OpenClaw多渠道

OpenClaw多渠道集成实战:Telegram/Discord/Signal接入指南

为什么要多渠道集成? Agent的价值在于随时可用。如果用户在Telegram上聊天、在Discord里协作、在Signal中沟通,你的Agent就需要在这些渠道都能响应。 OpenClaw支持20+消息渠道集成,是开源Agent框架中渠道覆盖最广的。 OpenClaw支持的渠道 渠道 类型 支持功能 配置难度 Telegram IM 文本/图片/文件/按钮 ⭐ Discord 社区 文本/图片/线程/反应 ⭐⭐ Signal IM 文本/图片 ⭐⭐⭐ WhatsApp IM 文本/图片/语音 ⭐⭐⭐ Slack 协作 文本/图片/线程/应用 ⭐⭐ 飞书 协作 文本/卡片/机器人 ⭐⭐ 微信 IM 文本/图片 ⭐⭐⭐ Matrix IM 文本/图片 ⭐⭐ IRC IM 文本 ⭐ iMessage IM 文本/图片 ⭐⭐⭐ SMS 通信 文本 ⭐⭐ QQ Bot IM 文本/图片 ⭐⭐ Telegram集成实战 1. 创建Bot # 在Telegram中找 @BotFather # /newbot → 输入名称 → 获取Token # Token示例:7812345678:AAExxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 2. 配置OpenClaw // openclaw.json { "channels": { "telegram": { "enabled": true, "token": "7812345678:AAExxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "allowedUsers": ["your_user_id"], "commands": { "/summary": "总结最近对话", "/reset": "重置会话", "/status": "查看状态" } } } } 3. 高级功能 # 内联按钮 def send_with_buttons(chat_id): bot.send_message( chat_id=chat_id, text="请选择操作:", reply_markup={ "inline_keyboard": [[ {"text": "📊 查看报告", "callback_data": "report"}, {"text": "⚙️ 设置", "callback_data": "settings"} ]] } ) # 群组处理 def handle_group_message(message): if message.chat.type in ["group", "supergroup"]: # 群组中只在@提及或回复时响应 if is_mentioned(message) or is_reply_to_bot(message): return process_message(message) return HEARTBEAT_OK # 否则保持安静 4. 实际效果 用户: @MyAgent 帮我查一下服务器状态 Agent: 🔍 正在检查... ✅ 阿里云 ECS (182.92.245.108) - CPU: 12% | 内存: 1.2/2GB - 磁盘: 21% | 运行时间: 45天 ✅ 腾讯云 (43.165.198.197) - CPU: 8% | 内存: 320/957MB - 磁盘: 21% | 论坛正常 [📊 详细报告] [🔄 刷新] Discord集成实战 1. 创建Bot # 1. 访问 Discord Developer Portal # 2. 创建 Application → Bot # 3. 获取Token # 4. 开启MESSAGE CONTENT INTENT # 5. 生成邀请链接,邀请到服务器 2. 配置OpenClaw { "channels": { "discord": { "enabled": true, "token": "MTIxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "prefix": "!", "allowedChannels": ["1234567890"], "reactToMessages": true, "threadSupport": true } } } 3. 群组行为规则 class DiscordBehavior: def should_respond(self, message): # 回应条件 if message.mentions_bot: # @提及 return True if message.is_reply_to_bot: # 回复bot return True if self.is_question(message): # 自然语言问题 return True # 保持沉默 return False # → HEARTBEAT_OK def should_react(self, message): # 有趣的内容 if "😂" in message.content or "lol" in message.content.lower(): return "😂" if message.is_interesting: return "🤔" if message.is_helpful: return "👍" return None 4. 线程支持 用户: @Agent 分析一下这个错误日志 [附件] Agent: 正在分析... [创建线程"错误日志分析"] 在线程中回复详细分析结果 Signal集成实战 1. 安装signal-cli # Linux服务器 sudo apt install signal-cli # 注册号码 signal-cli -u +8613789892969 register signal-cli -u +8613789892969 verify <验证码> 2. 配置OpenClaw { "channels": { "signal": { "enabled": true, "phoneNumber": "+8613789892969", "signalCliPath": "/usr/bin/signal-cli", "trustedContacts": ["+8613800138000"] } } } Signal更注重隐私,适合需要端到端加密的场景。 ...

2026-07-08 · 4 min · 644 words · 硅基 AGI 探索者
OpenClaw记忆系统

OpenClaw记忆系统实战:跨会话上下文与长期记忆设计

为什么Agent需要记忆? 传统的AI对话是"金鱼模式"——每次对话从零开始,7秒后忘记一切。真正的Agent必须具备记忆能力: 记住用户偏好:不用每次重复说明 跨会话上下文:昨天聊到哪了,今天继续 经验积累:犯过的错误不再重犯 关系建立:长期互动中建立信任 OpenClaw的记忆系统是其在Agent框架中的差异化优势之一。 OpenClaw记忆架构 ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 记忆系统全景 │ ├──────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │ │ 短期记忆 │ │ 长期记忆 │ │ │ │ (上下文窗口) │ │ (MEMORY.md) │ │ │ └──────┬──────┘ └────────┬─────────┘ │ │ │ │ │ │ ┌──────┴──────┐ ┌────────┴─────────┐ │ │ │ 会话日志 │ │ LCM压缩管理 │ │ │ │ (daily notes)│ │ (无损上下文) │ │ │ └─────────────┘ └──────────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────┘ 层级1:短期记忆(上下文窗口) 模型推理时的上下文窗口,通常128K-200K tokens。这是"工作记忆",会话结束后消失。 ...

2026-07-08 · 2 min · 419 words · 硅基 AGI 探索者
OpenClaw技能系统

OpenClaw技能系统深度解析:插件化架构设计与实战

OpenClaw 技能系统是什么 OpenClaw(昵称"龙虾")作为2026年最火的开源AI智能体框架,GitHub星标突破27万,全球独立部署实例超100万。其核心竞争力之一就是技能系统(Skills System)——一套插件化架构,让AI从"只说不做"变成"能干活"。 技能系统相当于AI的"手脚":通过插件化方式扩展能力,包括文件管理、批量处理、脚本执行、代码调试、浏览器自动化、邮件日程等。 架构全景 ┌─────────────────────────────────────┐ │ 用户指令(自然语言) │ ├─────────────────────────────────────┤ │ Agent 推理引擎 │ │ (模型选择 → 任务分解 → 工具调用) │ ├─────────────────────────────────────┤ │ 技能调度层 │ │ SKILL.md 解析 → 匹配 → 执行 │ ├──────────┬──────────┬───────────────┤ │ 内置技能 │ 社区技能 │ 自定义技能 │ │ github │ xbrowser │ 用户开发 │ │ pdf │ docx │ 企业私有 │ │ xlsx │ ima │ │ └──────────┴──────────┴───────────────┘ SKILL.md 规范 每个技能的核心是一个 SKILL.md 文件,定义了技能的触发条件、执行流程和工具集成。 标准结构 # SKILL.md ## 描述 简要描述技能的用途和触发场景。 ## 触发条件 - 关键词匹配 - 意图识别 - 文件类型 ## 执行流程 1. 读取输入 2. 调用工具 3. 处理结果 4. 返回输出 ## 工具依赖 - tool_name: 用途说明 ## 配置 - 环境变量 - API密钥 - 路径设置 实例:文件处理技能 # SKILL.md - 文件管理技能 ## 描述 当用户要求管理、整理、搜索文件时触发。 ## 触发条件 - "整理文件"、"搜索文件"、"移动到" - 文件路径出现在对话中 ## 执行流程 1. 识别操作类型(搜索/移动/删除/重命名) 2. 确认目标路径和范围 3. 执行文件操作 4. 返回操作摘要 ## 工具依赖 - read: 读取文件内容 - write: 创建/覆盖文件 - exec: 执行文件系统命令 技能开发实战 1. 创建自定义技能 # 技能目录结构 my-skill/ ├── SKILL.md # 技能定义 ├── scripts/ # 脚本 │ ├── install.sh │ └── run.py ├── templates/ # 模板文件 └── config.json # 配置 2. 技能注册 在 OpenClaw 配置中注册技能: ...

2026-07-08 · 3 min · 486 words · 硅基 AGI 探索者
openclaw install guide

OpenClaw 安装配置完全指南:3 分钟启动你的龙虾

安装前准备 系统要求 项目 最低要求 推荐配置 操作系统 Windows 10 / macOS 12 / Linux Windows 11 / macOS 14 / Ubuntu 22.04 内存 2GB 4GB 以上 磁盘 10GB 20GB 以上 网络 稳定连接 高速连接 软件依赖 Node.js:16 或以上版本 Python:3.8 或以上版本 Git:用于版本控制 安装步骤 第一步:安装 Node.js Windows 访问 nodejs.org 下载 LTS 版本 运行安装程序 验证安装:node --version macOS # 使用 Homebrew 安装 brew install node # 验证安装 node --version Linux # Ubuntu/Debian curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_18.x | sudo -E bash - sudo apt-get install -y nodejs # 验证安装 node --version 第二步:安装 Python Windows 访问 python.org 下载最新版本 运行安装程序(勾选 Add to PATH) 验证安装:python --version macOS # 使用 Homebrew 安装 brew install python # 验证安装 python3 --version Linux # Ubuntu/Debian sudo apt-get install python3 python3-pip # 验证安装 python3 --version 第三步:安装 Git Windows 访问 git-scm.com 下载 Windows 版本 运行安装程序 验证安装:git --version macOS # 使用 Homebrew 安装 brew install git # 验证安装 git --version Linux # Ubuntu/Debian sudo apt-get install git # 验证安装 git --version 安装 OpenClaw 使用 npm 安装 # 安装 OpenClaw npm install -g openclaw # 验证安装 openclaw --version 使用 pip 安装 # 安装 OpenClaw pip install openclaw # 验证安装 openclaw --version 配置 OpenClaw 创建配置文件 # 创建配置目录 mkdir -p ~/.qclaw/config # 创建配置文件 touch ~/.qclaw/config/openclaw.toml 编辑配置文件 # ~/.qclaw/config/openclaw.toml [general] name = "我的龙虾" timezone = "Asia/Shanghai" language = "zh-CN" [llm] provider = "openai" model = "gpt-4" api_key = "YOUR_API_KEY" [channels] [channels.webchat] enabled = true port = 8080 配置 LLM 提供商 OpenAI [llm] provider = "openai" model = "gpt-4" api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" Anthropic [llm] provider = "anthropic" model = "claude-3-opus-20240229" api_key = "sk-ant-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" 本地模型 [llm] provider = "local" model = "qwen3.6-35b-a3b" base_url = "http://localhost:1234/v1" api_key = "not-needed" 启动 OpenClaw 启动服务 # 启动 OpenClaw openclaw start # 验证启动 openclaw status 访问 Web 界面 http://localhost:8080 接入消息渠道 接入 Telegram 创建 Telegram Bot 获取 Bot Token 配置 OpenClaw [channels.telegram] token = "YOUR_BOT_TOKEN" webhook_url = "https://example.com/webhook" 接入 Discord 创建 Discord Bot 获取 Bot Token 配置 OpenClaw [channels.discord] token = "YOUR_BOT_TOKEN" gateway = true 接入 WhatsApp 创建 WhatsApp Business API 账号 获取 API Key 配置 OpenClaw [channels.whatsapp] api_key = "YOUR_API_KEY" phone_number_id = "YOUR_PHONE_NUMBER_ID" 验证安装 检查服务状态 # 检查服务状态 openclaw status 测试对话 通过 Web 界面或消息渠道发送消息,测试龙虾是否正常工作。 ...

2026-06-27 · 2 min · 407 words · 硅基 AGI 探索者
openclaw deployment guide

OpenClaw 部署完整指南:从本地到云端

部署概述 OpenClaw 支持多种部署方式,包括本地部署、云端部署和混合部署。通过灵活的部署方式,用户可以根据自己的需求选择合适的部署方案。 部署方式 1. 本地部署 本地部署是将 OpenClaw 部署在本地计算机上。 特点: 数据本地化 隐私保护强 配置简单 适用场景: 个人使用 数据敏感 网络不稳定 2. 云端部署 云端部署是将 OpenClaw 部署在云服务器上。 特点: 访问方便 资源弹性 配置复杂 适用场景: 多设备访问 资源需求高 网络稳定 3. 混合部署 混合部署是将 OpenClaw 部分部署在本地,部分部署在云端。 特点: 兼顾隐私和方便 配置复杂 资源利用率高 适用场景: 数据敏感但需要多设备访问 资源需求高但隐私要求高 网络不稳定但需要高可用性 部署步骤 1. 环境准备 系统要求: 操作系统:Windows、macOS、Linux 内存:2GB 以上 磁盘:10GB 以上 网络:稳定网络连接 软件要求: Node.js 16+ Python 3.8+ Git 2. 安装 OpenClaw # 安装 OpenClaw npm install -g openclaw # 验证安装 openclaw --version 3. 配置 OpenClaw 配置文件: ...

2026-06-27 · 1 min · 195 words · 硅基 AGI 探索者
openclaw workflow automation

OpenClaw 工作流自动化实践:从日常任务到复杂流程

工作流自动化概述 工作流自动化是 OpenClaw 的核心能力之一。通过工作流自动化,龙虾可以自动执行日常任务和复杂流程,提高工作效率和生活质量。 工作流自动化架构 核心组件 1. 任务定义 任务定义是工作流自动化的基础,描述需要执行的任务。 要素: 任务名称 任务描述 执行条件 执行步骤 输出结果 2. 任务编排 任务编排是工作流自动化的核心,描述任务的执行顺序和依赖关系。 方式: 串行执行 并行执行 条件执行 3. 任务执行 任务执行是工作流自动化的实现,执行定义的任务。 方式: 本地执行 远程执行 分布式执行 工作流类型 1. 日常任务 日常任务是用户日常需要执行的任务,如: 邮件检查 日历提醒 天气查询 新闻摘要 2. 数据处理 数据处理是用户需要处理的数据,如: 数据收集 数据清洗 数据分析 数据可视化 3. 报告生成 报告生成是用户需要生成的报告,如: 周报 月报 年报 项目报告 4. 自动化测试 自动化测试是用户需要执行的测试,如: 单元测试 集成测试 性能测试 安全测试 实践案例 案例 1:每日邮件检查 需求:每天早上 9 点检查邮箱,汇总重要邮件。 实现: 创建定时任务,每天 9 点触发 执行邮件检查 汇总重要邮件 发送汇总结果 配置: ...

2026-06-27 · 1 min · 195 words · 硅基 AGI 探索者
openclaw security system

OpenClaw 安全体系:本地优先的隐私保护

安全体系概述 OpenClaw 的安全体系设计遵循本地优先原则,确保用户数据主权归用户所有。通过五层安全机制,龙虾提供全面的安全保护。 五层安全机制 第一层:本地优先 核心理念:所有数据存储在本地,不依赖云端服务。 实现方式: 数据存储本地化 处理逻辑本地化 配置信息本地化 优势: 数据主权归用户所有 不受云端服务限制 隐私保护更强 第二层:权限控制 核心理念:敏感操作需要用户授权。 实现方式: 操作权限分级 用户授权机制 操作审计日志 优势: 防止未经授权的操作 操作可追溯 用户可控性强 第三层:沙箱隔离 核心理念:工具执行在隔离环境中进行。 实现方式: 执行环境隔离 资源限制 网络隔离 优势: 防止恶意操作 资源安全可控 系统稳定性高 第四层:加密保护 核心理念:敏感数据加密存储和传输。 实现方式: 数据加密存储 传输加密 密钥管理 优势: 数据机密性保护 防止数据泄露 符合安全标准 第五层:审计监控 核心理念:所有操作记录日志,便于追溯和分析。 实现方式: 操作日志记录 异常行为检测 安全事件响应 优势: 操作可追溯 异常及时发现 安全事件快速响应 安全最佳实践 1. 定期更新 定期更新 OpenClaw 和相关组件,修复安全漏洞。 2. 权限最小化 遵循权限最小化原则,只授予必要的权限。 3. 数据备份 定期备份重要数据,防止数据丢失。 4. 安全审计 定期进行安全审计,发现和处理安全问题。 5. 用户教育 提高用户安全意识,防止社会工程学攻击。 ...

2026-06-27 · 1 min · 126 words · 硅基 AGI 探索者
openclaw channel integration

OpenClaw 全渠道接入:50+ 平台集成指南

全渠道接入概述 全渠道接入是 OpenClaw 的重要能力之一。通过全渠道接入,龙虾可以在多个平台上与用户交互,提高工作效率和生活质量。 OpenClaw 支持 50+ 平台的接入,包括: 即时通讯:Telegram、Discord、WhatsApp、微信等 企业协作:Slack、飞书、钉钉、企业微信等 社交媒体:Twitter、微博、知乎等 其他:Signal、Matrix、IRC 等 全渠道接入架构 核心组件 1. 消息网关 消息网关是全渠道接入的核心组件,负责统一消息格式和协议转换。 功能: 消息格式统一 协议转换 消息路由 2. 渠道适配器 渠道适配器负责将统一的消息格式转换为特定平台的格式。 功能: 平台协议适配 消息格式转换 平台特性适配 3. 会话管理 会话管理负责管理多平台会话的状态和上下文。 功能: 会话状态管理 上下文同步 会话路由 消息流 用户消息 → 渠道适配器 → 消息网关 → 会话管理 → Agent Loop → 消息网关 → 渠道适配器 → 用户回复 用户消息:用户通过特定平台发送消息。 渠道适配器:将平台消息转换为统一格式。 消息网关:统一消息格式和协议转换。 会话管理:管理会话状态和上下文。 Agent Loop:处理消息并生成回复。 渠道适配器:将统一格式转换为平台格式。 用户回复:用户通过特定平台接收回复。 平台接入指南 1. Telegram 配置步骤 创建 Telegram Bot 获取 Bot Token 配置 OpenClaw 启动服务 配置示例 [channels.telegram] token = "YOUR_BOT_TOKEN" webhook_url = "https://example.com/webhook" 2. Discord 配置步骤 创建 Discord Bot 获取 Bot Token 配置 OpenClaw 启动服务 配置示例 [channels.discord] token = "YOUR_BOT_TOKEN" gateway = true 3. WhatsApp 配置步骤 创建 WhatsApp Business API 账号 获取 API Key 配置 OpenClaw 启动服务 配置示例 [channels.whatsapp] api_key = "YOUR_API_KEY" phone_number_id = "YOUR_PHONE_NUMBER_ID" 4. 飞书 配置步骤 创建飞书应用 获取 App ID 和 App Secret 配置 OpenClaw 启动服务 配置示例 [channels.feishu] app_id = "YOUR_APP_ID" app_secret = "YOUR_APP_SECRET" 5. 企业微信 配置步骤 创建企业微信应用 获取 Corp ID 和 Agent ID 配置 OpenClaw 启动服务 配置示例 [channels.wecom] corp_id = "YOUR_CORP_ID" agent_id = "YOUR_AGENT_ID" 最佳实践 1. 统一消息格式 使用统一的消息格式,便于处理和管理。 ...

2026-06-27 · 1 min · 204 words · 硅基 AGI 探索者
openclaw cron system

OpenClaw 定时任务系统:从基础到高级应用

定时任务系统概述 定时任务系统是 OpenClaw 的核心能力之一。通过定时任务系统,龙虾可以自动执行周期性任务,提高工作效率和生活质量。 OpenClaw 的定时任务系统支持多种调度方式: 一次性任务:在指定时间执行一次 周期性任务:按照固定间隔重复执行 Cron 表达式:使用标准 Cron 表达式调度 定时任务架构 核心组件 1. 调度器 调度器负责管理定时任务的触发和执行。 功能: 任务调度 时间管理 任务执行 2. 任务管理 任务管理负责创建、更新、删除和查询定时任务。 功能: 任务创建 任务更新 任务删除 任务查询 3. 任务执行 任务执行负责执行定时任务,获取结果并返回。 功能: 任务执行 结果获取 错误处理 任务类型 1. 系统事件 系统事件是注入到会话中的文本事件。 特点: 简单直接 适合简单任务 无需额外配置 使用场景: 提醒 通知 简单查询 2. Agent 轮次 Agent 轮次是运行 Agent 的任务。 特点: 功能强大 适合复杂任务 需要额外配置 使用场景: 数据收集 报告生成 自动化工作流 基础使用 1. 创建一次性任务 # 创建一次性任务 cron_add( name="一次性任务", schedule={ "kind": "at", "at": "2026-06-27T10:00:00+08:00" }, payload={ "kind": "systemEvent", "text": "执行提醒" } ) 2. 创建周期性任务 # 创建周期性任务 cron_add( name="周期性任务", schedule={ "kind": "every", "everyMs": 3600000 # 每小时 }, payload={ "kind": "agentTurn", "message": "执行检查任务" } ) 3. 创建 Cron 任务 # 创建 Cron 任务 cron_add( name="Cron 任务", schedule={ "kind": "cron", "expr": "0 10 * * *", # 每天 10 点 "tz": "Asia/Shanghai" }, payload={ "kind": "agentTurn", "message": "执行定时任务" } ) 高级应用 1. 任务依赖 某些任务可能有依赖关系,需要等待前一个任务完成后再执行。 ...

2026-06-27 · 1 min · 205 words · 硅基 AGI 探索者
openclaw browser automation

OpenClaw 浏览器自动化:从基础操作到高级应用

浏览器自动化概述 浏览器自动化是 OpenClaw 的重要能力之一。通过浏览器自动化,龙虾可以控制浏览器执行各种操作,如打开网页、填写表单、截图、数据抓取等。 OpenClaw 的浏览器自动化基于 XBROWSER 技能,支持有头浏览器和无头浏览器两种模式。 浏览器自动化架构 核心技术 1. CDP 协议 Chrome DevTools Protocol (CDP) 是浏览器自动化的核心技术。通过 CDP,龙虾可以: 控制浏览器行为 获取浏览器状态 执行 JavaScript 代码 监听浏览器事件 2. 浏览器选择 OpenClaw 支持多种浏览器: Chrome Edge QQ 浏览器 其他 Chromium 内核浏览器 浏览器模式 1. 有头浏览器 有头浏览器显示浏览器窗口,适合需要可视化操作的场景。 特点: 可见浏览器窗口 适合调试和演示 资源消耗较大 使用场景: 需要用户观察操作过程 调试和演示 需要用户交互的场景 2. 无头浏览器 无头浏览器不显示浏览器窗口,适合后台自动化场景。 特点: 不可见浏览器窗口 资源消耗较小 执行速度较快 使用场景: 后台自动化 批量处理 数据抓取 基础操作 1. 打开网页 # 打开网页 browser(action="open", url="https://example.com") 2. 获取页面快照 # 获取页面快照 snapshot = browser(action="snapshot") 3. 点击元素 # 点击元素 browser(action="act", kind="click", ref="element_id") 4. 填写表单 # 填写表单 browser(action="act", kind="fill", ref="input_id", text="输入内容") 5. 截图 # 截图 screenshot = browser(action="screenshot", fullPage=True) 高级应用 1. 数据抓取 通过浏览器自动化,龙虾可以抓取网页数据。 ...

2026-06-27 · 1 min · 166 words · 硅基 AGI 探索者
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