OpenClaw、QClaw、KimiClaw、JVSClaw、WorkBuddy、ArkClaw 各自的优缺点

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# OpenClaw 完整安装与使用教程

1. 环境准备与安装方式选择

1.1 系统环境要求

操作系统	最低要求	推荐配置
Windows	Windows ¹⁰⁄₁₁ + WSL2 或 Node.js ≥ v22 LTS	Windows 11 + WSL2 Ubuntu [ref_1]
macOS	Node.js ≥ v22 LTS	最新版本 macOS + Node.js v22 [ref_6]
Linux	Node.js ≥ v22 LTS	Ubuntu 22.04+ + Node.js v22 [ref_6]

1.2 Node.js 环境安装

Windows 系统推荐安装方式：

# 1. 下载 Node.js v22 LTS 版本 # 访问 https://nodejs.org/ 下载安装包 # 2. 验证安装 node --version npm --version # 3. 设置 npm 镜像（可选，加速下载） npm config set registry https://registry.npmmirror.com

如果选择 WSL2 方式，需要先启用 WSL2 并安装 Ubuntu 发行版 [ref_1]。

2. OpenClaw 安装方法

2.1 一键安装（推荐）

# 使用 npm 全局安装 OpenClaw CLI npm install -g @openclaw/cli # 验证安装 openclaw --version

此方法适用于大多数用户，自动化处理依赖和环境配置 [ref_2]。

2.2 Docker 部署（生产环境推荐）

# 使用官方 Docker 镜像 docker pull openclaw/openclaw:latest # 运行容器 docker run -d --name openclaw -p 18789:18789 -v /path/to/config:/app/config openclaw/openclaw:latest

Docker 方式提供更好的环境隔离和部署一致性 [ref_6]。

2.3 源码编译安装（开发人员）

# 克隆源码 git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git cd openclaw # 安装依赖 npm install # 构建项目 npm run build # 启动开发模式 npm run dev

3. 服务配置与启动

3.1 初始化配置

# 运行快速启动向导 openclaw quickstart # 或手动创建配置文件 mkdir -p ~/.openclaw cat > ~/.openclaw/config.json << EOF { "gateway": { "port": 18789, "host": "0.0.0.0" }, "models": { "default": "glm-4" } } EOF

初始化过程会引导完成基础配置 [ref_4]。

3.2 启动 Gateway 服务

# 启动网关服务 openclaw gateway start # 或使用 npm 脚本（源码安装时） npm run gateway

服务启动后，可以通过 http://127.0.0.1:18789 访问 Web 管理界面 [ref_2]。

3.3 验证服务状态

# 检查服务运行状态 openclaw status # 测试 API 接口 curl http://127.0.0.1:18789/api/health

4. 模型接入配置

4.1 配置云模型 API

智谱 GLM-4 配置示例：

{ "models": { "glm-4": { "provider": "zhipu", "api_key": "your_glm_api_key_here", "base_url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4", "model_name": "glm-4" } } }

在 Web 管理界面的模型配置页面填入相应的 API Key 和基础 URL [ref_6]。

4.2 本地模型接入（Ollama）

# 安装 Ollama curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh # 下载模型 ollama pull qwen2:7b # 配置 OpenClaw 使用本地模型

修改配置文件指向本地 Ollama 服务：

{ "models": { "local-qwen": { "provider": "ollama", "base_url": "http://localhost:11434", "model_name": "qwen2:7b" } } }

本地模型部署适合对数据隐私要求高的场景 [ref_5]。

5. 飞书机器人集成

5.1 飞书应用创建步骤

登录飞书开放平台：https://open.feishu.cn/
创建企业自建应用
启用机器人能力
配置权限：需要消息接收、发送权限
获取凭证：记录 App ID 和 App Secret [ref_3]

5.2 OpenClaw 飞书配置

# 配置飞书机器人 openclaw config set feishu.app_id "your_app_id" openclaw config set feishu.app_secret "your_app_secret" openclaw config set feishu.encrypt_key "your_encrypt_key" # 可选 openclaw config set feishu.verification_token "your_verification_token"

5.3 事件回调配置

在飞书开放平台配置事件回调 URL：

http://your-server:18789/feishu/events

需要配置的权限包括：im:message、contact:user等 [ref_4]。

6. 高级功能配置

6.1 多模型负载均衡

{ "routing": { "strategy": "round-robin", "models": ["glm-4", "qwen-plus", "local-backup"] } }

6.2 自定义插件开发

// 示例：简单的天气查询插件 module.exports = { name: 'weather', description: '查询天气信息', async execute(args, context) { const { city } = args; // 实现天气查询逻辑 return `查询 ${city} 的天气信息...`; } };

7. 故障排查与优化

7.1 常见问题解决方案

问题现象	可能原因	解决方案
端口 18789 被占用	其他服务占用端口	修改配置文件的端口号或停止冲突服务
API 调用返回 ⁴⁰⁹⁄₇₀₃ 错误	API Key 配置错误	检查 API Key 权限和配额 [ref_6]
sharp 依赖安装失败	系统缺少编译环境	安装 node-gyp 和相关构建工具
飞书消息无法接收	回调 URL 验证失败	检查网络可达性和签名验证

7.2 性能优化建议

# 启用服务监控 openclaw monitor start # 调整服务资源限制（Docker 环境） docker update --memory=2g --cpus=2 openclaw # 配置日志轮转 openclaw config set logging.rotation.enabled true openclaw config set logging.rotation.max_size 100MB

8. 实际应用场景

8.1 企业客服机器人

通过飞书集成，实现 7×24 小时智能客服，自动回答常见问题，减轻人工客服压力 [ref_3]。

8.2 开发助手

集成到 VS Code 等开发环境，提供代码审查、文档生成、问题解答等开发支持功能。

8.3 内部知识库

结合本地模型部署，构建安全可控的企业内部知识问答系统，保护商业机密。

本教程涵盖了 OpenClaw 从环境准备到生产部署的完整流程，用户可以根据自身需求选择合适的安装方式和配置方案。无论是个人使用还是企业部署，OpenClaw 都提供了灵活可靠的 AI 助手解决方案。