OpenClaw 完整指南：开源 AI Agent 框架（作者亲述）

我是 Quentin，OpenClaw 的作者。

这篇文章不是「介绍 OpenClaw 是什么」的市场稿，而是我希望第一次接触 OpenClaw 的人，能在 10 分钟内搞清楚：它到底解决了什么问题、为什么是它而不是别的、以及你今晚就能跑起来的最短路径。

TL;DR — 想直接上手的人，一行命令：

curl -fsSL https://cp.bizq.net/setup.sh | bash -s -- claude-max-20x

OpenClaw 是什么

一句话：OpenClaw 是一个开源 AI Agent 运行时，把模型、技能、记忆、消息频道、定时任务、节点编排放进一个统一的 CLI + Gateway 架构里。

它不是一个 chatbot 模板，不是一个 LangChain wrapper，也不是「教你怎么用 Claude」的胶水代码。它是一个真正的 daemon：跑一个 openclaw gateway，所有东西都通过 RPC 进进出出。

你可以用 OpenClaw 做这些事：

• 在 Telegram / WhatsApp / Discord / Slack 上部署 24/7 在线的 agent
• 把多个 LLM（Claude、GPT、Gemini、本地 Ollama）路由到同一套技能上
• 编写长期运行的 agent —— 内置语义记忆、向量索引、跨会话上下文
• 调度 cron 任务、远程控制浏览器、操作多台节点
• 在团队内多人共享同一套 agent + 权限隔离 + 审计日志

GitHub 仓库：github.com/openclaw/openclaw 官方文档：docs.openclaw.ai

为什么我写了 OpenClaw

2024 年我开始大量写 AI Agent 项目。每个项目都重复造同一套轮子：

1. 接入一两个 LLM provider，写 fallback 和 rate limit
2. 接入消息频道（Telegram bot 库、WhatsApp web 客户端、Discord SDK）
3. 写记忆模块（embed → 存 vector DB → recall）
4. 写定时任务调度
5. 写权限和密钥管理

最后每个项目都长得一模一样，只有「skill」那一层是真正的差异。

OpenClaw 把 1-5 全部抽出来变成稳定的运行时，让你只关心 skill 层的业务逻辑。这就是它的存在价值。

核心特性

5 秒接入：拼车版

OpenClaw 配套维护了 Claude Code 拼车通道，因为框架本身做得再好，没有 token 喂进去也跑不起来。

最快的接入方式是 setup.sh，它会同时把 OpenClaw 和拼车配置一起搞定：

curl -fsSL https://cp.bizq.net/setup.sh | bash -s -- claude-max-20x

这条命令做的事：

1. 检查 / 安装 openclaw CLI
2. 拉拼车 blueprint，dry-run 让你看清楚要改什么
3. 你确认后写入 ~/.openclaw/openclaw.json
4. 跑一次 openclaw doctor 验证

需要 setup token 时，去 cp.bizq.net/account 付款后立刻拿到，粘贴回车即可。

如果你不想用拼车、想完全自己接 API key，跳过 setup.sh，直接：

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

onboard 会引导你配 API key、选频道、选默认模型。

典型部署形态

形态 A：个人助手（最常见）

一台 VPS（2 核 4G 起步）+ OpenClaw + Telegram bot + 拼车 token。systemd 自启，随时通过手机给自己发消息让 agent 干活。完整 VPS 部署见 OpenClaw VPS 部署指南。

形态 B：本地开发助手

直接装在你工作笔记本上，作为 Claude Code 的运行时替代。所有 skill 在本地跑，记忆和文件都不出本机。

形态 C：团队 agent 网关

一台中心服务器跑 OpenClaw Gateway，团队成员通过 ACP / RPC 接入。每个人有独立的 auth profile 和审计日志，但共享 skills 和记忆库。

形态 D：分布式节点

主节点 + 多台远程节点。主节点负责调度，远程节点负责执行（浏览器自动化、屏幕录制、本地数据采集）。openclaw nodes 子命令族管这一切。

跟同类项目的区别

我经常被问：「你们和 LangChain / AutoGen / CrewAI 有什么区别？」

它们是 SDK，OpenClaw 是 runtime。

• LangChain：你写一个 Python 脚本，跑完就退出。它不维护长期状态，不管消息频道，不管定时任务
• AutoGen / CrewAI：多 agent 协作的「编排库」，仍然是脚本级的
• OpenClaw：一个 daemon，常驻运行，所有外围（频道、cron、记忆、节点）都是一等公民

如果你的需求是「跑个一次性脚本」，用 LangChain。如果是「我要一个真正在跑的 agent」，用 OpenClaw。

至于和 Claude Code 本身的区别 —— OpenClaw 把 Claude Code 的能力作为一个 skill 子集包进来，再扩展出频道、记忆、调度。Claude Code 是「IDE 里的 AI」，OpenClaw 是「IDE 之外、24/7 在跑的那个 AI」。

配置文件长什么样

OpenClaw 所有配置集中在 ~/.openclaw/openclaw.json，一份文件管所有：

{
  "gateway": { "mode": "local", "bind": "loopback" },
  "auth": {
    "profiles": {
      "anthropic:carpool": {
        "mode": "api_key",
        "base_url": "https://api.anthropic.com",
        "carpool": { "plan": "claude-max-20x" }
      }
    }
  },
  "models": {
    "default": "anthropic:claude-sonnet-4-6",
    "fallbacks": {
      "anthropic:claude-opus-4-7": { "profile": "anthropic:carpool" }
    }
  },
  "channels": {
    "telegram": { "token_ref": "secrets/tg_bot" }
  },
  "skills": ["openclaw-cli", "memory-curator", "tavily"]
}

每个字段都有 openclaw config get/set 对应的 CLI，所以你永远不需要手动编辑这个文件（虽然你随时可以）。完整 CLI 速查：OpenClaw CLI 命令参考。

安全模型

我做 OpenClaw 的时候有一条原则：不能让用户的密钥、上下文、消息内容进我的服务器。

所以：

• Gateway 默认绑 loopback，不暴露公网。要远程访问就走 Nginx + SSL + auth token
• 所有密钥本地存储，使用系统 keyring 或 ~/.openclaw/secrets/ 加密文件
• 拼车通道不代理请求：base_url 是 Anthropic 官方 endpoint，OpenClaw 只在 token 层做轮转
• Skills 沙箱化：第三方 skill 不能直接读你的密钥，需要走 RPC 申请权限

openclaw security audit --deep

跑这条命令会把所有暴露面、过期密钥、可疑权限全列出来。

谁不应该用 OpenClaw

我不喜欢硬卖。这些场景请别用：

• 你只想试一次 prompt —— 用 Anthropic 的 Workbench 或者 OpenAI playground，不要装 daemon
• 你的 agent 必须是 stateless / serverless —— OpenClaw 是常驻进程，跟 lambda 模式不兼容
• 你需要的就是一个 chatbot UI —— 用 Open WebUI 或 LobeChat，OpenClaw 给的是底层运行时

OpenClaw 的甜点：你想要一个真正长期运行、跨频道、跨模型、能和外部世界交互的 agent。

立即开始

接入拼车版（推荐，5 秒搞定）：

curl -fsSL https://cp.bizq.net/setup.sh | bash -s -- claude-max-20x

或者自己 BYO key：

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

资源链接：

• 官方文档：docs.openclaw.ai
• GitHub：github.com/openclaw/openclaw
• 拼车通道：cp.bizq.net
• Discord：discord.gg/clawd

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