OpenClaw
安装
普通安装
安装环境：自家 NAS 的虚拟机——Ubuntu server 20.04
安装 Nodejs（软件包版本过低的情况下）
获取模型 API key
脚本安装 OpenClaw，并按照向导部署，可进入快速引导，并跳过大部分
shellcurl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash选择自定义服务器商
安装 qq 插件及渠道
shell# 安装 QQ 插件 openclaw plugins install @sliverp/qqbot@latest # 添加机器人频道（替换为你的 token） openclaw channels add --channel qqbot --token "你的机器人Token" # 重启网关 openclaw gateway restart
Docker 容器安装
Docker Compose
services:
openclaw:
image: ghcr.io/openclaw/openclaw:latest
container_name: openclaw
restart: unless-stopped
ports:
- "18789:18789" # Control UI 端口
volumes:
- ./config:/home/node/.openclaw
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
- /vol2/1000/scripts:/home/node/tintin/scripts
- /vol1/1000/media/TVs:/home/node/tintin/media/TVs
- /vol1/1000/media/downloads/stream-rec:/home/node/tintin/media/downloads/stream-rec
group_add:
- 994 # 加入docker组 使其获得 socket 的访问权限
environment:
HOME: /home/node
OPENCLAW_HOME: /home/node
TERM: xterm-256color
OPENCLAW_STATE_DIR: /home/node/.openclaw
OPENCLAW_CONFIG_PATH: /home/node/.openclaw/openclaw.json
OPENCLAW_CONFIG_DIR: /home/node/.openclaw
OPENCLAW_WORKSPACE_DIR: /home/node/.openclaw/workspace
#OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN: ${OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN:-}
#OPENCLAW_ALLOW_INSECURE_PRIVATE_WS: ${OPENCLAW_ALLOW_INSECURE_PRIVATE_WS:-}进入 openclaw 命令行
docker exec -it openclaw bash基础操作
# 查看所有可用命令
openclaw --help
# 查看 OpenClaw 版本
openclaw --version
# 升级 OpenClaw 版本
openclaw update初始化&配置
初始化
openclaw onboard --install-daemon后续重新配置
openclaw configure [--section xxx]手动配置，支持热部署
nano /home/node/.openclaw/openclaw.json本地访问
# 官方推荐 浏览器里打开 Dashboard
openclaw dashboard
# 终端界面
openclaw tui远程访问
由于担心大家所说的安全问题，例如 openclaw 安装在了 NAS 上的 Ubuntu20.04 虚拟机中。而 openclaw 默认情况下，Gateway 服务只监听本地环回地址（127.0.0.1）。
因此想要在日常使用的机子上使用 openclaw chat 只有两种方法：
- 连接 ssh 然后 执行
openclaw tui打开终端界面 - 在主力机终端中，通过 SSH 转发 openclaw 网关的端口
ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 用户名@服务器ip建立安全隧道，接着在本机访问网关即可
网关操作
# 启动 OpenClaw 网关服务
openclaw gateway start
# 停止网关服务
openclaw gateway stop
# 查看网关运行状态
openclaw gateway status
# 重启网关服务
openclaw gateway restart健康检查
# 整体状态
openclaw status
# 自检
openclaw doctor
# 自动修复常见问题（权限、目录、配置错误）
openclaw doctor --fix
# 网关状态
openclaw gateway status
# 查看日志
openclaw logs模型选择与配置
设置模型
使用提供商进行身份验证（通常通过
openclaw onboard/configure）。设置默认模型：
json{ agents: { defaults: { model: { primary: "anthropic/claude-opus-4-6" } } }, }
性价比模型选择
最便宜 LLM API 排行榜 2026：免费额度、无需信用卡、低成本 AI API
智能体 Agent
Agent 概述
OpenClaw 只运行一个单一智能体 Agent 时，每个 Gateway 网关一个智能体进程，拥有自己的工作区、引导文件和会话存储。
工作区：默认位置：~/.openclaw/workspace，包含以下引导文件
AGENTS.md：操作指令SOUL.md：人设和语气USER.md- 用户是谁IDENTITY.md- 名称、气质、emojiTOOLS.md- 本地工具约定，不控制哪些工具存在；它只是说明你希望如何使用它们。HEARTBEAT.md- 心跳检查清单BOOT.md- 启动检查清单BOOTSTRAP.md- 首次运行仪式memory/YYYY-MM-DD.md- 每日记忆日志MEMORY.md- 精选长期记忆（可选）skills/- 工作区 Skills（可选）canvas/- Canvas UI 文件（可选）
会话：位置：~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/<SessionId>.jsonl
Agent 工作区
Agent 技能
每个 Skills 都是一个目录，其中包含带有 YAML frontmatter 和说明的 SKILL.md。
OpenClaw 的 Skills 来源，优先级从高到低：
| # | 来源 | 路径 |
|---|---|---|
| 1 | 工作区 Skills | <workspace>/skills |
| 2 | 项目智能体 Skills | <workspace>/.agents/skills |
| 3 | 个人智能体 Skills | ~/.agents/skills |
| 4 | 托管/本地 Skills | ~/.openclaw/skills |
| 5 | 内置 Skills | 随安装包提供 |
| 6 | 额外 Skills 文件夹 | skills.load.extraDirs（配置） |
为 OpenClaw 扩展流行的技能：ClawHub
多 Agent 协作
多 Agent 架构
OpenClaw 支持运行多个_隔离_智能体，每个智能体都有：
- 工作区：文件、AGENTS.md/SOUL.md/USER.md、本地笔记、人格规则。
- 状态目录：
agentDir，用于凭证配置、模型注册表和按智能体划分的配置。 - 会话存储：聊天历史 + 路由状态，位于
~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions下。
多 Agent 的两种组织方式
Multi-Agent：永久运行，独立配置文件，适用于长期、稳定的角色分工，需要明确划分职责和权限的场景
命令行创建：
openclaw agents add命令bash# 1. 添加代理 openclaw agents add work openclaw agents add personal # 2. 查看代理列表 openclaw agents list --bindings # 3. 为每个代理配置通道 openclaw channels login --channel whatsapp --account work openclaw channels login --channel telegram --account personal # 4. 编辑配置绑定路由 openclaw config set bindings '[ {"agentId":"work","match":{"channel":"whatsapp","accountId":"work"}}, {"agentId":"personal","match":{"channel":"telegram","accountId":"personal"}} ]' --strict-json # 5. 重启生效 openclaw gateway restart直接在
openclaw.json配置文件中声明 Agent
Main-Agent + Sub-Agent：临时性，任务完成后即销毁，适用于临时、复杂的单一任务，需要灵活拆解和高效并行的场景
- 通过
session_spawn命令动态创建
- 通过
删除 Agent
# 1. 从配置中移除 work 代理
openclaw config unset agents.list[-1]
# 或者如果列表里有多个：
openclaw config set agents.list '[]' --strict-json --replace
# 2. 删除物理文件夹（可选）
rm -rf ~/.openclaw/workspace/work
rm -rf ~/.openclaw/agents/work
# 3. 重启生效
openclaw gateway restart会话与记忆管理
聊天窗口内：
/new：开启全新会话，适合切换话题/reset：清空当前会话的短期上下文，但无法清除长期记忆（如个人信息、使用偏好），适合重置当前话题。/compact：将较旧的对话历史总结成一个简短的摘要，以此来释放上下文窗口的空间 。/clear：仅清空聊天窗口显示内容，不会删除历史上下文。
删除智能体的记忆缓存
- memory 目录保存 AI 模型基于过往交互构建的长期记忆（含 SQLite 数据库与 Markdown 摘要），属于隐私高风险数据源。直接删除可彻底抹除模型“记住”的用户行为痕迹。
rm -rf ~/.openclaw/memory
删除智能体的工作区
workspace 目录存储用户显式执行的任务输入、输出及中间产物，是历史记录最集中区域。该方法适用于 CLI 仍可调用且需保留核心配置（如 API 密钥、状态数据库）的场景。
- bash
openclaw gateway stop openclaw uninstall --workspace --yes
Hearbeat 机制
Heartbeat 并非轻量级”心跳检测”，而是一个完整的 Agent 轮次。每次触发都会执行诸如以下操作：
- 加载整个工作区目录和引导文件（AGENTS.md、HEARTBEAT.md 等）
- 构建完整的会话上下文（包括对话历史、系统提示词）
- 调用大模型进行处理
OpenClaw 的 Heartbeat 机制会显著消耗 Token。
调整配置如下：
"agents": {
"defaults": {
"heartbeat": {
"every": "0m", // 降低频率如4h 或 设置 0m 关闭
"lightContext": true, // 仅加载HEARTBEAT.md，不加载完整上下文
"isolatedSession": true, // 每次独立会话，不携带历史记录
"model": "openai/gpt-4o-mini", // 使用轻量模型或本地模型处理心跳
"activeHours": { // 仅工作时间运行
"start": "09:00",
"end": "22:00",
"timezone": "Asia/Shanghai"
}
}
}
},其他问题
下列问题，时不时会出现，可能是某些操作导致网关配置改变。
Gateway 在接受 Control UI 连接前拒绝了此页面来源。
json{ "gateway": { ... "controlUi": { "allowedOrigins": [ "http://你的服务器IP地址:18789", "http://你的域名:18789" ] } } }容器部署的 openclaw ，宿主机无法访问其网关
json"gateway": { "bind": "lan", // 不能是 loopback }Docker note: the default loopback bind listens on 127.0.0.1 inside the container. With Docker bridge networking (-p 18789:18789), traffic arrives on eth0, so the gateway is unreachable. Use --network host, or set bind: "lan" (or bind: "custom" with customBindHost: "0.0.0.0") to listen on all interfaces.
卸载
openclaw uninstall参考资料
[OpenClaw 容器化部署指南](https://bujic.cc/blogs/OpenClaw 部署指南)