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本文详细介绍了如何安装和配置OpenClaw AI智能体，包括基础环境配置、安装指令、选择大模型和认证方式等步骤。同时，还介绍了如何接入飞书，并推荐了几个实用的Skills，如Skill Vetter、Tavily Web Search和Find Skills，帮助用户提升OpenClaw的能力。此外，还提供了云端OpenClaw服务的推荐，如Kimi Claw、MaxClaw、Coze Claw和阿里云等。最后，分享了一些优化OpenClaw使用的建议，帮助用户在享受AI便利的同时，控制成本和提升效率。
 

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一个帮助你把AI真正用起来的女子。

OpenClaw 作为最近热门的强大智能体，相信许多友友们都想趁着热度体验一番。

OpenClaw 是由奥地利程序员 Peter Steinberger 推出的开源、可本地部署的 AI 智能体助手，能通过语言指令自动执行邮件处理、浏览器操作等多项任务，是一款真正会做事的 AI。

但对普通人来说，接触它的门槛确实有点高——步骤复杂、安装报错、配置混乱……

所以即使有那么多大佬看好这只龙虾，仍有许多人在了解后便望而却步。

今天这篇教程，我会用最通俗的语言带大家一步步走完安装及设置 OpenClaw 的完整流程，帮大家跳过这些坑。

OpenClaw 安装与接入飞书

正式安装 OpenClaw 之前，要进行基础环境配置，检查前置环境是否符合要求。（本次安装演示使用的是 Windows 系统。）

• Windows10/11
• Node.js 22及更高版本
• 包管理器：npm、pnpm（Node.js 一般自带 npm）
• 能访问国际网络
• Git（非必要，可避免部分报错）

确保达到要求后我们打开 OpenClaw 官网，在 Quick Start 一栏下复制安装指令。

指令：iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

官网：https://openclaw.ai

在开始菜单搜索 PowerShell（或使用 Win 键+ x 键单击 Windows PowerShell），以管理员身份运行，输入我们刚刚复制的指令并单击回车键。

如下图所示表明已经开始安装。

接下来的两个选项分别为告知默认使用权限规则与选择引导模式。我们选择都是默认的"Yes"与"QuickStart"选项，直接按两次回车键。

选择使用的大模型，这里我们使用国内的智谱 GLM 也就是 Z.AI，也可以切换成列表中你想用的任意大模型。

选择合适的认证方式后选择现在输入 API Key。

再选择所需要的模型，这里我们选择默认的 GLM-5模型。

列表中除了飞书都是国外软件，我们可选择飞书或最后一个选项暂时跳过。这里我们选择飞书。

选择第一项安装飞书插件。

选择按回车键确认即可。

我们暂时离开 PowerShell，在浏览器转到飞书开放平台。

官网：https://open.feishu.cn

点击右上角的开发者后台，点击创建企业自建应用，输入应用名称与描述并创建。

创建完之后添加机器人。

在权限管理中开通权限或批量导入权限。按需开通事件订阅、通讯录、消息与群组、云文档及多维表格等权限。

再点击上方创建版本将应用发布。

最后点击凭证与基础信息一栏，依次将应用凭证中的 App Secret 与 App ID 输入到 PowerShell 里。

保持默认的"WebSocket"模式，只需按回车键。之后选择国内版飞书或者国际版。

选择第二个选项。使机器人在所有群组中响应，但必须 @机器人。

选择“No”选项。

先单击空格选中第一项，再按回车键。

选择第二项打开网页面版，等待 OpenClaw 网页自动打开。至此我们 OpenClaw 就设置完成了。

我们回到飞书开放平台，点击左侧事件与回调，在事件配置的订阅方式中选择使用长连接接收事件。

在下方添加事件，选择消息与群组，自由添加事件。

打开飞书，在开发者小助手里点击打开应用，测试OpenClaw 是否正常接入，复制机器人给出的指令到 PowerShell 就完成了。

Skills 使用与推荐

要说 OpenClaw 为啥这么强，Skills 的存在功不可没。

Skills 是 OpenClaw 完成复杂任务下具体操作的功能模块。可调用的 Skills 越多，OpenClaw 的能力就越强。

OpenClaw 已经内置了许多有用的 Skills，如有需要可直接安装。接入聊天软件后也会增加额外的与软件相关的 Skills。

想要添加更多 Skills 可以在 Clawhub 中寻找，这是一个官方的插件市场，收集了海量的 Skills 可供我们使用。

官网：https://clawhub.ai

进入官网点击 Browse skills 选项即可浏览各种 Skills。

记得下载前先安装 CLI 工具，PowerShell 里输入下方指令，之后就可以同样通过 PowerShell 下载Skills 了。

指令：npm i -g clawhub

打开安装目录下的 openclaw.json 文件，查找"tools"节点，把"messaging"改成"full"。

在设置-配置的"Settings"列表中选择"Tools"将Enable Agent-to-Agent Tool 启用，并点击上方的Save 保存设置。

完成后就可以开始添加需要的 Skills 啦。

我给友友们推荐三个 Skills，对使用 OpenClaw 与查找Skills 帮助很大，注意下载 Skills 时需使用科学上网。

• Skill Vetter

Skill Vetter 能对即将安装的 Skills 进行扫描审查，帮助我们规避含有病毒的恶意 Skills。

复制网址中 Skills 的名称。

在 PowerShell 里输入下方指令并将引号内的内容替换成具体的名称，按回车即可安装。

指令：clawhub install “xxx”

在确认安装完毕后需重启网关才能使 Skills 生效。

指令：openclaw gateway restart

• Tavily Web Search

Tavily Web Search 优化了网页搜索，使 Claw 具有了不错的在线搜索资料的能力。

使用这个 Skills 需要我们获取 tavilly 的 API Key。

官网：https://www.tavily.com

在完成安装和重启网关后，点击右上角的注册/登录。

完成后在跳转页面的中央可以看到一个默认的 API Key，使用它容易报错，所以我们点击 API Keys 右边的加号新建一个使用。

在聊天界面输入提示词，将内容替换成之前创建的 API Key。

提示词：帮我配置tavily的API Key : xxx ; 配置好后测试能否使用

测试成功后就可以体验功能了，可以直观看到有无 Skills 的能力差距。

添加 Tavily Web Search 之前根本不能查找网页。在添加之后，主代理就能够自动调用 Google 浏览器转到36氪页面查找新闻。

提示词：搜索最近几天的科技新闻

在等待结果时发现自动创建了一个子代理，这是OpenClaw 为处理批量任务或并发任务所建立的机制，在这个子代理下，每个结果依次发回到主代理，帮助完成任务。

• Find Skills

Find Skills 能帮助用户查找并安装 Skills，只需输入目的或关键词就能代替你寻找合适的 Skills。

这个步骤比前一个少，不需要获取 API Key。到输入指令安装完成后重启网关就可以了。

同样测试，输入指令。

确认安装完成后尝试让它查找适合生成图片的 Skills。

提示词：我想找找ai生成图片的Skills

主代理调用 Google 浏览器跳转到 Clawhub 官网，又转到搜索页查找了以"Image Generation"为关键词的 Skills。

最后总结出文字版推荐，还可执行安装命令。反观未安装 Skills 时，无法直接运行命令，只能给予我们一些建议。

OpenClaw 现状存在各种安全隐患，插件社区鱼龙混杂。大家在下载各种 Skills 前还是要先下载像 Skill Vetter 这类安全检测的 Skills。

前后对比下来，还是添加了 Skills 的 OpenClaw 才能发挥出强大的威能啊。

云端 OpenClaw 推荐

如果没有闲置电脑，这里推荐几个主流的云端龙虾。同样可以体验到 OpenClaw 的功能，安装还更简单~

• Kimi Claw

Kimi Claw 是月之暗面推出的云端智能体，199元/月，在浏览器或 APP 即可一键创建，具备 40GB 云存储与 Kimi K2.5 模型。

官网：https://kimi-claw.com

• MaxClaw

MaxClaw 是 MiniMax 推出的云端 AI 助手，最低39元/月，拥有 20万+ Token 的长期记忆与 50GB 云存储，搭载 MiniMax M2.5 模型，使用会消耗积分。

官网：https://maxclaw.ai

• Coze Claw

Coze 最近上线了一键部署 OpenClaw 的服务，充值 49 元会员就能直接用，可以选择豆包 2.0 等热门模型，并预置实用技能集。

官网：https://code.coze.cn

• 阿里云

阿里云云端 OpenClaw 是基于 OpenClaw 与 阿里云百炼大模型平台的 AI 智能体，支持千问系列大模型，提供了云服务器 ECS 额度 300元的免费试用。

官网：https://cn.aliyun.com

一些分享

深度体验之后，我相信 OpenClaw 确实有潜力成为我们生活工作的智能助理。

OpenClaw 可以接入各大聊天软件，包揽一切重复性机械劳动。OpenClaw 可以 24 小时主动工作，随时接收指令，还有过目不忘的持久上下文记忆，多线程并发处理能力以及瞬间掌握新技能的学习速度，每一项都“完爆”人类。

但我们下达的指令越复杂、OpenClaw 调用的外部工具越多，消耗的 Token 就会呈指数级暴涨。

为了让这只“龙虾”既好用又便宜，推荐大家在部署后做好以下几点优化：

• 简单任务用免费本地模型或相对便宜的开源模型，复杂逻辑调旗舰模型；
• 定期让 OpenClaw 清理或总结短期记忆；
• 建立本地知识库索引，让 OpenClaw 在需要时只去搜索并读取最相关的几个段落。
• 使用各个模型厂商和云厂商推出的大额 Token 特惠套餐，门槛低、Token量大，性价比很高。

01

什么是AI大模型应用开发工程师？

如果说AI大模型是蕴藏着巨大能量的“后台超级能力”，那么AI大模型应用开发工程师就是将这种能量转化为实用工具的执行者。

AI大模型应用开发工程师是基于AI大模型，设计开发落地业务的应用工程师。

这个职业的核心价值，在于打破技术与用户之间的壁垒，把普通人难以理解的算法逻辑、模型参数，转化为人人都能轻松操作的产品形态。

无论是日常写作时用到的AI文案生成器、修图软件里的智能美化功能，还是办公场景中的自动记账工具、会议记录用的语音转文字APP，这些看似简单的应用背后，都是应用开发工程师在默默搭建技术与需求之间的桥梁。

他们不追求创造全新的大模型，而是专注于让已有的大模型“听懂”业务需求，“学会”解决具体问题，最终形成可落地、可使用的产品。

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02

AI大模型应用开发工程师的核心职责

需求分析与拆解是工作的起点，也是确保开发不偏离方向的关键。

应用开发工程师需要直接对接业务方，深入理解其核心诉求——不仅要明确“要做什么”，更要厘清“为什么要做”以及“做到什么程度算合格”。

在此基础上，他们会将模糊的业务需求拆解为具体的技术任务，明确每个环节的执行标准，并评估技术实现的可行性，同时定义清晰的核心指标，为后续开发、测试提供依据。

这一步就像建筑前的图纸设计，若出现偏差，后续所有工作都可能白费。

技术选型与适配是衔接需求与开发的核心环节。

工程师需要根据业务场景的特点，选择合适的基础大模型、开发框架和工具——不同的业务对模型的响应速度、精度、成本要求不同，选型的合理性直接影响最终产品的表现。

同时，他们还要对行业相关数据进行预处理，通过提示词工程优化模型输出，或在必要时进行轻量化微调，让基础模型更好地适配具体业务。

此外，设计合理的上下文管理规则确保模型理解连贯需求，建立敏感信息过滤机制保障数据安全，也是这一环节的重要内容。

应用开发与对接则是将方案转化为产品的实操阶段。

工程师会利用选定的开发框架构建应用的核心功能，同时联动各类外部系统——比如将AI模型与企业现有的客户管理系统、数据存储系统打通，确保数据流转顺畅。

在这一过程中，他们还需要配合设计团队打磨前端交互界面，让技术功能以简洁易懂的方式呈现给用户，实现从技术方案到产品形态的转化。

测试与优化是保障产品质量的关键步骤。

工程师会开展全面的功能测试，找出并修复开发过程中出现的漏洞，同时针对模型的响应速度、稳定性等性能指标进行优化。

安全合规性也是测试的重点，需要确保应用符合数据保护、隐私安全等相关规定。

此外，他们还会收集用户反馈，通过调整模型参数、优化提示词等方式持续提升产品体验，让应用更贴合用户实际使用需求。

部署运维与迭代则贯穿产品的整个生命周期。

工程师会通过云服务器或私有服务器将应用部署上线，并实时监控运行状态，及时处理突发故障，确保应用稳定运行。

随着业务需求的变化，他们还需要对应用功能进行迭代更新，同时编写完善的开发文档和使用手册，为后续的维护和交接提供支持。

03

薪资情况与职业价值

市场对这一职业的高度认可，直接体现在薪资待遇上。

据猎聘最新在招岗位数据显示，AI大模型应用开发工程师的月薪最高可达60k。

在AI技术加速落地的当下，这种“技术+业务”的复合型能力尤为稀缺，让该职业成为当下极具吸引力的就业选择。

AI大模型应用开发工程师是AI技术落地的关键桥梁。

他们用专业能力将抽象的技术转化为具体的产品，让大模型的价值真正渗透到各行各业。

随着AI场景化应用的不断深化，这一职业的重要性将更加凸显，也必将吸引更多人才投身其中，推动AI技术更好地服务于社会发展。

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