OpenClaw 是什么 OpenClaw 使用教程实用指南

平时做技术实践时，很多问题不是概念不会，而是细节没串起来。拿“OpenClaw 是什么 OpenClaw 采用教程”来说，它看着像小点，放到项目里常会牵出环境、配置、兼容性和维护成本。下面按实际采用顺序，把思路、关键写法和容易踩坑的地方讲清楚，便于大家直接对照操作。

0. 本文目标与读者

结合项目来看，本文面向“想把 OpenClaw 当作个人 AI 助手 + 多渠道 IM 机器人”的用户，覆盖：

• macOS / Linux / Windows(WSL2) 安装部署与常用运行方式
• 设置 模型 Provider（OpenAI / Anthropic / LiteLLM / 本地 Ollama 等）
• 设置 IM 渠道机器人（T@elegrimm/Discord/Slack/WhatsApp/WebChat…）的基本思路
• 最常用的 Skills 安装与采用、插件/扩展（OpenClaw plugins）管理
• 浏览器控制（OpenClaw-managed Chromium + Chrome 扩展 relay）
• 搜索引擎 API（Brave / Perplexity / Firecrawl）
• Obsidian skills（基于 obsidian-cli 操作 vault）

说明：本文内容基于 OpenClaw 官方仓库与文档。

• 仓库：（链接已移除）
• 文档导航（建议收藏）：（链接已移除）

1. OpenClaw 是什么？核心组成

OpenClaw 是一个运行在你自己设备上的个人 AI 助手。

它的关键点：

• Gateway（网关/控制平面）：常驻进程，连接消息渠道、管理会话、工具、事件与 Web UI。
• Agent（智能体）：在 Gateway 的调度下运行，调用模型、调用工具、读写 workspace。
• Tools（内置工具）：浏览器控制、web_fetch/web_search、exec、消息发送等。
• Skills（技能包）：更像“可复用的操作手册 + 可选的外部二进制依赖”，在系统提示词里以“可用技能清单”形式出现，模型需时会去读取对应 SKILL.md。
• Plugins（插件/扩展）：以 in-process 的方式扩展 Gateway：新增渠道、工具、OAuth 登录流、技能包等。

2. 安装部署（macOS / Linux / Windows）

理解这一步时，OpenClaw 建议用 CLI 向导完成初始化：openclaw onboard（安装 daemon、设置 workspace、channels、skills、models）。

2.1 前置要求

• Node 版本：Node ≥ 22（官方 README 明确要求）

检查：

node -v

2.2 方式 A：官方建议（npm 全局安装）

npm install -g openclaw@latest
# 或 pnpm add -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon

--install-daemon 会把 Gateway 安装成后台服务（macOS 上是 launchd；Linux 上通常是 systemd user service；Windows 建议 WSL2 跑 Linux 流程）。

2.3 Windows：强烈建议 WSL2

根据官方 README：Windows 借助 WSL2 采用（strongly recommended）。

基本思路：

• 安装 WSL2 + Ubuntu
• 在 WSL2 里安装 Node ≥ 22
• 按 Linux 流程安装 openclaw 同时 openclaw onboard --install-daemon

提示：如果你要跑浏览器控制或某些依赖系统 GUI 的能力，建议把 Gateway 放在真正有桌面环境的机器上（比如本机 macOS / Linux 桌面）。

2.4 方式 B：从源码（适合开发/深度定制）

（来自官方 README 的“From source”段落）

git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
pnpm install
pnpm ui:build
pnpm build
pnpm openclaw onboard --install-daemon
# 开发热更新
pnpm gateway:watch

3. 初次上手：onboard 向导会做什么

openclaw onboard 会引导你完成：

• Gateway 基本设置（端口、绑定方式、鉴权、daemon）
• 实际处理时，Workspace 初始化（默认在 ~/.openclaw/workspace，可改）
• Model/Auth（API Key / OAuth / setup-token）
• Channels（T@elegrimm/Discord/WhatsApp/Google Chat/Signal/iMessage/…）
• Skills（挑选/安装）

如果你不想一步到位：

• 落到代码里，跑向导时能够跳过某些步骤（比如 --skip-channels / --skip-skills）。

4. 设置大模型 Provider（核心能力来源）

实际处理时，OpenClaw 的模型引用格式是 provider/model（比如 anthropic/claude-opus-4-6）。

你能够借助：

• CLI：openclaw models set
• 设置文件：~/.openclaw/openclaw.json（以及 openclaw config set ...）

4.1 常用 Provider：OpenAI / Anthropic

• OpenAI：设置 OPENAI_API_KEY，选 openai/* 模型
• Anthropic：设置 ANTHROPIC_API_KEY，选 anthropic/* 模型

实践建议：用“主模型 + fallback”

{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "anthropic/claude-opus-4-6",
        fallbacks: ["openai/gpt-5.1-codex"],
      },
    },
  },
}

4.2 用 LiteLLM 作为统一网关（多模型路由/成本统计）

结合项目来看，OpenClaw 有专门的 LiteLLM 文档：docs/providers/litellm.md。

核心思路：

• 先启动 LiteLLM Proxy（例：本机 :4000）
• OpenClaw 设置 models.providers.litellm.baseUrl 指向它
• 在 OpenClaw 里用 litellm/ 引用模型

5. 采用本地 Ollama 大语言模型（重点）

结合项目来看，OpenClaw 对 Ollama 有官方文档：docs/providers/ollama.md 与 docs/concepts/model-providers.md。

5.1 更快启用（隐式发现：建议）

特点：不用手写 models.providers.ollama 的 models 列表；OpenClaw 会去本机 Ollama 发现“兼容 tools 的模型”。

• 安装并启动 Ollama
• 拉取一个模型（示例来自官方文档）：

ollama pull llama3.3
# 或
ollama pull qwen2.5-coder:32b

• 让 OpenClaw “认为 Ollama 可用”（任意值即可）：

export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"

• 设置 OpenClaw 默认模型：

json5

{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "ollama/llama3.3" },
    },
  },
}

验证：

ollama list
openclaw models list
openclaw agent --message "用 TypeScript 写一个 debounce" --thinking high

5.2 显式设置（手写 provider，适合远程 Ollama / 强制参数）

实际处理时，当 Ollama 在另一台机器、或你要手动指定 contextWindow/model 列表时，用 models.providers.ollama：

json5

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://ollama-host:11434",
        api: "ollama",
        apiKey: "ollama-local",
        models: [
          {
            id: "llama3.3",
            name: "Llama 3.3",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 8192,
            maxTokens: 8192
          }
        ]
      }
    }
  }
}

6. 设置 IM 机器人渠道（T@elegrimm / Discord / Slack / WhatsApp / WebChat…）

结合项目来看，OpenClaw 的定位是“你自己的个人助手”，它能够把回复投递到你常用的渠道。

建议策略：

• 先用 WebChat / CLI 跑通
• 再接 1 个 IM 渠道（最常用是 T@elegrimm 或 Discord）
• 最后再接 WhatsApp / Signal / iMessage 等更重的渠道

6.1 重要安全设置：DM pairing / allowlist

官方 README 强调：外部消息面是 不可信输入。

默认策略通常是“配对”：

• 陌生人 DM 只会收到配对码，不会触发模型处理
• 你用命令批准：

openclaw pairing approve  

openclaw skills list
openclaw skills list --eligible
openclaw skills info 
openclaw skills check

openclaw plugins list
openclaw plugins info 
openclaw plugins install 
openclaw plugins enable 
openclaw plugins disable 
openclaw plugins doctor

openclaw browser --browser-profile openclaw start
openclaw browser --browser-profile openclaw open https://example.com
openclaw browser --browser-profile openclaw snapshot

{
  browser: {
    enabled: true,
    defaultProfile: "openclaw",
    headless: false,
    executablePath: "/usr/bin/google-chrome",
    profiles: {
      openclaw: { cdpPort: 18800, color: "#FF4500" },
      work: { cdpPort: 18801, color: "#0066CC" }
    }
  }
}

openclaw configure --section web

export BRAVE_API_KEY="..."

brew install yakitrak/yakitrak/obsidian-cli

obsidian-cli set-default ""

obsidian-cli print-default --path-only

obsidian-cli search "LLM"
obsidian-cli search-content "prompt injection"

obsidian-cli create "Inbox/OpenClaw 使用记录" --content "..." --open

obsidian-cli move "old/path/note" "new/path/note"