学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第1页 OpenClaw001：龙虾使用入门 肖睿团队 （李晴） 20260312@北京 • 北大青鸟人工智能研究院 • 北大计算机学院 • 北大教育学院学习科学实验室 技术架构、生态、应用场景 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第2页 OpenClaw 爆火出圈 在通用人工智能（AGI）五级模型中，2023年1月出圈的ChatGPT（）让技术圈外的普通大众感受到自然 语言对话时代（第一级智能）的到来，2025年1月出圈的DeepSeek R1让技术圈外的普通大众感受到思考推理 时代（第二级）的到来，但二者的产品表现都是“对话式交互”机器人。2026年1月出圈的OpenClaw让技术圈 外的普通大众感受到Agent时代（第三级）的到来。 在人工智能由 “ 对话式交互” 向 “ 自主行动” 转型的关键时刻，OpenClaw 的出现标志着自主智能体（自主 Agent、Agentic AI）从实验室原型走向工程化、规模化应用。 OpenClaw 不仅在 GitHub 上创下了星标（stars）增长的历史纪录，更通过其独特的 “ 本 地优先” 架构和 “ 多渠道集成” 理念，重新定义了个人 AI 助手的能力边界。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第3页 增长奇迹：GitHub 历史上增速最快的开源项目 250,000+ GitHub Stars (截至 2026 年 3 月) ~60 天 从 0 到 25 万 Stars 的耗时 作为一个由 Peter Steinberger 个人发起并迅速演变为全 球性开源现象的项目，自 2026 年 1 月下旬病毒式传播以 来，OpenClaw 在约 60 天内累积超过 250,000 个 GitHub Stars，超越 React、Linux 等运行了十余年的老 牌项目，成为 GitHub 历史上增速最快的软件类开源项目。 2026 年 2 月，创始人 Steinberger 宣布加入 OpenAI， 项目同步过渡至独立基金会治理。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第4页4 本讲座旨在从 OpenClaw 的产品定位、出圈原因、技术架构、执行逻辑、 核心能力、应用场景、安全挑战、国内平替、未来趋势等多个维度，梳 理和分析 OpenClaw 生态，让没有接触过 ClaudeCode、OpenClaw 等自主 Agent 产品的老师、同学、创业者、企业管理者对 OpenClaw 代表的新一代自主 Agent 范式有全面的了解。 内容介绍 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第5页 n Part 01 AI的进化阶段 n Part 02 OpenClaw 是什么  产品定位  项目命名沿革  在 AI 生态中的位置 n Part 03 为什么 OpenClaw 爆火  核心增长数据  国内情况  爆火原因  社区生态 n Part 04 技术架构拆解  整体架构概览  Agent 调度层（Gateway）  记忆系统（Memory System）  工具层（Tool System / Skills）  通讯层（Channel Layer） n Part 05 Agent 运行流程 n Part 06 核心能力与应用场景 章节目录 n Part 07 如何养一只龙虾  OpenClaw部署方案  模型选择建议  养龙虾设置  Skills安装与创建 n Part 08 国内类OpenClaw产品 n Part 09 未来趋势 n Part 10 附录 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第6页 AI的进化阶段PART 01 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第7页 一、AI 的进化阶段 过去两年，AI 的变化速度远远超过了多数人的预期。AI 技术扩散是以一段一段清晰的阶段逐步展开。每一轮突破，都会改 变普通人与 AI 的关系。 PHASE 01 能不能用 基础生成能力的普及，AI 开始进入大 众视野，解决“有无”问题，实现初 步的对话式交互。 PHASE 02 能不能思考 推理模型（Reasoning Models）的 突破，AI 具备了更强的逻辑分析与复 杂问题拆解能力。 PHASE 03 能不能替人完成任务 自主智能体（Autonomous Agents） 时代，AI 不再仅仅是对话，而是能够独 立执行长程任务。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第8页 一、AI 的进化阶段 ：五个阶段 “执行能力正在从技术团队快速扩散到普通用户手中。很多过去只有工程师才能搭建的自动化流程，如今普 通人也可以直接使用。” 阶段 阶段特征 第一阶段 以 ChatGPT 为代表。公众第一次明显感受到 AI 已经具备可用的智能水平，对话、写作、总结等能力开始进入日常 使用场景。 第二阶段 以 DeepSeekR1 等模型为代表。大模型展现出更强的思考与推理能力，人们第一次直观感受到 AI 可以参与复杂问 题分析，这被很多人称为“认知能力的普及”。 第三阶段 以 Manus、Genspark、Lovable 为代表。云端自主智能体商业化产品出现，用户可以通过输入任务，让 AI 自动 完成一整套流程，形成“输入—处理—输出”的闭环。 第四阶段 以 Claude Code 等工具为代表。自主智能体执行能力开始进入本地环境，开发者可以在自己的电脑和开发环境中 直接调用 AI 完成复杂任务，本地执行能力逐渐成熟。 第五阶段 以 OpenClaw 为代表。执行能力进一步扩散，不再局限于技术团队，普通用户也可以部署和使用智能体系统，自动 化能力开始真正进入大众层面，正式进入自主Agent平民化时代。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第9页 OpenClaw 是什么PART 02 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第10页 二、什么是 OpenClaw：产品定位 (I) 自托管的本地优先 AI 助手平台 不同于依赖云端的助手，你在自己掌控的硬件上（家里的 Mac mini、 VPS，甚至树莓派）运行一个始终在线的进程 —— Gateway。 它连接你日常使用的聊天应用（飞书、QQ、钉钉、企业微信等），接 收消息，运行 Agent 推理，可选地调用工具或设备，再将响应发回。 核心组件：Gateway 作为系统的“中枢神经”，Gateway 负责维持长连接、 管理会话状态，并协调模型推理与外部工具的调用。它是 实现“始终在线”服务的关键。 Mac mini VPS 树莓派 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第11页 二、什么是 OpenClaw：产品定位 (II) 任意操作系统 全面支持主流桌面操作系统，包括 Mac、Windows 以 及 Linux，确保在各种硬件环境下都能稳定运行。 支持任意模型 灵活接入多种模型：Claude、GPT、Gemini、 DeepSeek、智谱、Kimi 以及各类本地模型等，不绑定 单一供应商。 接入常用 APP 深度集成日常通讯工具：飞书、QQ、钉钉、企业微信 等 常用平台，让 AI 助手无缝融入现有的工作流。 默认私有 坚持 Private by default 理念：所有数据均可选择本地 存储，由用户完全掌控，保障极高的数据隐私安全性。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第12页 OpenClaw 命名沿革与更名历程 2025 年 11 月 Clawdbot 项目初始名称。采用 Claude 谐音 + 龙虾爪 Claw 意象，旨在致敬Anthropic的Claude模型，与ClaudeCode 吉祥物的名称一样。 2026 年 1 月 29 日 Moltbot 因 Anthropic 对名称与 Claude 品牌相似性表示不满，发律师函敦促更名。Molt 意为“脱壳”（龙虾蜕皮）， 象征着项目的成长与蜕变。 2026 年 1 月 30 日 OpenClaw 第三次更名，进入稳定开发阶段。Open（开源、社区驱动）+ Claw（保留龙虾 Molty 吉祥物），确立了最终 的品牌身份。 OpenClaw 经历了三次更名，每一次更名都意外为其增加了曝光度： 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第13页 在 AI 生态中的位置 (I)：执行层与框架层的核心枢纽 模型层 (Intelligence) 大语言模型 (LLM) 提供核心推理能力，如 Claude , GPT, DeepSeek 等。负责理解意图与生成决策。 执行/框架层 (Execution) OpenClaw Agent Runtime 核心定位：作为轻量级、可自部署的 Agent 运行时。负责任务规划、工具调用、记忆管理及多渠道接入。 应用/接口层 (Interface) 终端交互应用 飞书、钉钉、微信、Telegram 等通讯工具。作为用户与 AI 交互的最终界面。 OpenClaw 填补了模型与应用之间的空白，解决了现有方案中自主性不足、本地化程度低以及工具调用门槛高的痛点。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第14页 在 AI 生态中的位置 (II)：产品对比 项目名称 核心定位 部署方式 工具调用 核心优势 AutoGPT 实验性自主 Agent产品 本地运行 支持插件 早期探索，自主性极高但易死循环 LangChain 非自主Agent开发框架 集成于应用 高度可定制 适合软件开发者构建基于工作流和RAG的AI 应用 Claude Code 闭源免费自主Agent产品 自托管/本地 通用，专注软件开发场景 极致的终端交互与代码理解 ChatGPT 类 自然语言对话机器人 SaaS/云端 受限插件/GPTs 开箱即用，门槛最低，隐私受限 OpenClaw 开源免费自主Agent产品 自托管/本地 通用，专注日常场景 隐私安全、始终在线、多端接入 • OpenClaw 主要解决了传统 AI 应用在自主性、本地化和多功能集成方面的不足，在产品范围和能力范围上与ClaudeCode类似， 但后者往往更加封闭（比如官方建议接入Claude模型，如接入其他模型需要修改配置文件并接受ClaudeCode的性能损失）。 • 许多现有 AI 解决方案通常是云端服务，存在数据隐私风险、高延迟以及对特定应用场景的限制。此外，它们往往缺乏将 AI 能 力与实际操作环境（如操作系统、各种软件）深度结合的能力。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第15页 为什么 OpenClaw 爆火PART 03 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第16页 核心增长数据分析 (I)：现象级的社区热度 + GitHub Stars 截至 2026 年 3 月 12 日，OpenClaw 在 GitHub 上的星标数已突破 30 万大关， 展示了全球开发者对其技术架构的高度认 可。 250万+ 单周访问量 项目官网及文档库在爆火期间创下超过 250 万次的单周访问记录，体现了极高的 用户活跃度与市场关注度。 10,700+ 社区技能插件 ClawHub 市场上已积累超过 1 万个由社 区贡献的技能插件，构建了极其丰富的 Agent 生态系统。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第17页 核心增长数据分析 (II)：时间线回顾 2025 年 11 月 项目萌芽：Clawdbot 发布 Peter Steinberger 在 GitHub 发布初始版本，定位为致敬 Claude 的本地 AI 助手工具，初期仅在小众开发者圈内传播。 2026 年 1 月 更名与爆发：OpenClaw 定名 经历 Moltbot 短暂更名后，1 月 30 日正式定名 OpenClaw。项目因其卓越的本地执行能力开始在社交媒体病毒式传播。 2026 年 2 月 治理转型：移交基金会 创始人加入 OpenAI，项目同步移交至独立基金会治理。Stars 数量迅速突破 10 万大关，成为全球关注焦点。 2026 年 3 月 历史性时刻：超越 Linux GitHub Stars 突破 25 万，正式超越 React 和 Linux，刷新 GitHub 历史上软件类项目最快增长纪录。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第18页 在 AI 生态中的位置 (III)：核心价值 平民化 • 使用门槛低：支持单文件执 行或 Docker 一键部署，无 需复杂的开发环境配置，让 普通用户也能快速拥有自己 的 Agent。 • 方便使用：支持飞书、钉钉、 微信、Telegram 等主流平 台，将 AI 能力直接推送到 用户最常用的通讯界面。 功能强大 • 操作能力强：内置 10,700+ 社区技能，能够轻松调用搜 索、代码执行、文件处理等 各类外部工具。 • 主动性强：可以24小时在线， 并可以主动工作，支持定时 和心跳机制 记忆能力 • 分级管理：支持短期记忆、 中期记忆、长期记忆的分级 管理 • 方便使用：记忆内容用 markdown格式文件保存在 本地，可以压缩、提炼、备 份，可以人工浏览和修改 完全掌控 • 本地优先与私有化部署：所 有对话记录与配置均存储在 用户本地。可接入本地模型 和各种 API 模型，如： Claude、GPT、Gemini、 GLM、Kimi、Minimax、 DeepSeek等。 • 定制性强：代码开源，支持 各种外部插件 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第19页 国内热潮：全民“养虾”与政府推动 (I) 社会现象 年后爆发的“全民养虾”热潮 2026 年春节过后，国内互联网掀起了一场现象级的 “全民养虾” 运动。OpenClaw 从最初的技术极客圈迅速扩散至普通大众，成 为社交媒体上的热门话题。 从开发者到普通职场人的覆盖 社交媒体病毒式传播与口碑效应 政策背景 新质生产力的重要抓手 地方政府将其视为推动 “新质生产力” 落地的重要工具，行动非 常快速。通过扶持自主智能体生态，旨在提升区域整体的数字化 与智能化产业。 政府引导与产业政策双重驱动 技术平权带来的生产力变革 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第20页 国内热潮：地方政府政策扶持 (II) 政府推动 多地大力扶持：多个地方政府视OpenClaw为“新质生产力”抓手，密集出台补贴/ 支持政策，鼓励OPC（一人公司）和AI Agent落地，包括： l 深圳龙岗区拟推“龙虾十条”，提供免费部署服务、最高200万元补贴（针对代码贡献、具身 智能结合项目）。 l 合肥高新区最高1000万元资金扶持。 l 无锡高新区“养龙虾”12条，单项最高500万元。 l 苏州常熟13条举措，最高600万元支持入选人才计划的OPC项目。 l 杭州萧山区等也跟进补贴。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第21页 国内热潮：民间部署热潮 (III) 线下沙龙与社群 北京中关村、深圳南山科技园等地出现 大量自发的“养虾”技术沙龙。开发者 们热衷于分享如何通过 调教 出更具个性的 Agent，社群活跃度极高。 硬件风向标 受 OpenClaw 本地部署热潮影响，Mac mini M4 基础版一度出现断货现象。二 手交易平台上的相关硬件价格也随之波 动，成为技术驱动消费的典型案例。 上门安装生意兴起 闲鱼等平台涌现出大量“上门安装龙虾” 的付费服务。服务内容涵盖环境配置以 及多端接入调试，标志着 Agent 部署已 形成初步的服务产业链。 • 这些政策直接刺激民间部署热潮：线下沙龙爆满、腾讯总部楼下千人排队免费安装、Mac mini加价断货（因适合本地跑Agent）、 甚至上门安装/卸载成生意。 • 部分地方和部门（如中关村）举办OpenClaw相关活动，推动AI Agent普及，视其为降低创业门槛、带动国产模型落地的利器。 • 总体上，地方政府和产业部门一度“卷”得很猛，把OpenClaw当成AI+、一人经济的新风口。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第22页 国内大厂布局 (I)：云端部署方案对比 腾讯云 (Tencent Cloud) 通过 Cloud Studio 推出一键部署模板，支持 WorkBuddy 深度集 成，主打“三分钟拥有个人龙虾”。 阿里云 (Alibaba Cloud) 利用 计算巢 (Compute Nest) 提供全自动化部署方案，优化了模型 调用链路，并针对新用户提供免费试用额度。 字节跳动 (Volcengine) 火山引擎 与飞书深度联动，推出企业级 Agent 协作方案，主打多 端接入与团队共享，强化了办公场景的执行力。 华为云 / 百度云 通过镜像市场提供官方优化的 OpenClaw 镜像，重点支持国产模 型（如文心一言、盘古）的无缝接入与性能优化。 • 通过低价/免费提供基础设施（云部署、模型接入、IM渠道），借此拉动自家模型Token消耗（国产模型性价比高，Token出海占 比从2024年底2%飙到2026年39%），并通过用户轨迹数据优化模型。 • 中国成为全球OpenClaw最大试验场和采用增速最快市场。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第23页 国内大厂布局 (II)：腾讯 WorkBuddy 与 QClaw 腾讯的“全家桶”策略 腾讯在 OpenClaw 生态中的布局最为全面，不仅在云端 全线支持一键部署，更在内部深度实践了 Agent 驱动的 办公新范式。 通过将 Agent 能力下沉至基础设施层，腾讯旨在构建一 个从模型训练、应用开发到终端接入的完整闭环。 WorkBuddy (内部实践) 腾讯内部大规模使用的智能办公助手。 深度集成企业微信、腾讯会议及内部知识库。 支持自动化会议纪要、日程协调及跨部门任务追踪。 标志着 Agent 从“玩具”转向企业级生产力工具。 • • • • QClaw (开发者工具) 面向外部开发者的开源 Agent 工具集。 原生适配腾讯云混元大模型及相关 API。 提供丰富的预置技能包，打通微信直接对话+远程操控。 强调与腾讯云基础设施的无缝整合与高性能运行。 • • • • 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第24页 字节跳动 ArkClaw 与飞书 (Lark) 深度绑定，实现消息流与任务流的无缝 对接。 主打企业级 Agent 协作，支持多端接入与团队共享。 利用火山引擎的算力优势，优化了长文本处理与复杂推 理性能。 提供丰富的行业模板，降低企业定制化 Agent 的门槛。 ■ ■ ■ ■ 阿里巴巴 CoPaw 阿里云推出的开源 Agent 工具，强调与通义千问模型 的深度整合。 阿里云提供多种一键部署，轻量服务器/无影云电脑/ECS。 优化了模型调用链路，显著降低了推理延迟与成本。 支持多种存储方案，满足企业对数据隐私的严苛要求。 ■ ■ ■ ■ 国内大厂布局 (III)：字节跳动 与 阿里巴巴 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第25页 国内大厂布局 (IV)：网易 LobsterAI 与月之暗面 KimiClaw 网易有道 LobsterAI 被社区亲切地称为“中国版龙虾”。网易有道将其完全开源， 旨在为国内用户提供更贴合本土习惯的 Agent 体验。 完全开源 中文语境优化 深度集成中国应用 针对国内办公软件的 API 进行了大量适配工作，解决了原版在中 文环境下可能出现的字符编码与连接稳定性问题。 强调安全（本地存储 + 隔离虚拟机执行敏感操作） 月之暗面 KimiClaw 由月之暗面官方推出的云端托管版 Agent 助手，旨在让不 具备本地部署能力的普通用户也能享受 Agent 的便利。 云端托管 长文本能力 零门槛使用 充分发挥了 Kimi 大模型在超长上下文处理上的优势，支持对海 量本地文档进行深度分析与任务执行。 绑定Kimi 模型，支持长期记忆 + 远程电脑操控 + 40GB免 费云存储。零代码一键创建，适合内容创作/信息检索。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第26页 国内大厂布局 (V)：其他厂商动态汇总 MiniMax 推出 MaxClaw 实验项目，重点优化多模态 Agent 交互体验，提升模型在复杂指令下 的执行成功率。预置专家技能 + 跨应用自 动化 + 定时任务。推出后服务器扩容4次， 增长极快。 智谱 AI 发布 AutoClaw 框架，实现 GLM 系列模 型与 OpenClaw 协议的原生适配，强化了 国产大模型的工具调用能力。强调零成本 体验 + 多梯度付费。 百度 DuClaw（零部署云服务，元/月起） + 百度App内嵌 + 千帆平台上架Skills。 小米 探索 端侧 Agent 部署方案，计划将轻量化 OpenClaw 核心集成至澎 湃 OS，实现手机端的本地自动化执行。Xiaomi miclaw（手机系统 层Agent，适配小米17系列，调用50+系统工具 + IoT） 华为 小艺 Claw 结合鸿蒙生态，研究跨设备 Agent 协同技术，利用 OpenClaw 的网关架构实现多终端间的任务无缝流转。支持多端协同 + 多种人格。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第27页 爆火深层原因分析：技术、开源与社交传播 Agent 技术成熟 大语言模型（LLM）推理能力的质变， 使得 AI 不再仅仅是对话，而是具备了 理解复杂意图并拆解执行任务的“大 脑”，为自主智能体的爆发奠定了技 术基础。 开源生态加速 OpenClaw 坚持开源路径，通过极低 的部署门槛和丰富的社区技能包 （ClawHub），迅速吸引了全球开发 者参与，形成了强大的网络效应和生 态护城河。 社交传播放大 从 GitHub 趋势榜到 X (Twitter)、飞 书社群，再到国内的短视频平台， OpenClaw 的增长曲线完美契合了病 毒式传播规律，实现了从技术圈到大 众市场的跨越。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第28页 技术架构拆解PART 04 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第29页 四、技术架构拆解 (I)：整体架构概览  - Gateway 是始终在线的控制平面，管理 Session、渠道 路由、工具分发和事件；  - 模型负责提供智能；  - Channels 是各消息平台的集成适配层；  - Agent Runtime 是模型推理与工具调用的执行引擎；  - Skills 是通过 ClawHub 市场可动态安装的能力扩展。 OpenClaw 本质上是一个本地网关 + Agentic 循环 + Skills + 持久化记忆的组合，这一架构模式正在成为个人 AI Agent 的标准蓝图。 初始配置有一定门槛，运行云端模型会产生 Token 费用， 且由于具备系统级访问权限，安全配置不可忽视。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第30页 四、技术架构拆解 (II)：Agent 调度层 (Gateway) 这是系统的核心逻辑层，通常以“Gateway（网 关）”守护进程的形式运行在后台 。负责管理 Agent 的生命周期和任务执行流程。 OpenClaw 的调度层强调执行稳定性与可扩展性， 确保 Agent 能够可靠地完成任务，并支持未来功 能的扩展。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第31页 四、技术架构拆解 (II)：Agent 调度层 (Gateway) 任务规划 (Planning) 作为 Agent 的“前额叶”，负责将用户模糊的指令拆解 为一系列逻辑严密的子任务，并确定执行的先后顺序与依 赖关系。 工具选择 (Tool Selection) 根据当前任务的上下文需求，从技能库中动态检索并匹配最 合适的插件工具，确保 Agent 能够精准调用外部能力。 状态管理 (State Management) 实时维护会话上下文、环境变量及 Agent 的“脑内笔记”， 确保在多轮交互中能够保持逻辑连贯性与记忆持久化。 事件调度 (Scheduling) 协调消息的实时收发、定时任务的触发以及异步回调逻辑， 确保系统在处理复杂长流程任务时的稳定与高效。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第32页 四、技术架构拆解 (III)：记忆系统 这是 OpenClaw 架构中最具特色的设计，采用文件为真实来源、向量索引为检索加速的混合方案。 文件结构： 所有记忆以纯文本 Markdown 存储 在本地目录： memory/ 是每日会话日志， 是用户维护的精炼长期记忆， 和 是每次 Session 都会 注入的行为指令和人格定义。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第33页 四、技术架构拆解 (III)：记忆系统 - 文件结构 (1) workspace/ logs/ (灵魂文件) 定义 Agent 的核心行为准则、性格设定及价值观。它是 Agent 思考和行动的最高 指导原则。 (用户画像) 存储用户的个人偏好、工作背景及常用信息。帮助 Agent 提供更具个性化和上下 文相关的服务。 (长期记忆) 记录跨会话的重要事实、决策结果及长期知识。通过 RAG 机制在需要时被检索调 用。 (协作配置) 定义多智能体协作模式，包括不同 Agent 的职责分工、通讯协议及权限边界。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第34页 四、技术架构拆解 (IV)：记忆系统 - 文件结构 (2) 脑内笔记逻辑 Internal Monologue：Agent 的思考轨迹 OpenClaw 引入了 “脑内笔记” 机制。Agent 在执行 复杂任务时，会实时记录其思考过程、假设验证及中 间结论。 非展示性记录：思考过程不直接输出给用户，避免干 扰，但作为后续决策的核心参考。 自省与修正：Agent 可以回顾之前的思考轨迹，发 现逻辑漏洞并及时进行自我修正。 跨会话存储 持久化记忆：打破对话孤岛 通过持久化的 Markdown 文件结构，OpenClaw 实 现了真正的 “跨会话记忆”，让 Agent 能够记住用户 在不同时间、不同平台提到的信息。 信息共享：不同会话间的信息可以相互引用，构建 起一个完整的用户知识图谱。 真实来源追溯：所有记忆均对应真实的文件路径，确 保 Agent 的输出具备极高的可信度与可追溯性。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第35页 四、技术架构拆解 (V)：记忆系统 - 检索机制 (RAG) 向量索引 (Vector) 利用 Embedding 技术将 Markdown 文本转化为高维 向量。通过余弦相似度计算， 实现基于语义的深度检索，能 够捕捉到用户意图与历史记忆 之间的深层关联。 关键词匹配 (BM25) 引入经典的 BM25 文本匹配 算法。针对专有名词、特定日 期或唯一标识符提供极高的召 回精度，弥补了向量检索在精 确匹配方面的不足。 时间衰减 (Decay) 在检索权重中引入时间因子。 越近发生的记忆片段拥有越高 的权重分值，确保 Agent 能 够优先响应当前的上下文环境， 模拟人类的记忆遗忘曲线。 混合搜索 (Hybrid) 将上述多路检索结果进行重排 序（Rerank）。通过加权融合， 为大模型提供最相关、最精准 的记忆上下文，显著提升了 Agent 在长周期任务中的表现。 局限：规模化后检索效率下降，长期上下文压缩时存在信息丢失风险，Markdown 不捕获概念间的语义关联关系。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第36页 五、技术架构拆解 (VI)：工具层 (Tool System / Skills) Skills 以目录形式组织，每个技能包含 元数据和工具使用说明，可通过 ClawHub 市场安 装，也可自行编写部署。 工具层是 Agent 的“手脚”，决定了 Agent 的实际操作能力。 OpenClaw 提供了丰富的内置工具，并支持通 过插件机制进行扩展 。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第37页 四、技术架构拆解 (VI)：工具层 (Tool System / Skills) 内置基础工具 (Core Tools) 提供 Agent 运行所需的原子化能力。包括浏览器操控、文件系统读写、终端命令执行、API 调用。这些工具是构建复杂任务的基石。 File System Web Search Shell Exec 高级技能包 (Advanced Skills) 针对特定垂直领域封装的复杂逻辑集合。例如：自动化的财务报表分析、多语言代码审计、社交媒体内容自动分发等。支持通过 YAML 或 JSON 进行灵活配置。 Financial Analysis Code Audit Social Media ClawHub 市场与 MCP 协议 拥有超过 10,700 个由社区贡献的开源技能。全面支持 Model Context Protocol (MCP) 协议，实现了跨平台的工具标准化接入，让 Agent 能够即插即用地扩展其能力边界。 10,700+ Skills MCP Support Community Driven 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第38页 四、技术架构拆解 (VII)：通讯层 (Channel Layer) IM 平台适配 OpenClaw 通讯层实现了对主流即时 通讯平台的深度适配，确保 Agent 能够像真人一样在社交软件中进行交 互。 飞书 (Lark) / 钉钉 (DingTalk) 微信 (WeChat) / 企微 Telegram / Discord / Slack Web 控制面板 为用户提供直观的图形化管理界面， 降低了 Agent 的配置与监控门槛， 实现“所见即所得”的操控体验。 实时会话监控与调试 技能插件一键开关 知识库与记忆文件管理 API 扩展接口 开放标准的 RESTful API 与 Webhook 接口，支持将 Agent 能 力无缝集成至企业现有的业务流程中。 自定义 Webhook 触发 跨系统任务流自动化 第三方应用插件化集成 通信层是 OpenClaw 与用户交互的“接口”，支持通过不同渠道与用户进行沟通。这种设计使得 AI Agent 更像一个“数字助手”，无 缝融入用户的日常工作和生活。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第39页 四、技术架构拆解 (VIII)：大模型是OpenClaw的大脑 云端 API 模型 通过 OpenAI 兼容协议接入 Claude OPus、 等顶级模型。 极致性能：处理复杂逻辑与长文本推 理的首选。 零维护：无需本地算力支持，即开即 用。 快速迭代：始终访问厂商最新的模型 能力。 ✓ ✓ ✓ 本地私有模型 利用 Ollama、LM Studio 等引擎在本 地运行 Llama 、Qwen 等开源模型。 数据隐私：所有敏感信息均在本地处 理，不上传云端。 零成本：除硬件投入外，无后续 Token 消耗费用。 离线运行：在无网络环境下依然保持 核心功能可用。 ✓ ✓ ✓ 混合调度模式 根据任务复杂度动态选择模型，实现性 能与成本的最佳平衡。 智能路由：简单任务本地处理，复杂 任务调用云端。 高可用性：云端故障时自动降级至本 地模型执行。 成本优化：显著降低大规模自动化任 务的 API 开支。 ✓ ✓ ✓ 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第40页 Agent运行流程PART 05 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第41页 五、Agent 运行流程：典型Agent执行流程析 在复杂任务中，步骤 4-6会多次循环执行，直到任 务完全完成。这个循环过程正是 ReAct 模式的体现， 确保了 Agent 能够自主地进行多步推理和行动。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第42页 五、Agent 运行流程 (I)：ReAct 模式深度解析 思考 (Reason) Agent 接收当前任务与环境反馈，利用大 模型的推理能力进行深度分析，制定下一 步的行动计划或调整现有策略。 行动 (Act) 根据思考得出的结论，Agent 调用具体的 工具（如搜索、执行代码、读写文件）来 执行具体的任务步骤。 观察 (Observation) Agent 接收工具执行后的返回结果，将其 作为新的上下文信息，用于下一轮的思考 与决策。 自主循环机制 ReAct 模式通过“思考-行动-观察”的不断循 环，使得 Agent 能够处理具有不确定性的复 杂任务，实现真正的自主性。 可解释性增强 每一轮的思考过程都会被记录在“脑内笔记” 中，用户可以清晰地看到 Agent 做出决策的 逻辑依据，增强了系统的透明度。 错误自我修正 通过观察执行结果，Agent 能够发现行动中 的偏差或错误，并在下一轮循环中主动调整 策略，显著提升了任务完成的成功率。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第43页 五、Agent 运行流程 (II)：任务执行典型步骤 (1-7) 01接收输入 (Input) 系统接收来自用户指令、IM 消息或外 部 Webhook 触发的原始输入数据， 作为任务执行的起点。 02意图识别 (Intent) 利用大模型分析输入的语义，识别用 户的真实意图、提取关键参数，并判 断任务的复杂程度。 03上下文检索 (RAG) 根据意图从本地 Markdown 记忆库中 检索相关背景信息、历史记录或用户 偏好，构建增强上下文。 04任务拆解 (Planning) 将复杂目标拆解为一系列可执行的子 任务，制定初步的执行路径，并确定 所需的工具集。 05工具调用 (Action) Agent 根据计划调用具体的技能插件（如搜索、 写文件、发邮件），与外部系统进行实际交互。 06结果观察 (Observation) 获取工具执行后的反馈结果，分析执行是否成功， 并根据反馈更新当前的“脑内笔记”状态。 07最终决策 (Decision) 汇总所有执行结果与观察，判断任务是否完成。若 完成则给出最终回复，否则进入下一轮 ReAct 循环。 从用户角度看，一次典型的 OpenClaw 任务流程遵循 ReAct 模式，可以概括为以上的步骤 。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第44页 核心能力与应用场景PART 06 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第45页 六、核心应用场景 (I)：个人效率提升场景 资料整理与知识内化 Agent 能够自动汇总来自网页、PDF、本地文档等多源信息，识别核心 观点并生成结构化的 Markdown 笔记。支持跨文档的知识关联与深度问 答，显著缩短了从获取信息到内化知识的路径。 全流程代码开发 Agent 能进行实时的代码审查、提供重构建议、自动生成单元测试及技 术文档。通过对项目全局上下文的理解，能够协助开发者处理复杂的跨文 件逻辑修改与 Bug 调试。 自动化文件处理 支持对海量文件进行批量重命名、格式转换、内容提取及分类归档。 例如：从数百张发票中自动提取金额并汇总至 Excel，或将大量会议录音 转录为文字并提炼核心纪要。 邮件与日历智能管理 自动筛选并分类重要邮件，根据上下文草拟回复。同时能够协调多方日程， 自动在日历中创建会议提醒并附带相关背景资料，确保个人工作流的高效 运转与无缝衔接。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第46页 六、核心应用场景 (II)：自动化任务处理场景 网页抓取与分析 Agent 能够自主访问目标网站，利用内置工具提取关键数据，并 结合大模型的理解能力进行深度分析，最终生成结构化的研究报 告或数据摘要。 竞品动态监控 通过定时任务触发，Agent 实时追踪竞争对手的官网更新、社交 媒体动态及新闻报道。一旦发现关键变动，立即自动发送预警通 知至用户指定的 IM 平台。 社交媒体内容发布 根据用户预设的主题或关键词，Agent 自动搜集素材、撰写文案 并进行多平台（如微博、小红书、X）的内容分发，实现全自动化 的社交媒体运营流水线。 智能日程与提醒 Agent 能够自动读取邮件或消息中的会议邀请，协调多方时间冲 突，自动创建日程并同步至用户的日历系统，同时在关键节点发 送智能提醒。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第47页 六、核心应用场景 (III)：定制化商业应用与服务产业 信息差业务 利用 Agent 强大的网页抓取与多源数据 分析能力，快速识别并提取行业高价值 信息。通过自动化的情报分发系统，为 客户提供实时的竞品监控、政策分析及 市场趋势预测，构建基于信息差的商业 壁垒。 内容生产流水线 构建从选题策划、素材收集、初稿生成 到多平台自动发布的完整内容生产闭环。 Agent 能够根据不同平台的风格偏好自 动调整文案，显著提升内容产出的效率 与质量，实现低成本、规模化的内容运 营。 部署咨询服务 针对企业和个人用户提供专业的 Agent 部署咨询服务。涵盖硬件选型建议、私 有化环境搭建、 深度调优以及 员工操作培训。通过定制化的解决方案， 帮助客户快速建立并掌握属于自己的 AI 生产力工具。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第48页 如何养一只龙虾PART 07 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第49页 七、如何养一只龙虾 (I)：推荐本地部署优势对比 对比维度 本地部署 (推荐) 云端托管部署 响应速度 极低延迟： 数据处理与模型推理均在本地完成，不受网络带宽 与波动影响，交互体验极其流畅。 受限网络： 依赖互联网连接，存在明显的网络延迟，且在高 并发时段可能出现响应缓慢。 数据隐私 绝对安全： 所有敏感数据、记忆文件及私密对话均存储在本地 磁盘，数据不出域，完全由用户掌控。 潜在风险： 数据需上传至第三方服务器，存在隐私泄露或被用 于模型训练的潜在风险。 工具集成 深度调用： 可无缝调用本地文件系统、Shell 脚本及各类专业 软件 API，实现真正的全系统自动化。 沙箱限制： 受限于云端安全沙箱，无法直接操作本地硬件与文 件，工具调用能力受到极大限制。 OpenClaw 的本地部署特性是其区别于许多云端 Agent 的关键优势，尤其在速度、数据和工具三个方面体现出显著差异。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第50页 七、如何养一只龙虾 (II)：多系统安装指南路径汇总 macOS 部署路径 安装 环境 (推荐 v20+) 克隆 OpenClaw 核心仓库 安装依赖并初始化工作区 运行启动脚本进入交互模式 → → → → Windows (WSL) 路径 启用 WSL2 并安装 Ubuntu 镜像 在 Linux 子系统中配置 Node 环境 挂载本地磁盘作为工作区存储 配置内网穿透实现多端接入 → → → → 云端 / Docker 路径 拉取官方 Docker 镜像文件 配置环境变量与 API 密钥 使用 Compose 一键启动服务 通过 Web 控制面板进行管理 docker pull openclaw/core docker-compose up -d → → → → 龙虾需要24小时连续开机，需要大量支持bash的命令和成熟的权限管理系统。推荐本地部署，优选Mac、其次 Linux、不建议直接使用 Windows 原生环境（可考虑 WSL 或容器）。 Mac里优选Mac mini。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第51页 七、如何养一只龙虾 (III)： 国内模型性能表现与 PinchBench 基准测试 *数据来源：PinchBench，更新于 2026/03/16。速度为最优完成时间（秒），成本为最优单次运行费用。 中国模型在 OpenClaw Agent 任务的评分（右图） • Token 价格低（经常只有 Claude / GPT 的 1/8–1/15） • 代理 / 工具使用/函数调用能力迭代非常快 • 中文理解 & 执行力强 • 调用延迟低（尤其走国内 CDN） 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第52页 七、如何养一只龙虾 (IV)：国内模型厂商选择与策略建议 均衡型、函数调用规范模型厂商 核心优势 适用场景 Step (阶跃星辰) 逻辑推理能力极强，指令遵循度 高。 日常主力、复杂多步任务、代码、 搜索 （MiniMax） 响应速度极快，交互体验好。 工具调用稳定、长对话、记忆任 务 (月之暗面) 超长上下文处理能力，文档理解 精准。 深度研究、写长文、复杂规划 Qwen (通义千问) 多模态、视觉任务、本地化需求 开源版可本地跑，云版也很便宜。 快速养虾策略：建议采用Step Flash 或 MiniMax Flash作为日常主力（最便宜、最快、基本能cover 80%场景），复杂规划/研究/写长东西采 用Kimi ，视觉/多模态任务可采用通义千问 系列 或 GLM-4V系列，本地党LM Studio 跑 -32B / DeepSeek 系列 量化版。 GLM-5系列（智谱） 工具调用格式最标准，兼容性好 均衡型、函数调用规范 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第53页 *数据来源：PinchBench，更新于 2026/03/16。速度为最优完成时间（秒），成本为 最优单次运行费用。— 表示数据未显示。 七、如何养一只龙虾 (III)： 国际模型性能表现与 PinchBench 基准测试 国际模型（主要是美国系）在 OpenClaw 生态 里的地位和国内模型完全相反： • 贵但稳、推理深度强、工具调用最规范、 prompt 抵抗力高。 • 尤其适合那些“一次就必须做对”、或者涉及高 价值任务（代码安全、企业自动化、复杂多工具 链）的场景。 国际模型在 OpenClaw Agent 任务的评分（左图） 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第54页 极致稳定 + 一次成功率最高 Claude Opus 目前公认 OpenClaw “天花板”，尤其长任务不崩，逻辑极其缜密。 预算中等、最强生态与规范 GPT-5 系列 Codex 变体特别适合写代码的 Agent，函数调用规范，生态支持最广。 多模态/文档/视频重度任务 Gemini 3 Pro 系列 原生支持多种工具，上下文窗口巨大，处理超长多模态任务优势明显。 极致省钱但仍选国际模型 Claude Haiku / mini 日常 80% 场景够用，成本仅为旗舰模型的 1/10–1/20。 尝鲜新架构与非大厂方案 Grok ：并行思考在某些规划任务有惊喜，适合不想完全依赖传统大厂的用户。 七、如何养一只龙虾 (IV)：国际模型厂商选择与策略建议 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第55页 七、“养虾”混合策略：任务路由与预算优化建议 简单/高频/日常任务 Step Flash / MiniMax Flash / Claude Haiku 核心目标：成本最低，响应最快。 中等复杂、需要思考深度 Kimi-research / Gemini 3 Pro Flash / GPT-5 mini 平衡性能与成本，适用于日常深度办公。 核心规划与长时自主运行 Claude Opus / 最难任务、写重要代码、核心规划，直接上王牌。 视觉/多页文档/视频分析 Gemini Pro / 通义千问视觉版 原生视觉分析能力强，适合多模态理解。 预算无限追求极致方案 全程使用 Opus + Tool Search 开启。Anthropic 官方表示该组合能持续运行 30+ 小时不崩。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第56页 七、如何养一只龙虾 (VI)：工作区配置、加载顺序与安全建议 核心配置文件 ：定义 Agent 的性格、价值观 及核心行为准则。 ：声明 Agent 可调用的工具 集与技能边界。 ：存储 API 密钥、模型路 由及系统级参数。 系统加载顺序 1. 环境初始化：读取 ，建 立网络连接。 2. 技能注册：解析 ，加载本 地与远程工具。 3. 灵魂注入：加载 ，确立 Agent 的认知模型。 4. 任务循环：进入 ReAct 循环，开始执 行用户指令。 安全防护建议 密钥安全：严禁将包含 API Key 的配置文 件上传至公开仓库。 权限控制：为工作区目录设置严格的读写 权限，防止越权访问。 定期备份：定期导出 与记忆文 件，防止数据丢失。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第57页 七、如何养一只龙虾 (VII)：工作区初始化与目录结构详解 初始化工作区 运行以下命令可创建工作区并在缺失时生成引导文件。工作区是 Agent 的“私人办公室”，是进行文件操作、存储记忆和执行技能的 核心目录。 openclaw configure # 或使用 openclaw setup 默认路径： 工作区根目录通常位于~/.openclaw/workspace，与存储配 ，置、凭据和会话的 ~/.openclaw/ 目录相互独立。 目录结构示例 * 简而言之，这些文件共同构成了 Agent 的“大脑”和“记忆库”。配置质 量直接决定了 Agent 的“好用程度”。 ~/.openclaw/workspace/ ├── # 核心人格定义（强烈建议先写这个） ├── # 关于你自己的信息（很重要） ├── # Agent的名字、外在形象与自我认知（推荐添加） ├── # Agent列表、工作流程、安全规则（单Agent时可简短） ├── # 工具说明与使用规范（可选，系统可自动补充） ├── # 自检/自省/定时主动任务清单（可选，但很有用） ├── # 长期关键事实（AI自动追加，也可手动加） ├── memory/ # 自动生成的目录（RAG检索基础） │ ├── lancedb/ # 向量数据库（别手动动） │ └── # 每日记忆/会话日志（自动追加，最近1–2天常加载） └── skills/ # 安装的技能目录（每个技能一个子文件夹，核心文件为 ） └── <skill-name>/ # 示例：web-search/、code-review/ 等 └── 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第58页 七、如何养一只龙虾 (VIII)： 与 配置实战 ：Agent 的灵魂 定义性格：决定了 Agent 的沟通风格（简洁、幽默或严谨）。 价值观：确立 Agent 的决策边界和核心行为准则。 关键说明： 是实际使用中影响最大的文件之一，配置质量 直接决定了 Agent 的“好用程度”。 ：用户画像 个人偏好：喜欢的编程语言、工作流习惯、常用的软件工具。 沟通禁忌：明确 Agent 不应触碰的敏感信息或人生建议。 ：安全规则 定义哪些 Shell 命令允许执行。默认值较保守，生产环境建议手动审查， 防止乱调用工具或泄露信息。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第59页 七、如何养一只龙虾 (IX)：加载顺序与 Token 优化建议策略 系统加载顺序（大致） Session 启动 读 SOUL/USER/AGENTS 读 读 memory/*.md 匹配技能 进入对话 Token 消耗与优化建议 1. （越养越大）： 长期记忆文件会随对话累积而膨胀。建议定期精简，将不重要的 事实移至 memory/历史文件夹中。 2. （内容过长）： 很多人为了追求性格细节写得太长。建议将 控制在 1500 字 以内，以平衡性格表现与 Token 成本。 3. + ： 这些文件每次对话都会注入。保持内容精炼，仅保留核心偏好和安全规 则。 混合路由策略： 简单/高频任务走便宜模型（如 Step Flash），复杂规划再升级到 高端模型。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第60页 七、如何养一只龙虾 (X)：多 Agent 协作与工作区隔离进阶方案 workspace/ ├── agents-workspaces/ │ ├── ceo-agent/ │ │ ├── # 战略、决策风格 │ │ ├── # （可共享或复制） │ │ └── │ ├── coder-agent/ │ │ ├── # 专注代码、偏好干净架构 │ │ └── ... │ └── reviewer-agent/ │ └── ... ├── # 当前任务看板 ├── # 当前冲刺计划 └── # 团队共享知识 团队协作模式 1. 独立子目录： 每个子 Agent 拥有独立的子目录 agents-workspaces/<name>/ 实现职责与上下文的完全隔离。 2. 配置共享与 symlink： 子目录内可以有独立的 SOUL/IDENTITY 文件，同时支持通过 symlink（符号链接）共享主 ，确保不同 Agent 对用户 的认知保持一致。 3. 进阶应用： 适用于需要多个不同职能 Agent（如战略 CEO 与执行 Coder）并行 协作的复杂自动化任务场景。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第61页 七、如何养一只龙虾 (XI)：新手常忽略的配置盲点与安全红线 常被忽略的配置盲点 不写安全规则：可能导致 Agent 乱调用工具或 泄露隐私信息。 skills/ 目录为空：功能将非常有限，仅能调用系统内置工具。 混淆日志与心跳： 与 memory/ 日志是独 立的进阶功能。 必须遵守的安全建议 最小化工作区：不要挂载整个主目录，仅挂载必要的子目录。 严格权限控制：为工作区设置严格权限，仅允许 Agent 用户 访问。 环境隔离：如需高安全性，请在容器或独立虚拟机中运行。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第62页 七、如何养一只龙虾 (XII)： 与 编写示例展示 编写示例 # - 效率型助手性格 你是一个靠谱、直接、高效的数字助手。 ## 核心原则（必须优先遵守） - 先给答案，再解释：结论在前，细节在后。 - 简洁有力：默认回复短小精悍，除非用户说“详细解释”或“一步步讲”。 - 先尝试自己解决：能用工具、推理、查文件就别问用户。 - 重点询问：删除、修改或对外发送的动作需要先问用户。 - 隐私至上：绝不猜测/询问密码、支付信息、身份证等敏感数据。 ## 说话风格 - 语气：专业 + 轻松，偶尔带点冷幽默或自黑。 - 格式：用 Markdown 清晰排版，代码用 ```，列表用 - 或数字，警告用 **粗体 **。 - 长度：默认 100-300 字，任务复杂时再展开。 ## 绝对红线（永远不能碰） - 绝不问/存银行卡、密码、2FA、身份证。 - 回答问题不要复杂化，要简洁明确 提示：可通过聊天指令“帮我创建一个效率型助手的 ”自动生成。 编写示例 # - 关于我 - 名字：张三 - 常驻地：北京（时区：UTC+8） - 主要工作：自动化脚本研究与个人项目管理 - 偏好： - 喜欢简短直接的回答，拒绝客套话。 - 代码偏好 Python 现代风格，带类型提示。 - 禁忌： - 不要询问任何涉及银行、身份证等隐私信息。 - 不要主动提供人生建议或情感咨询。 提示：可在终端运行 openclaw dashboard 在浏览器中直接设置。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第63页 七、如何养一只龙虾 (XII)： 编写示例 编写示例 # - 重要事实 & 长期记忆 ## 核心事实（别忘） - 我是xx，小红书账号@xx - 我在中国，用北京时区 - 我最讨厌啰嗦的开头和结尾，直接给干货 ## 已发生的重要事件 - 2026-03-01：决定把OpenClaw当主力个人AI，目标是取代一半的Notion + Todoist - 2026-03-10：搞定了一个自动抓取小红书热帖的skill，别再问我怎么弄了 （后面内容由AI自动追加，定期手动整理/删除过时部分） → 建议：定期精简 ，把不重要的事实移到 memory/ 历史文件 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第64页 七、如何养一只龙虾 (XIII)： Channel 设置与主流聊天 APP 接入指引 官方核心支持 WhatsApp： 通过二维码配对，最常用的移动端接入方案。 Telegram： Bot API 接入，简单快速，稳定性极高。 Discord： 支持服务器、频道及私信（DM）交互。 Slack： 工作区集成，完美适配团队协作场景。 国内扩展支持 钉钉 (DingTalk)： 通过 Stream 模式实现高效的消息触达。 企业微信 (WeCom)： 社区插件支持，满足企业级安全需求。 QQ/微信： 机器人模式，覆盖广泛的个人用户群体。 iMessage： 通过 BlueBubbles 等辅助方案实现苹果生态 接入。 交互与体验建议 无缝融入： 用户在熟悉的软件中提交任务，Agent 完 成后原路返回结果。 可视化面板： Web 界面提供控制面板，方便管理 Agent、查看会话历史。 全天候运行： Agent 作为始终在线的数字助手，无缝融 入多设备、多应用工作流。 官方插件支持，深度绑定办公流。 Feishu / Lark： 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第65页 七、如何养一只龙虾 (XIV)：ClawHub 技能市场与安装方式汇总 ClawHub 技能市场规模 1. 核心生态：ClawHub 是 OpenClaw 的插件商店，让 Agent 获得 浏览器自动化、邮件管理、加密监控等超能力。 2. 爆发式增长：截至 2026 年 3 月，技能总量已达 13,000+，覆盖办 公、开发、加密等 30+ 类别。 3. 精选库：Awesome 列表仍有 2800~5400+ 个经过过滤的靠谱技 能。 技能安装方式汇总 # 常用命令行操作 openclaw skills list # 列出所有技能 openclaw skills info <name> # 查看技能详情 openclaw skills check # 检查技能状态 手动安装： 在 skills/ 目录下创建文件夹，放入包含元数据的 文件。 * 安装后务必运行 openclaw gateway restart 重启网关。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第66页 1. 核心定义与本质 创建自定义 Skill 非常简单，几乎不需要编程知识，因为核心是写一个 Markdown 文件来 “教”你的 AI 代理怎么做事。Skill 本质上是一个文件夹，包含 文件（YAML 前置元数据 + Markdown 指令），可选再加脚本、资源文件等。 2. 路径优先级 聊天创建的 skill 通常放 workspace/skills/（最高优先），比全局 ~/.openclaw/skills/ 优先。 3. 基本结构 • my-skill/ • └── (必须有，包含触发描述 + 操作指令) • ├── scripts/ (可选，可执行脚本) • ├── references/ (可选，参考文档) • └── assets/ (可选，模板、字体等资源文件) 4. 格式规范 --- name: skill-name description: 什么时候用这个skill，它能做什么 （这是触发机制，要写得"积极主动"一点） --- 正文内容 具体的操作步骤、注意事项、示例等 ... 5. 关键点：Description 字段 description 字段是决定是否调用这个 Skill 的依据，写清楚触发场景非常重要。 七、如何养一只龙虾 (XVII)：自定义技能开发流程与 规范 可以自己按照格式编写，也可以通过聊天让龙虾帮你写，它会自动生成目录和 ，再微调即可。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第67页 七、如何养一只龙虾 (XVII)：自定义技能开发流程与 规范 技能开发四步走 1. 创建目录： 在 skills/ 目录下为新技能建立专属文件 夹。 2. 定义规范： 编写 ，向 Agent 描述技能的功 能、工具及其参数要求。 3. 逻辑实现： 编写 Python、JS 或 Shell 脚本完成具体的工具 执行逻辑。 4. 加载生效： 运行 openclaw gateway restart 重启 网关以加载新技能。 核心元数据规范 元数据必须包含名称、描述及工具定义： --- name: my_skill description: "描述技能用途" tools: - name: my_tool description: "描述工具功能" parameters: type: object properties: arg1: { type: string } --- * 参数定义遵循标准 JSON Schema 规范，确保 Agent 能准确传参。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第68页 七、如何养一只龙虾 (XV)：ClawHub 供应链攻击风险与恶意技能识别 核心供应链风险 1. 恶意技能投毒：ClawHub 开放平台缺乏严格审核。2026 年初发现 数百个技能被植入分阶段木马。 2. 权限过大继承：技能继承 OpenClaw 的文件读写、Shell 执行及网 络访问权限。一个坏技能即可控制整台电脑。 3. 暴露实例风险：公网暴露且无认证的实例易被扫描工具发现，导致 聊天记录与密钥泄露。 典型恶意行为案例 案例：伪装成“Twitter 集成”或“What Would Elon Do”的技能， 实际在后台窃取 Crypto 钱包、API Key 及浏览器 Cookie。 Snyk 扫描数据 ()： - 36% 技能含有严重安全漏洞。 - 13% 技能包含 Critical 恶意载荷。 - 1467+ 个技能已被确认存在安全风险。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第69页 七、如何养一只龙虾 (XVI)：Agent 运行安全最佳实践与防范建议 工作区隔离 最小化挂载：不要挂载整个主目录，仅挂载必要的子目录。 环境物理隔离：推荐在容器或独立虚拟机中运行，防止 Agent 越权访问宿主机文件。 认证与加密 身份认证：务必开启 Dashboard 登录认证，防止未经授权 的访问。 SSL/TLS 加密：公网暴露实例必须配置 SSL 证书，确保传输 过程不被监听。 权限控制 独立用户运行：为 Agent 设置独立的系统用户，并严格限制 其对工作区外的访问权限。 Shell 白名单：限制 Agent 可执行的 Shell 命令，禁止高风 险操作。 定期审计 日志检查：定期查看 logs/ 和 memory/ 目录，确保没有异 常行为。 及时更新：保持 openclaw 核心及所有已安装技能为最新版 本，修补已知漏洞。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第70页 七、如何养一只龙虾 (XVIII)：当前系统的性能瓶颈与局限性分析 核心性能瓶颈 1. 并发处理能力： 目前 Gateway 在处理高频并发请求时存在明显的响应延迟，不 适合大规模多用户同时访问。 2. 内存管理压力： 长会话及庞大的 文件会导致内存占用显著增加， 甚至引发 OOM 风险。 3. 工具调用延迟： 部分涉及网络请求或重度计算的技能，其响应时间受限于外部环 境。 局限性深度剖析 模型强依赖： Agent 的逻辑推理、工具选择及错误恢复能力高度依赖底层 LLM，模型一旦“幻觉”，系统即失效。 离线能力匮乏： 核心逻辑及大部分技能需实时联网。在无网络环境下，Agent 基 本丧失所有高级功能。 跨平台一致性： 虽然支持多平台，但在 Linux 与 Windows 间的 Shell 执行环境 及文件路径处理上仍存在细微差异。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第71页 国内类OpenClaw产品PART 08 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）AI肖睿团队 第72页 国内主流类 OpenClaw 产品综合对比表 产品名称 部署方式 核心优势 / 特色功能 适合人群 IM 集成 (飞书/钉钉/企微/微信 /QQ) 主要入口 Kimi Claw 云端托管 5000+ Skill商店、40GB长记忆、模型深度优化、飞书机器人一键 小白/办公/跨境/不想折腾 飞书强，其他一般 ArkClaw 云端托管 7×24稳定在线、飞书生态深度适配、多维表格/日程自动化 飞书重度用户/团队 飞书最强 火山引擎控制台 DuClaw 云端+移动端 零部署、红手指云手机移动版、搜索/办公强 百度生态用户/手机党 一般 LobsterAI 本地桌面端 最懂中国职场、本地运行+IM全覆盖、Human-in-the-loop安全备份 想要本地但怕命令行、职场用户 全覆盖（最新版最全） AutoClaw 本地一键安装 浏览器自动化最强、50+预置Skill、内建Pony-Alpha专属模型、支持多 模型切换 追求自动化深度、开发者 飞书等强 本地部署 国内网络优化、内置飞书/钉钉/企微/QQ、一键脚本部署 开发者/想本地深度定制 强