OpenClaw 入门指南：它是什么、怎么装、适合谁

最近打开技术社区，很多热在聊 AI Agent，而 OpenClaw 是被提到最多的名字之一。各种安装教程、使用心得铺天盖地，有人说它是生产力革命，也有人觉得不过是套了层壳的 API 调用。

我前段时间花了点时间把 OpenClaw 跑起来，也在不同的机器上折腾了几轮，有一些自己的感受想聊聊。用比较直白的方式讲清楚：它到底是个什么东西，装起来麻不麻烦，以及你需不需要。

如果你也是刚听说 OpenClaw、还在观望的状态，这篇 OpenClaw 入门指南应该能帮到你。

OpenClaw 到底是什么？

要写好这篇 OpenClaw 入门指南，得先把这个东西的来龙去脉讲清楚。

OpenClaw 这个名字你可能已经听烦了，但它最早叫 Moltbot，后来改叫 Clawdbot，最终定名 OpenClaw。2026 年 1 月底正式在 GitHub 上开源发布，不到一周 Star 数就突破了 10 万。

我当时在 Twitter 和 V2EX 上刷到铺天盖地的讨论，第一反应其实是：又一个套壳产品？等我真正看完文档、跑起来之后，才发现它和我以为的不太一样。

一句话解释

OpenClaw 是一个跑在你自己机器上的 AI Agent，它通过你日常用的聊天工具（WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal 等）接收指令，然后替你干活。

注意，这里说的 “干活” 不是回答问题那种干活。而 OpenClaw 它能实际操作你的系统，执行 Shell 命令、控制浏览器、读写文件、管理日历、收发邮件，全都可以。

你可以理解为：它是一个住在你聊天软件里的、能动手的 AI 助手。

它凭什么火？

开源 AI Agent 工具不少，OpenClaw 能杀出来，我觉得有几个点踩得比较准：

第一，真正的本地优先

所有数据（对话记录、长期记忆、技能配置）都以 Markdown 和 YAML 文件的形式存在你本地磁盘上。你用任何文本编辑器都能打开看，用 Git 就能备份，想删就删。

第二，MIT 开源协议

代码完全可读、可 Fork、可审计。对比一下：Anthropic 之前对一个逆向 Claude Code 客户端的开发者发过 DMCA 侵权通知；Manus 是完全闭源的。OpenClaw 在这一点上很坦荡。

第三，它是真的能 “自己动”

OpenClaw 有一个心跳调度机制（Heartbeat），默认每 30 分钟自动唤醒一次，检查有没有待办事项需要处理。也就是说，你不用一直盯着它、不停地给它发指令，它自己会按计划干活。

网上流传过说有人的 Agent 趁主人睡觉的时候，通过邮件帮他谈下了一笔 4200 美元的购车折扣。这些案例真假我没法验证，但至少说明了 OpenClaw 在自主操作这块的想象空间确实大。

模型怎么选？

这里要补充一点，OpenClaw 本身不带 AI 模型，它是模型无关的。你可以接 Anthropic Claude、OpenAI、Google Gemini 这些云端模型，也可以通过 Ollama 接本地模型。

在配置文件 openclaw.json 里指定好服务商就行，网关会自动路由，还能自动切换。

不过有一点要注意：OpenClaw 生成的提示词量很大（系统指令、对话历史、工具描述、技能、记忆全要塞进去），所以主力模型最好用前沿大模型，便宜模型可以拿来处理简单任务。

安装部署：没你想的那么复杂

聊完 OpenClaw 是什么，接下来说说怎么装。

之所以这个项目引发了这么大的关注，我觉得本质原因是：大模型终于长出了手脚。以前的 AI 工具再聪明，也只是你问它一个问题，它给你一段回答，仅此而已。OpenClaw 不同，它能自己写脚本、跑命令、操作浏览器、收发邮件，真正地替你去执行任务。

但兴奋归兴奋，装之前有个问题得想清楚。

为什么我建议装在 VPS 上，而不是你的主力机？

前面说了，OpenClaw 能操作你的系统——读写文件、跑 Shell 命令、甚至修改代码。听起来很酷，但反过来想：一个 AI 在你的电脑上拥有这些权限，万一它改错了东西呢？

这不是理论上的担忧。我自己在测试的时候就遇到过 Agent 修改配置文件改出问题的情况，虽然不算严重，但如果当时跑在我的工作机上，光是排查和恢复就够我喝一壶的。

所以你会发现，社区里大部分人都选择把 OpenClaw 部署在备用机器上，或者直接扔到 VPS 的 Docker 容器里跑。道理很简单：隔离风险。出了问题大不了重建容器，不会有任何影响。

硬件要求：别被 Mac Mini 抢购潮误导

你可能在网上看到过那些照片，有人一口气买了几十台 Mac Mini 专门跑 OpenClaw。场面确实夸张，但说实话，那更多是社交媒体的跟风效应，而不是真实的硬件需求。

OpenClaw 本身不需要在本地跑大模型。它的核心就是一个 Node.js 网关进程，负责调度和工具执行，真正吃算力的推理部分是交给云端 API（Anthropic、OpenAI 等）来处理的。

官方文档给出的最低配置：

使用场景	CPU	内存
基础聊天	2 核	2GB
含浏览器自动化	2 核	4GB

所以一台入门级 VPS 云服务器就完全够用了，月费也就几美元的事。

具体怎么装？

OpenClaw 的官方文档写得挺完善的，这里我不逐步重复，说一下大致思路和我自己的选择。

目前部署方式主要有三种：

1. 云厂商一键部署

国内腾讯云反应很快，已经上线了 OpenClaw 的一键部署方案，基本上点几下就能跑起来。海外厂商比如 Verpex 也提供了类似的快速部署模板。这种方式最省心，适合不想折腾的人。

2. 我更推荐的方式：按小时计费的 VPS + 1Panel

如果你只是想体验一下 OpenClaw，我个人更推荐用按小时计费的 VPS 来玩。

比如 Vultr 和 Kamatera（Kamatera 需要绑信用卡），都支持按小时扣费。开一台最低配的机器，装好之后试用几天，觉得不适合自己，直接停机删除就行，花不了几块钱。

部署流程也不复杂：开一台 2 核 2G 的实例 → 装好系统后部署 1Panel 面板 → 在 1Panel 的应用商店里一键安装 OpenClaw 的 Docker 镜像 → 按文档配置好你的 API Key 就可以了。

整个过程如果你有基本的 Linux 操作经验，半小时内能搞定。

3. 自有硬件

家里有闲置的旧笔记本、树莓派或者小主机，也完全可以拿来跑。

别一上来就买年付套餐

这里多说一句。我看到不少新手一上来就买了年付的 VPS 准备长期跑 OpenClaw，这个我觉得可以再想想。AI Agent 这个领域变化太快，OpenClaw 今天很火，三个月后是什么情况谁也说不准。

先用按小时计费的机器跑起来，确认它真的能融入你的工作流，再考虑长期方案。

适合谁用？说点真话

写到这里，该聊聊最关键的问题了：OpenClaw 到底适不适合你？

网上很多文章把 OpenClaw 吹得特别神，好像装上就能躺着赚钱、睡觉的时候 AI 帮你把活全干了。我理解这种情绪——大模型长出手脚，确实让人兴奋。

但冷静下来想一想，工具再强，也得看谁在用。

你至少得懂一点技术

如果你是纯小白，连命令行都没碰过，我不建议你现在就上手 OpenClaw。

原因很简单。OpenClaw 的核心能力是 “替你执行任务”，但前提是你得告诉它执行什么、怎么执行。它不是一个开箱即用的成品应用，更像是一个能力很强的底层框架。

你要让它真正跑起来、干你想干的事，中间涉及的东西不少：

• 环境部署要会基本的 Linux 操作和 Docker
• 配置文件是 YAML 和 JSON，你得看得懂、改得动
• 接入消息通道（Telegram、Slack 等）需要自己去申请 Bot Token、配置 Webhook
• 出了问题你得会看日志，知道去哪里排查

这些对有经验的开发者或运维来说都不算事，但对从没接触过的人来说，每一步都可能卡住。

你想让它干活，有两条路

假设你技术上没问题，接下来要面对的是：怎么让 OpenClaw 做你想做的事情？

现实中大概分两种情况：

第一种，接入已有的 API 服务

比如你想让 Agent 帮你监控某个网站的价格变化，或者定时从某个平台拉取数据生成报告。

如果市面上已经有现成的 API 可以调用，那你要做的就是写好技能文件（Skill），告诉 OpenClaw 怎么去调这些接口。这条路相对轻松一些，但也需要你理解 API 的基本概念。

第二种，自己开发

如果你的需求比较个性化：比如你想让 OpenClaw 接管你个人的某个工作流程，自动处理你的邮件分类、代码审查、客户回复等，那大概率没有现成的方案可以直接套用。

你需要自己设计流程、编写技能、调试效果。即使 OpenClaw 本身能协助你写代码，你至少得有能力判断它写得对不对、出了问题知道怎么改。

这不是门槛高不高的问题，而是这类工具本身的性质决定的。它不是一个消费级产品。

网上那些 “零基础上手” 的说法，听听就好

我注意到不少教程的标题写着 “零基础也能用 OpenClaw”、”不用写代码就能打造你的 AI Agent”。说实话，这类内容要么是为了流量在夸大，要么是把 “安装成功” 等同于 “能用起来”。

装上 OpenClaw 和真正用好 OpenClaw，完全是两回事。

要让它融入你的日常工作、稳定地替你处理任务，这个过程需要大量的调试和打磨。你得理解它的会话机制、心跳逻辑、工具权限策略，还要根据自己的场景不断调整提示词和技能配置。

这些东西不是看一篇教程就能搞定的。

那到底谁适合？

根据我自己的体验，以及在社区里观察到的情况，我觉得 OpenClaw 目前比较适合这几类人：

• 独立开发者和技术自由职业者：有明确的个人工作流，想把重复性的任务交给 Agent 处理，自己也有能力做开发和维护。
• 运维和后端工程师：本身就习惯跟命令行、脚本、自动化打交道，OpenClaw 对他们来说是一个很自然的效率延伸。
• 对 AI Agent 方向有兴趣的技术探索者：不一定有明确的生产需求，但想深入理解 Agent 的工作原理，拿 OpenClaw 来做实验和学习。

如果你不属于以上任何一类，也没有技术背景，我的建议是：先不着急。

等生态更成熟一些、社区沉淀出更多开箱即用的技能包之后，再来看也不迟。现在硬上只会浪费时间，还容易对这个方向产生不必要的负面印象。

一点个人感受

最后说说我自己的感受。

OpenClaw 给我最大的触动不是它现在能做什么，而是它代表的方向：AI 从 “对话” 走向 “操作”。以前我们和 AI 的交互方式是一问一答，现在它开始能理解意图、规划步骤、自主执行。

但也正因为如此，它的风险和门槛同步提高了。一个只会聊天的 AI 最多给你一个错误答案，而一个能操作系统的 AI 如果判断失误，可能会删错文件、发错邮件、改崩代码。

所以我的态度是：看好方向，谨慎使用，量力而行。

如果你决定要试，建议回到上一节说的，先用按小时计费的 VPS 搭一个隔离环境来跑。确认适合自己再投入更多时间和精力，这样比较稳妥。

写在最后

这篇 OpenClaw 入门指南写到这里，核心的东西基本都聊到了——它是什么、怎么装、适合谁。

回头看，OpenClaw 的出现确实是 AI Agent 领域的一个标志性节点。它把大模型从”只能聊天”推到了”能动手干活”的阶段，而且是以开源、本地优先的方式做到的。这个方向我个人非常看好。

但看好归看好，我不想给你制造焦虑。不是所有人都需要现在就跑步入场，工具是为了解决问题而存在的，如果你暂时没有它能解决的问题，不用就不用，没什么可焦虑的。

如果你看完这篇文章决定动手试试，记住几个原则：用隔离环境部署、从小任务开始测试、控制好工具权限。等你跑通了第一个自动化流程你就会理解这东西的魅力在哪里了。

希望这篇 OpenClaw 入门指南对你有帮助。后面如果有更多使用心得，我会继续更新。

常见问题解答（FAQ）