OpenClaw

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。 ...

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： ...

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： ...

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。 ...

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。 ...

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。 ...

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。 ...

子代理编排概述 子代理编排是 OpenClaw 的核心能力之一。通过子代理编排，龙虾可以同时处理多个任务，提高效率和并发处理能力。 子代理编排的核心思想是将复杂任务拆分为多个子任务，并行执行，最后汇总结果。 子代理架构 子代理类型 1. 隔离子代理 隔离子代理有独立的上下文，不共享父会话的对话历史。 特点： 上下文独立 适合执行独立任务 不会泄露父会话信息 使用场景： 执行敏感操作 处理独立任务 批量处理数据 2. Fork 子代理 Fork 子代理共享父会话的对话历史。 特点： 共享上下文 适合需要父会话信息的任务 可以访问父会话的文件 使用场景： 需要父会话信息的任务 文件操作 信息查询 子代理生命周期 1. 创建 通过 sessions_spawn 创建子代理。 subagent = sessions_spawn( task="执行特定任务", label="子代理标签", context="isolated" # 隔离模式 ) 2. 运行 子代理在独立环境中运行，执行任务。 3. 监控 通过 subagents 监控子代理的状态。 # 获取子代理列表 subagents_list = subagents(action="list", recentMinutes=60) 4. 完成 子代理完成后，通过回调机制通知父会话。 5. 清理 子代理完成后自动清理资源。 并行任务处理 并行执行 OpenClaw 支持并行执行多个子代理，提高任务处理效率。 限制： 并发上限：通常限制为 5 个并发子代理 资源限制：受服务器资源限制 任务依赖：某些任务可能有依赖关系 任务拆分策略 1. 按任务类型拆分 将不同类型的任务拆分为不同的子代理。 ...

会话管理概述 OpenClaw 支持多会话管理，每个会话是一个独立的对话上下文。通过多会话管理，用户可以同时处理多个任务，提高效率和并发处理能力。 OpenClaw 的会话类型包括： 主会话：与用户的直接对话 子会话：由父会话创建的独立会话 定时会话：由定时任务触发的会话 主会话 定义 主会话是与用户的直接对话，是用户与龙虾交互的主要入口。 特点 持久化：跨会话有效 上下文完整：包含完整的对话历史 用户直接交互：用户可以直接与龙虾对话 使用场景 日常对话 任务执行 信息查询 文件操作 子会话 定义 子会话是由父会话创建的独立会话，用于执行特定任务。 特点 独立性：子会话有独立的上下文 可并行：多个子会话可以并行执行 可管理：父会话可以管理子会话的生命周期 创建方式 # 创建子会话 subagent = sessions_spawn( task="执行特定任务", label="子会话标签", runtime="subagent" ) 使用场景 并行执行多个任务 执行耗时较长的任务 隔离敏感操作 批量处理数据 生命周期管理 1. 创建 通过 sessions_spawn 创建子会话。 2. 监控 通过 subagents 监控子会话的状态。 3. 等待 通过 sessions_yield 等待子会话完成。 4. 清理 子会话完成后自动清理。 定时会话 定义 定时会话是由定时任务触发的会话，用于执行周期性任务。 特点 定时触发：按照预定的时间触发 自动化：无需用户干预 可配置：可以配置触发时间和任务内容 创建方式 # 创建定时任务 cron = cron_add( name="定时任务名称", schedule={ "kind": "cron", "expr": "0 10 * * *" # 每天 10 点 }, payload={ "kind": "agentTurn", "message": "执行特定任务" } ) 使用场景 定时备份 定时检查 定时报告 定时推送 会话管理架构 数据流 用户请求 → 会话管理器 → 会话创建/查找 → 任务执行 → 结果返回 会话管理器：管理会话的创建、查找和销毁。 ...

记忆系统概述 记忆系统是 OpenClaw 的核心能力之一。通过记忆系统，龙虾可以记住用户偏好、历史对话、项目信息等，提供个性化和上下文感知的服务。 OpenClaw 的记忆系统分为三层： 短期记忆：当前会话的对话历史 长期记忆：持久化存储的用户信息和偏好 知识检索：从记忆文件中检索相关信息 短期记忆 定义 短期记忆是指当前会话中的对话历史，由 LLM 的上下文窗口管理。 特点 容量有限：受限于 LLM 的上下文窗口大小 时效性强：只在当前会话中有效 自动管理：由 OpenClaw 自动维护 工作原理 用户消息 → 添加到对话历史 → 发送给 LLM → 获取回复 → 更新对话历史 添加消息：将用户消息和 LLM 回复添加到对话历史中。 发送给 LLM：将对话历史作为上下文发送给 LLM。 获取回复：LLM 基于上下文生成回复。 更新历史：将回复添加到对话历史中。 上下文窗口管理 当对话历史超过上下文窗口时，OpenClaw 会： 压缩早期消息 移除不重要的内容 保留关键信息 长期记忆 定义 长期记忆是持久化存储的用户信息和偏好，存储在文件系统上。 存储结构 ~/.qclaw/ ├── workspace/ │ ├── MEMORY.md # 长期记忆文件 │ ├── memory/ # 每日记忆文件 │ │ ├── 2026-06-27.md │ │ └── 2026-06-28.md │ └── ... └── ... MEMORY.md 文件 MEMORY.md 是长期记忆的核心文件，包含： ...