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1.1 项目起源与发展历程

OpenClaw 由奥地利资深开发者、PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger 于 2025 年 11 月发起，最初以为名发布，核心初衷是打造一个能真正落地执行任务的本地 AI 助手，而非单纯的对话机器人。

项目发展经历了关键迭代：

• 2025 年 11 月：初代版本 Clawdbot 发布，快速在极客圈走红
• 2026 年 1 月：因商标问题短暂更名为 Moltbot（寓意龙虾 “蜕壳” 重生）
• 2026 年 1 月 30 日：正式定名为OpenClaw，明确开源中立定位
• 2026 年 2 月：转向独立基金会运营，GitHub Star 突破 20 万，成为全球顶流 AI Agent 项目

1.2 核心定位与核心优势

OpenClaw 是一款完全开源、模型无关、本地优先的 AI 智能体执行网关。它的核心定位一句话概括：用自然语言指挥设备，让 AI 替你完成真实操作。

和传统聊天 AI 的本质区别：

它的核心优势：

1. 模型无关：兼容 Claude、GPT、Gemini、通义千问、DeepSeek、Kimi 等国内外主流大模型，也支持 Ollama 本地模型，可自由切换甚至混搭使用
2. 零门槛上手：无需编程基础，一键脚本部署，自然语言即可定义自动化任务
3. 极致扩展：官方 ClawHub 技能市场拥有超 1.3 万社区贡献的技能包，覆盖办公、开发、生活等几乎所有场景，可按需安装，也可自定义开发
4. 全平台适配：支持 Windows、macOS、Linux 全系统，可在本地电脑、轻量服务器、嵌入式设备上运行
5. 多通道统一：支持微信、Telegram、WhatsApp、飞书、Slack 等 50 + 平台收发指令，跨设备跨会话任务不中断

1.3 核心架构与工作原理

OpenClaw 本身不做大模型训练，它的核心是连接大模型推理能力、用户聊天入口、本地系统执行能力的中枢桥梁，核心由四大模块构成：

1. Gateway 网关：系统的神经中枢，负责消息路由、模型调度、工具调用的统一管理，同时对接各类通讯与办公平台，单端口复用 WebSocket+HTTP 协议
2. Agent 智能体：系统的决策核心，接入大语言模型负责理解用户意图、拆解任务步骤、规划执行路径、处理复杂上下文，支持多智能体并行协作
3. Skills 技能：AI 执行任务的 “抓手”，模块化的能力扩展单元，通过标准化的自然语言文档即可定义，无需复杂代码开发
4. Memory 记忆：持久化上下文存储系统，采用向量索引 + 全文检索 + Markdown 文件的组合方案，能记住用户偏好、任务历史，跨会话保持上下文连贯

1.4 典型使用场景

• 办公自动化：自动汇总邮件、整理会议纪要、批量处理 Excel 数据、生成周报、定时发送通知
• 开发提效：自动拉取代码、执行构建部署、监控服务器状态、处理日志告警、编写并调试代码片段
• 生活效率：自动整理下载文件夹、定时备份文件、追踪快递物流、生成旅行攻略并预订行程
• 内容创作：自动追踪全网热点、生成选题方案、多平台内容分发、数据复盘分析

2.1 系统与硬件要求

官方最低配置要求如下，个人使用推荐配置高于最低标准，运行更流畅：

2.2 核心依赖准备

OpenClaw 的核心运行依赖是Node.js 22 及以上 LTS 版本，部分技能需要 Python 3.10+，源码编译需要 Git。

新手建议：无需提前手动安装 Node.js，官方一键脚本会自动检测并安装匹配的 Node.js 版本，避免版本冲突。

2.3 提前准备内容

1. 大模型 API Key：OpenClaw 本身不含大模型，需要对接第三方模型才能运行，提前注册对应平台并生成 API Key，推荐选择：
   • 国内用户：阿里云百炼、DeepSeek、Kimi、通义千问（新用户均有免费额度）
   • 海外用户：Anthropic Claude、OpenAI GPT、Google Gemini
2. 管理员权限：Windows 系统需要以管理员身份运行 PowerShell，macOS/Linux 需要 sudo 权限，确保脚本可正常安装依赖
3. 路径要求：所有安装路径、工作区路径必须为全英文，避免中文、空格、特殊字符导致安装或运行失败

本文提供 4 种部署方式，新手优先选择官方一键脚本部署，进阶用户可根据需求选择包管理器、源码编译或 Docker 部署。

方式一：官方一键脚本部署（新手首选，全平台通用）

这是官方推荐的极简部署方式，脚本会自动检测系统环境、安装对应依赖、完成核心程序部署，全程无需手动配置，复制一行命令即可完成。

1. Windows 系统部署步骤

1. 右键点击开始菜单，选择Windows PowerShell (管理员) 或终端 (管理员)，打开管理员权限的命令行窗口
2. （可选）解锁脚本执行权限，避免系统拦截：

     3. 复制官方一键安装命令，粘贴到终端回车执行：

     4. 等待脚本执行完成，出现提示即为安装成功

补充：Windows 系统官方更推荐使用 WSL2 环境运行，性能和兼容性更好，先执行安装 WSL2，再在 Linux 子系统中执行 macOS/Linux 的安装命令

2. macOS/Linux 系统部署步骤

1. 打开系统终端（macOS 可通过 Launchpad 搜索 “终端”，Linux 可使用 Ctrl+Alt+T 快捷键）
2. 复制官方一键安装命令，粘贴到终端回车执行：

     3. 若提示权限不足，在命令前添加 sudo 执行：

     4. 等待脚本执行完成，出现成功提示即为安装完成

方式二：包管理器安装（进阶用户，npm/pnpm）

适合熟悉 Node.js 生态的用户，方便版本管理和更新，需提前安装 Node.js 22+。

npm 安装

pnpm 安装（推荐，速度更快，占用空间更小）

方式三：源码编译安装（开发者，自定义修改）

适合想要修改源码、二次开发的用户，需提前安装 Git、pnpm 9+、Node.js 22+。

1. 克隆官方源码仓库：

     2. 进入项目目录，安装依赖：

     3. 编译构建项目：

     4. 启动初始化配置向导：

方式四：Docker 部署（服务器 / 隔离环境）

适合服务器部署、想要隔离运行的场景，需提前安装 Docker Engine 20 + 或 Docker Desktop。

1. 拉取官方最新镜像：

     2. 后台启动容器，映射端口并持久化配置：

     3.也可使用 Docker Compose 实现持久化部署，创建文件：

     4. 启动容器：

安装完成后，需要通过交互式配置向导完成核心设置，才能正常使用 OpenClaw。

4.1 交互式配置向导

1.若安装完成后未自动启动向导，手动执行以下命令启动：

2.按照向导提示完成核心配置，新手全程可选择默认选项：

• 第一步：确认风险告知，输入同意用户协议
• 第二步：启动模式选择，新手选快速开始模式
• 第三步：选择 AI 模型供应商，粘贴提前准备好的 API Key，向导会自动测试模型连接
• 第四步：设置工作区路径，保持默认即可，确保路径为全英文
• 第五步：安装 daemon 后台服务，输入，实现开机自启、后台常驻运行
• 第六步：连接聊天平台、安装技能包，新手可先选跳过，后续在可视化界面配置

4.2 安装有效性验证

执行以下命令，验证 OpenClaw 是否安装成功：

1. 查看版本号，输出版本信息即为安装有效：

     2. 环境诊断，自动检查 Node.js 版本、依赖、配置、网络连接，全部通过即为环境正常：

     3. 服务健康检查，验证核心服务是否正常运行：

4.3 启动可视化控制台与功能测试

1. 执行以下命令，自动打开浏览器进入 OpenClaw 可视化 Web 控制台：

   2. 控制台默认地址为，若端口被占用，可在配置文件中修改端口号

   3. 在控制台的聊天框中输入测试指令，例如，AI 正常回复即为部署成功

   4.进阶测试：输入简单的执行指令，例如，验证 AI 的执行能力

通过本文的步骤，你已经完成了 OpenClaw 的本地部署，拥有了一个专属的、可自主执行任务的 AI 数字助手。它的核心价值不在于对话能力，而在于把自然语言转化为真实的执行动作，帮你从重复繁琐的工作中解放出来。

进阶玩法推荐

1. 安装社区技能：在官方 ClawHub 技能市场，按需安装办公自动化、开发运维、生活服务等各类技能包，快速扩展能力
2. 自定义技能开发：通过标准化的 Markdown 文档，用自然语言定义自己的专属自动化任务，无需复杂代码
3. 多模型混搭使用：不同任务分配给不同的模型，例如用 Claude 做任务规划、DeepSeek 写代码、本地模型做总结，兼顾成本与效果
4. 远程访问控制：将 OpenClaw 部署在云服务器上，通过手机端的 Telegram、微信等平台远程下达指令，实现 24 小时无人值守执行
5. 多智能体协作：创建多个专属智能体，分别负责内容创作、数据处理、运维监控等不同工作，协同完成复杂任务