2026年[AI智能体]openclaw接入 HA

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玩 HA 有一段时间了，语音控制一直比较难说。HA 自带的 Assist 虽然能用，但意图识别得靠手动配 YAML，换个说法就不认识你了。小爱同学、天猫精灵倒是好用，但各自生态封闭，只认自家的设备。

玩了一下 [b]OpenClaw，这条路挺有意思的——接上之后跟家里设备说话就像跟人聊天一样，不用死记口令，也不用提前写自动化脚本。发个帖记录一下过程，给同样在折腾这个方向的坛友一个参考。

简单说，它是一个本地运行的 AI Agent 网关，开源的，MIT 协议。跟聊天机器人不一样的地方在于：它不只是跟你对话，它可以直接调用你接好的各种服务的 API 去干活。

跑在你自己的机器上，数据全在本地 SQLite 里（默认路径 ~/.openclaw/data.db），不上传任何东西到第三方服务器。这一点对搞智能家居的人来说比较关键。

它的架构是这样的：

目前官方技能市场 ClawHub 上有 1700 多个 Skill，覆盖面很广。

需要的几样东西：

一台能 24 小时跑的机器。我用的旧笔记本装了 Ubuntu Server，其实树莓派也行，甚至 Windows 也能跑。不要求很高的配置，因为推理这块如果用云端模型的话本地压力不大。
Home Assistant 实例。这个坛子里大家应该都有了，不展开了。
一个大模型。两种路线：
- 云端：Claude、ChatGPT、通义千问、DeepSeek 都可以，需要一个 API Key。响应快，但数据要走一趟外部服务器。
- 本地：Ollama 跑 Llama 3 或者 Qwen，完全离线。对硬件有点要求，建议至少 8G 显存。

我的建议是先用云端模型把流程跑通，体验满意了再考虑换本地方案。

前置条件：装好 Node.js（v18 以上）。然后一条命令搞定：

npm install -g openclaw@latest

装完之后初始化：

openclaw onboard --install-daemon

这个命令会引导你完成基本配置，包括选模型、设 API Key 之类的。走完之后打开控制面板看看：

openclaw dashboard

默认地址 http://127.0.0.1:18789/，能看到 WebChat 界面就说明跑起来了。

这一步很重要，[b]别偷懒用管理员 Token。在 HA 里新建一个普通用户，权限按需给：

回到 OpenClaw 的 WebChat 界面，直接跟它说：

请帮我安装 Home Assistant Skill，也可以根据你的需求进行安装。

它会从 ClawHub 自动下载安装。装好之后需要配置三个参数：

HA URL：你 HA 的访问地址，比如 http://192.168.1.100:8123。注意别写 localhost，因为 OpenClaw 和 HA 不一定在同一台机器上。
Long-Lived Access Token：上一步生成的那个。
是否启用 HTTPS：按你的实际情况选。

配完之后测试一下，在对话框里输入：

帮我列出所有灯光设备

能返回设备列表就说明对接成功了。

跑通之后，最大的感受就是不用记指令了。以前 HA 语音控制你得按格式说，比如"打开客厅的主灯"。现在可以随便说：

上下文记忆这个功能比较实用。比如你说"卧室灯太亮了"，它把灯调到 30%。接着说"还是太亮"，它会直接再调暗，不需要你重复说"卧室灯"。

跟它说：

早上好。帮我做一个晨起自动化：每天工作日 7 点半，把卧室灯光渐变到 80%，空调调到 23 度，客厅窗帘打开。如果有今天的天气信息和日程提醒，也一起播报。

它会去读你的 HA 实体状态，理解设备关系，然后生成一套自动化规则。比手动写 YAML 省事很多，而且后续你想改，直接跟它说就行。

OpenClaw 支持语音输入输出，需要额外装两个 Skill：

配好麦克风和扬声器之后，就能实现纯语音交互了。不过这块调参比较折腾，建议先把文字聊天跑顺了再加语音。

几个个人建议：

折腾过程中碰到几个问题，写出来免得大家重复踩：

设备找不到：先检查 Token 对不对，再确认设备在 HA 里有没有可见性（别是隐藏状态的）。如果 HA 跑在 Docker 里，注意容器间的网络通信。
响应很慢：检查模型 API 的延迟。用国内模型（比如通义千问）一般比 OpenAI 快不少。
Skill 安装失败：npm 源的问题，国内用户试试切淘宝源：npm config set registry https://registry.npmmirror.com
对话没有上下文：确认 session 没有被重置，OpenClaw 默认为每个发送者创建独立会话。

OpenClaw 接 HA 这条路目前走下来体验还是不错的，尤其是对家里设备比较多的场景，能省不少配置自动化的功夫。不过它毕竟还是个比较新的项目，碰到问题需要一些折腾能力。

论坛里这个方向的内容好像还不多，我打算后面继续写几篇，比如多智能体协同（不同房间跑不同 Agent）、结合 ESPHome 做语音唤醒之类的。有兴趣的朋友可以跟帖交流。

有问题欢迎拍砖。