 模型管理

安装新 Skills

clawhub search <关键词>
clawhub install <skill-name>
clawhub update
clawhub list

从 openclaw-cn 切换到原版 openclaw

初次尝试时使用了国内社区维护的 openclaw-cn 版本，但遇到了严重问题：

Kimi Coding Plan 无法使用，配置了 API Key 后模型始终调不通
即使没有成功调用，也会消耗 Token

解决方案很简单——切换到原版：

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npm uninstall -g openclaw-cn
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
openclaw --version

切换后 Kimi 模型和其他功能恢复正常，Token 消耗也不再异常。

经验：除非有特殊的国内网络需求，建议直接使用原版 OpenClaw。安装后立即测试核心功能是否正常。

模型配置：使用 NVIDIA 免费 Token

Kimi 的免费额度耗尽后，发现 NVIDIA 提供了免费的 Qwen 模型 Token，可以继续使用 OpenClaw。

获取 NVIDIA 免费 Token

注册 NVIDIA NGC 平台（免费）
登录后进入 “API Keys” 页面，创建 API Key
可用模型包括 Qwen 2.5 系列（Qwen2.5-72B、Qwen2.5-Coder 等），每月免费额度足够日常使用

配置 openclaw.json

OpenClaw 的主配置文件位于 ~/.openclaw/openclaw.json：

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "nvidia": {
        "baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
        "apiKey": "nvapi-你的API-Key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen/qwen3.5-122b-a10b",
            "name": "Qwen 3.5 122B A10B",
            "api": "openai-completions",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "nvidia/qwen/qwen3.5-122b-a10b"
      }
    }
  }
}

配置说明：

baseUrl：NVIDIA 集成 API 地址
contextWindow：262144（256K 上下文）
maxTokens：8192（单次响应最大 token 数）
cost 全部为 0，表示使用免费额度

安全提示：不要将 API Key 提交到 Git，建议使用环境变量或 .env 文件管理。

验证

openclaw status
# 应该看到类似：
# Model: nvidia/qwen/qwen3.5-122b-a10b
# Cost: $0.0000 (免费额度)
# Context: 131k/262k (50%)

注意事项

NVIDIA 免费额度有使用限制，合理控制频率
Qwen 2.5 系列性能优秀，适合代码生成和文本分析
使用 .gitignore 排除配置文件中的敏感信息

最佳实践

记忆管理

即时记录：重要信息立刻写入 memory/YYYY-MM-DD.md
定期整理：每周 review，更新 MEMORY.md
分类清晰：决策、经验、教训分开记录

自动化任务：Heartbeat vs Cron

场景	推荐方案	原因
多任务批量检查	Heartbeat	可结合对话上下文
精确时间执行	Cron	时间准确，独立运行
零 Token 需求	Cron + 脚本	完全不消耗 Token
需要 AI 判断	Heartbeat	可调用大模型

浏览器操作

效率技巧：

用 snapshot 检查页面状态后再操作
批量获取 URL 后立即下载，避免签名过期
文件上传前先复制到 /tmp/openclaw/uploads/
分步操作，避免超时

重试机制示例：

for (let i = 0; i < 3; i++) {
  try {
    await click(ref);
    break;
  } catch (e) {
    if (i === 2) throw e;
    await snapshot({delayMs: 2000});
  }
}

安全边界

需要确认：发送邮件、发布公开内容、删除重要数据、访问外部 API

可自由执行：读取本地文件、搜索网络、整理工作空间、更新记忆文件

节瓜的生活经验

OpenClaw 部署与配置全指南：从零开始搭建你的 AI 助手