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OpenClaw：把它们全接起来

前面六个工具都是「你坐在电脑前，打开它，干活」。OpenClaw 换了个思路：你把一个常驻服务装在自己电脑上，然后用微信、Telegram 这些日常聊天软件指挥它。出门在外发条消息，家里的电脑就开始干活。

自托管网关 MIT 开源需境外网络（登录） Node 24.15+

01先搞清一件事：它不是 agent

这是最多人误解的地方。OpenClaw 本身不产生智能，它是一个「网关 + 调度器」：

第一层

聊天软件

Telegram、Discord、飞书、QQ、WhatsApp、Signal、iMessage……你平时用哪个，就从哪里发消息。

第二层

Gateway 网关

OpenClaw 本体。收到消息、判断该交给谁、把结果送回去。会话、路由、渠道连接都归它管。

第三层

模型 / 智能体

真正思考的部分。可以是你自己的 API Key，也可以是本机跑的 Ollama，还可以是 Codex、Muse 这类现成的 agent。

所以「装好 OpenClaw」和「它能干活」之间还差一步：接一个模型。这一点没想清楚，装完打开界面发现它什么都不会，就会以为装错了。

02装之前的硬性要求

项目	要求
Node.js	24.15 及以上（推荐）。也兼容 22 LTS 的 `22.22.3+`、或 25.9 以上。低于这个版本会直接报错。
系统	Windows、macOS、Linux 均可。也有 iOS / Android 移动节点。
模型	至少一个可用来源：OpenAI / Anthropic / 智谱 / 本地 Ollama 等。
网络	安装走 npm；登录官方账号和调用境外模型需要相应网络条件。

先确认 Node 版本低于 24 就先升，别硬装

node -v

Node 版本怎么升见第 0 课。Node 24 的安装包比 22 大，但 OpenClaw 官方推荐它，别为了省事用低版本。

03安装

主路径：npm

Windows PowerShell / macOS Terminal官方推荐方式

npm install -g openclaw@latest

国内网络先换 npm 镜像（见第 0 课），否则这个包很大，容易中途超时。

备选路径：官方脚本

macOS / Linux一条命令

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Windows PowerShell注意是 iwr -useb

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

验证

任意系统能打印版本就成功

openclaw --version

04引导：一条命令走完初始化

关键一步--install-daemon 会把服务装成后台常驻

openclaw onboard --install-daemon

这条命令会依次问你几件事，顺序大致是：

接哪个模型——选一个提供商，填 API Key，或选本地 Ollama。
装不装后台服务——加了 --install-daemon 就是装，装完电脑开机它会自动起来。
接哪个渠道——这一步可以跳过，先不接，后面在界面里加也行。

不确定的地方一路选默认。真正的精细配置在下一步的图形界面里做，比在命令行里回答一堆问题舒服得多。

05打开 Control UI

启动并打开浏览器仪表板默认地址 http://127.0.0.1:18789/

openclaw dashboard

浏览器会打开 http://127.0.0.1:18789/。这个界面是你以后最常待的地方：

区域	用途
Chat / WebChat	不用接任何渠道，直接在这里和它对话，验证模型通不通。
Models	加模型提供商、切模型、看用量。这里也是接 Muse Code 这类 agent 的入口。
Channels	接聊天软件。每个渠道单独配置、单独开关。
Agents / Sessions	多智能体、会话列表、历史记录。
Plugins / Skills	装插件和技能。ClawHub 是它的插件市场。
自动化 / 定时任务	让它按时间表干活，结果直接发到聊天里。

第一个验证点

在 WebChat 里发一句「你好，介绍一下你现在能做什么」。有正常回答 = 模型接通了。没回答 = 回去看 Models 页，那里会显示具体的连接错误。

06接模型：三条路，按你的条件选

路线 A：本机 Ollama（有显卡的话最划算）

如果你已经在本机跑 Ollama（比如 16G 显存的卡跑一个中等尺寸模型），OpenClaw 支持直接把本地 Ollama 当提供商。好处是不需要境外网络、不按 token 花钱；代价是本地小模型的规划能力弱于云端大模型，复杂任务容易做一半卡住。

配置思路：在 Control UI 的 Models 里加提供商，类型选 Ollama，地址填本地服务地址（Ollama 默认 http://127.0.0.1:11434），再选你本地已经拉下来的模型。具体字段以文档为准——各家版本表单会变，但「地址 + 模型名」这两项是核心。

路线 B：云端 API Key

在 Models 里选提供商（OpenAI、Anthropic、智谱等），粘贴 Key。这条路的模型能力强，但每条消息都要花 token，而且 agent 一轮任务可能调用几十次。

路线 C：接现成的 agent

把 Codex、Muse Code 这类已经装在机器上的 agent 当成执行后端，OpenClaw 负责调度。适合你已经有订阅、不想再额外付一份 API 费用的情况。

本地模型的现实预期

本地模型适合「固定套路、短任务」：改个文件名、总结一段话、按模板填表。不适合「自己拆解一个陌生的大任务」。如果你的目标是让它独立完成复杂工作，云端模型省下的时间远超过那点钱。两者可以并存：日常用本地，难任务切云端。

07接一个聊天渠道：从 Telegram 开始

八个渠道里，Telegram 是最快的，十分钟能通。它不需要企业资质、不需要公网 IP、不需要备案。

在 Telegram 里搜 @BotFather，发 /newbot，按提示起名字，它会给你一串 bot token。
回 OpenClaw 的 Control UI，进 Channels，选 Telegram，把 token 粘进去，启用。
在 Telegram 里搜你刚建的 bot，发一句「你好」。它能回，就通了。
立刻做一件事：限制谁能用它。在渠道配置里填允许的账号 ID（文档里对应的是 allowFrom 这类字段），否则任何人找到你的 bot 都能指挥你家里的电脑。

国内渠道的实际情况

文档里有飞书、QQ Bot、微信、企业微信等渠道的独立章节。它们配置门槛比 Telegram 高：一般要去对应开放平台建应用、拿 App ID 与密钥、配回调地址。飞书相对最容易（有完整的开放平台文档），QQ Bot 次之，微信最麻烦。

建议顺序：先用 Telegram 或 WebChat 把「发消息 → 它执行 → 结果回来」这个闭环跑通，再去折腾国内渠道。反过来做，你会在资质审核上耗掉全部热情。

08让它定时干活

这是 OpenClaw 真正拉开差距的功能：你不用发消息，它到点自己干，干完把结果发给你。

在 Control UI 的自动化/定时任务页里建一个任务，核心是两段：

字段	怎么填
时间规则	每天几点、每几小时、或某个具体时刻。别一上来设成每分钟。
任务内容	写清楚「读什么、做什么、产出放哪、结果发到哪个渠道」。定时任务没人盯着，指令必须自解释。

第一版一定加一句「如果执行失败，把错误原文发给我，不要静默重试」。定时任务最怕的不是失败，是失败了你还以为它在正常跑。

09多智能体与工作区隔离

你可以同时跑多个 agent，各自有独立的工作区、会话和职责。典型分法：

工作 agent：只碰项目目录，权限收紧。
资料 agent：只碰素材盘，负责整理、转写、归档。
闲聊 agent：不接任何工具，只回答问题，避免误操作。

好处是互相不污染：一个 agent 改坏的文件不会影响另一个，一个渠道来的乱指令也不会碰到敏感目录。

10三个实战

实战一：手机上让它整理今天的素材

接好 Telegram 后：「把 D:\直播素材\今天里的视频按时间排序，生成一个清单发给我，包含文件名、时长、大小。不要移动文件。」 你在外面吃饭时发这句话，回家就有清单。这类「只读 + 汇总」的任务最适合做第一个实战，因为不会破坏任何东西。

实战二：每天早上自动汇总

定时任务，每天 8:30：「读 D:\工作\待办.md，把今天到期的条目列出来，按优先级排序，发到 Telegram。如果没有到期条目，就发一句『今天无到期』。」

实战三：一个 agent 干活，一个 agent 挑错

主 agent 写稿，审稿 agent 只负责找问题（事实错误、前后矛盾、语气不符）。两者用不同的工作区。这个用法在长文、方案、脚本类任务上比单 agent 靠谱得多——因为挑错的角色天然不会「护着自己的产出」。

11安全：这一段请认真读

你装的是一个「能执行命令的服务」

默认只监听本机：127.0.0.1:18789 只有本机能访问，这是安全的默认值。不要为了「手机方便」直接把它暴露到公网。
要远程访问用专线方案：官方文档给的是 Tailscale 这类组网工具，而不是把端口开到路由器上。
每个渠道都要限制发送者：能给你 bot 发消息的人，等于能指挥你电脑的人。
用权限收紧的模式：文档里有沙箱隔离和权限模式的说明，把「能执行什么」限制住，比事后删文件便宜。
配置在 ~/.openclaw/openclaw.json，里面有你的各种密钥，别把它传网盘、别提交 Git。

12踩坑与排错

现象	原因与处理
安装报 Node 版本不满足	升到 24.15+。这不是警告，是硬性拦截。
`openclaw` 命令找不到	npm 全局 bin 不在 PATH，见第 0 课。
Control UI 打不开	服务没起来。跑 `openclaw status` 看状态；或用 `openclaw dashboard` 重新拉起。端口被占用也会打不开。
能打开界面但发消息没回应	模型没接通。去 Models 页看错误；本地 Ollama 要先确认 `ollama list` 有模型、服务在跑。
Telegram 收不到消息	token 错、bot 没启用、或你在群里 @ 它的规则没配。先私聊测试。
定时任务没执行	后台服务（daemon）没装成功。检查 `openclaw status`，确认 daemon 在跑。
重启电脑后失灵	daemon 没随开机启动。重跑一次 `openclaw onboard --install-daemon`。
从 Claude Code / Hermes 迁过来，配置冲突	官方有专门的迁移指南（从 Claude 迁移、从 Hermes 迁移），按那里的顺序做，别手动搬配置文件。

13什么时候它不值得

你只是偶尔用一次 AI —— 直接开豆包更快，没必要维护一个常驻服务。
你电脑经常关机 —— 网关不跑，渠道就断了。它适合长期开机的机器，或者放到一台常开的小主机/服务器上。
你没有可用的模型 —— 装完也只是个空壳。

官方中文站：docs.openclaw.ai/zh-CN（安装、渠道、模型、定时任务、安全均有独立章节）
本页命令出自官方「快速开始」：npm install -g openclaw@latest → openclaw onboard --install-daemon → openclaw dashboard。Node 版本要求亦取自该页。
渠道配置字段名、沙箱与权限的具体选项会随版本调整，动手前以文档对应章节为准。