汽车工程师的小龙虾OpenClaw部署手册

》█ 引言

OpenClaw 是一款开源的 AI 智能体平台，能够在本地运行并接入飞书等日常工具，实现信息整理、资料查询、文档处理和智能开发等自动化任务。

然而，在实际部署过程中，许多用户会遇到环境配置复杂、渠道接入不畅、安全策略不明等问题。官方文档虽然详尽，但对初次接触者而言，学习成本较高。

本文适合0基础的同学，结合我个人在汽车行业的实践，将按以下顺序展开：准备 API Key、安装 OpenClaw、接入飞书、配置安全策略、选择模型、使用技能和汽车行业实践。读者只需跟随操作，即可在本地运行起一个可通过飞书交互的 AI 助手。

在开始安装之前，我们先花几分钟搞清楚一件事：OpenClaw 到底是什么？它跟普通的聊天机器人有什么不一样？

你可以把它想象成一个住在你电脑里的实习生。这个实习生随时在线，你能通过飞书等日常聊天软件给它派活。它不仅能聊天，还能真刀真枪地干活，读文件、写文档、查邮件、跑代码、浏览网页，甚至帮你协调多步任务。

小龙虾需要一个“大脑”：推理服务

像 GPT、DeepSeek 这样的大模型，本质是一堆巨大的参数文件，动辄几十上百 GB。它们静静躺在磁盘上，什么都不做。要让它们真正回答问题，需要一套专门的程序把这些参数加载到显存里，对外提供一个网络接口。这个接收你的请求、进行矩阵运算、一个字一个字生成回复的服务，就叫推理服务。

OpenClaw 本身不提供推理服务，你可以让OpenClaw接 OpenAI、Anthropic，也可以接国内 KIMI、MiniMax、GLM 的 API，甚至自己本地跑一个小模型。

小龙虾能记住你说过的话：Memory

推理服务有一个天生缺陷：它是“无状态”的。每次对话都是独立的，它不记得你上一轮说了什么。而且大模型每次能处理的信息长度有限，输入太多还会变慢变贵。

所以 OpenClaw 需要自己管理记忆。短期记忆会原封不动保留最近几轮对话，保证聊天连贯。长期记忆会把很久以前的对话压缩成摘要，或者提取出关键信息存进数据库。

每次你发新消息，系统会先把相关的记忆碎片拼装起来，连同当前问题一起交给大模型。这套机制，就是 Memory。

小龙虾会查资料：RAG

大模型的知识只到它训练完成的那一刻为止。你问它今天的新闻、或者你公司内部的一份文档，它要么不知道，要么瞎编。

RAG（检索增强生成）是目前最成熟的解决办法。思路很简单：先查资料，再回答。你问一个问题，系统先去你的本地文件夹、网页或者知识库里搜索相关内容，把搜到的资料和问题一起交给模型，让它基于这些真实信息来回答。OpenClaw 支持把本地文档向量化后存入库中，实现私密、高效的检索。

小龙虾能动你的电脑：MCP

有了记忆和知识，这个实习生还是只能“动嘴”，没法“动手”。它不能打开你电脑上的文件，不能发邮件，不能查数据库。

要解决这个问题，就需要工具调用。而 MCP 是一套开源的标准化协议，专门用来统一模型和外部工具的对接方式。OpenClaw 原生集成了 MCP 协议，通过它能把你的电脑变成可被 AI 操作的工具箱，比如读取文件、执行命令、控制浏览器等等。

小龙虾知道先做什么后做什么：Skills

有了工具还不够。就像给了你全套修车工具，但你不懂先拧哪个螺丝、后换哪个零件，照样修不好车。

Skills 就是操作手册或流程脚本。它规定了在某个具体场景下，应该按什么顺序调用哪些工具、每一步要注意什么。OpenClaw 可以从社区（ClawHub）安装现成的 Skills，也可以自己写。

 把以上这些全加起来：AI Agent

当一个大模型同时拥有了：Memory（记忆）、RAG（知识）、MCP（工具）、Skills（流程），它就从一个单纯的对话模型，变成了一个可以自主完成目标的 AI 系统，这就是 AI Agent（智能体）。

OpenClaw 就是目前把上述所有理论落地得最彻底的开源项目。它不是一个只能聊天的网页。你不用打开额外的网页或 APP，通过OpenClaw直接在飞书、Telegram 等 22+ 聊天软件里 @ 它，就能给它派活。真正能操控你电脑。它可以直接读写你的本地文件、控制浏览器、执行代码，完成多步骤的自动化任务。而且它 24 小时在线,只要你电脑开着或者服务器没关，它随时待命。

（1）环境准备：Node.js

安装OpenClaw需要Node.js 22以上的版本。Node.js 就是让 OpenClaw 能在电脑上跑起来的环境，相当于你要打开一个软件，得先装对运行平台。

Node.js安装⽅式1：图形界⾯安装

• 打开官⽹：https://nodejs.org/，直接下载「LTS版」的.pkg安装包；

• 双击下载的.pkg⽂件，依次点击「继续」→「同意」→「安装」，输⼊电脑密码验证权限；

• 等待安装进度条⾛完，点击「关闭」即可。

Node.js安装⽅式2：Homebrew安装

打开终端，输⼊⼀⾏命令：

安装完成后，在命令⾏执⾏命令：node–v，若看到版本号>=v22，就可以继续后续的安装操作。

（2）安装OpenClaw

现在你的电脑上已经拥有了Node.js环境，我们推荐使⽤npm来安装openClaw，就下⾯⼀⾏代码“npm install -g openclaw@latest”就可以了。

耐心等待几分钟，过程中如果出现某些 warning 提示，直接忽略就好。装完之后，输入 openclaw –version，如果能正常显示版本号（比如 2026.2.17），就说明 OpenClaw 已经成功就位了。

（3）OpenClaw配置

接下来，我们运⾏openclaw提供的初始化向导命令openclaw onboard –install-daemon来完成⼀些必要的配置。

⾸先，你会看到openclaw给出的安全提示如下，直接选择“Yes”即可。

接下来会提示你选择配置模式，推荐选择QuickStart ，先快速跑起来，后续所有的配置都可以再进行更改。

接下来在模型这里，直接选择MiniMax模型，选择之后它会提示你配置MiniMax模型的API Key，配置完成后根据选择的模型提供商选择合适的模型版本即可。

下⼀步会提示你配置 Channel （即对话软件，我们选择飞书，将会在后续章节详细介绍），这⾥我们还是先Skip，我们尽量先保证基础的流程能够跑通再接⼊三⽅平台，这样排查问题⽐较⽅便。

接下来会提⽰你安装Skills，为了先跑通流程，我们仍选择Skip for now，后续在⽹⻚中进⾏单独配置。

接下来会提⽰你配置Hooks，这⾥有两个Hooks建议直接开启（空格选中）然后Enter即可：

• command-logger：将系统中所有命令相关的事件统⼀记录到⼀个集中的审计⽂件中，排查问题⾮常有用。

• session-memory：在⽤⼾执行/new或/reset命令时，将当前的会话上下⽂数据保存到内存中，避免会话状态丢失。

Hook配置完成后，会⾃动进⾏⽹关的配置，然后选择我们选择TUI默认选项结束安装。

我们向前翻⼀下终端，可以看到带有Token的WebUI的地址：

我们在浏览器中访问这个地址https://127.0.0.1:18789/，如果正常出现OpenClaw控制台界⾯则代表安装过程已经成功。

OpenClaw目前已经支持飞书接⼊。在最新版本中OpenClaw已经将⻜书内置到默认渠道，⽆需再额外安装插件。在本章节中，你将学到OpenClaw接⼊⻜书具体的配置⽅法，最终能在⻜书中和OpenClaw进⾏对话和进行工作。

（1）在飞书开发者平台创建应用

• 登录[⻜书开发者后台]：https://open.feishu.cn/app/

• 点击“创建企业⾃建应⽤”

填写应⽤名称（例如： OpenClaw 助⼿ ），上传⼀个专属头像，点击“创建”。

• 创建完成后会进入应用的开发后台，在左侧导航栏，点击“凭证与基础信息”；

• 找到AppID和AppSecret，将这两个值复制并保存下来，稍后在OpenClaw中会用到。

（2）开通机器人能力与权限

• 在左侧导航栏，点击“添加应⽤能⼒”；

• 选择“机器⼈”卡⽚，点击“添加”

• 在左侧导航栏，进⼊“权限管理”；

• 你的机器⼈需要接收和发送消息的权限。建议开通以下3项核⼼权限

获取单聊、群组消息 (im:message:readonly或im:message)

接收群聊消息 / 接收单聊消息 (im.message.receive_v1)

以应⽤的⾝份发消息

注：如果OpenClaw后续需要读取⻜书⽂档或表格，可根据提⽰再追加aily:file:read 等⽂档权限。

为了方便快速配置，你可以直接选择批量导⼊权限：

然后将下⾯的JSON复制到编辑框中：

复制完成后，点击右下⻆的“申请开通”

（3）第一次发布应用

完成这些配置后，我们先发布⼀下应⽤，再进⾏后续的配置（说明：这⼀步是必须的，如果先进⾏事件订阅的配置会是⽆法配置成功的）。点击上⽅的创建版本，然后填写版本号、更新说明等信息，创建完成后，直接点击确认发布，看到状态变为已发布即可。

（4）在OpenClaw中配置⻜书通道

现在，我们要把⻜书的凭据告诉OpenClaw，还是直接到配置模块的Raw模式直接修改配置，直接复制下⾯的配置添加进去，然后将AppID、AppSecret、BotName进⾏相应的替换：

然后点击右上⻆的Save和Update。

（5）飞书中配置事件订阅

为了让OpenClaw能实时收到你在⻜书发出的消息，我们需要配置事件订阅。

• 在左侧导航栏点击“事件与回调”；

• 在“事件配置”页签中，点击“订阅⽅式”；

• 选择“使⽤⻓连接接收事件”（WebSocket模式），点击保存

• 点击“添加事件”，搜索并勾选 接收消息 (im.message.receive_v1），点击确认添加。

  

• 再按照类似的步骤，打开机器⼈的回调配置，同样选择⻓连接⽅式来接受回调。

  

• 然后，我们对刚刚的配置更改进⾏重新发布

（6）配对和测试

发布完成后⻜书会收到⼀个结果通知，点击打开应⽤，即可和机器⼈发起对话。

在默认dmPolicy:pairing模式下，未知的发送者必须要完成配对才能成功对话。⾸次发送信息机器⼈会在⻜书私聊⾥直接回⼀条配对提⽰，⾥⾯包含⼀段配对码（Pairingcode）。

你需要复制这个配对命令，在终端中进⾏执行：

接下来，你就可以在⻜书中和openclaw进⾏对话啦：

OpenClaw 和普通聊天机器人最大的不同是：它能记住你是谁、你喜欢什么、你交代过什么事。普通机器人聊完就忘，但 OpenClaw 有“持久的人格”和“长期记忆”，会话结束后也不会丢失信息。所以它会越用越懂你，成为一个真正了解你的私人助手。

在对话里告诉它你的身份、技术方向、偏好（比如“我是汽车开发者，用 macOS”），系统会自动保存。

你还可以告诉它你的安全规则（比如“删除文件前必须问我”），系统也会记下来。以后每次聊天，它都会自动加载这些信息，不用你再重复说。跟着界面提示填写就行，普通人也能操作。

OpenClaw的⼈设体系由4个核心文件构成，全部位于⼯作区默认路径

~/.openclaw/workspace/ 下，每个⽂件的作⽤与加载规则如下。

IDENTITY.md：基础身份名片

这是AI的“出⽣证明”，定义最基础的⾝份标识，是⼈设的基础框架，内容简洁清晰，避免复杂规则。

USER.md：用户画像

这个⽂件告诉AI“我是谁”，让AI精准适配你的习惯、背景与偏好，避免千人一面的回复，是⼈设“懂你”的关键。

在我们刚刚完成和OpenClaw的交流后，它的USER.md内容如下：

SOUL.md：人格内核

这是AI的“灵魂⽂件”，决定了AI的语⽓、沟通⻛格、性格特质、⾏为边界，是⼈设差异化的核⼼，也是每次会话优先加载的最⾼优先级规则之⼀。核⼼配置模块如下：

• 语⽓与沟通⻛格：定义说话的⽅式，⽐如正式/活泼/严谨/简洁

• 核⼼价值观与优先级：定义做事的原则，⽐如“准确优先于速度”“隐私⾼于⼀切”

• 行为边界与禁忌：明确什么能做、什么绝对不能做

• 性格特质与细节：个性化的细节，⽐如是否使⽤emoji、是否会主动提出优化建议、是否会反驳不合理的需求

• 自我进化规则：定义如何根据交互优化⼈设与记忆

在我们刚刚完成和OpenClaw的交流后，我们看到我们对它的安全红线要求被加⼊到了SOUL.md：

AGENTS.md：工作与操作规范

这个文件定义了AI“怎么⼲活”，是⼈设落地的执行手册，明确了AI处理任务的标准流程、⼯具使⽤规则、记忆使⽤⽅法，确保AI的⾏为符合你的预期。这是 AI 的”标准作业程序 SOP”，定义”怎么干活”。

本章小结

每次会话开始前都会读取 SOUL.md ，确认 AI 是谁 ；读取 USER.md ；确认用户是谁；读取 MEMORY.md ， 获取最近上下文。以上这些⼈设⽂件并不是要求你⾸次就配置的⾮常完美。它们可以根据你和OpenClaw⻓期的协作下慢慢积累的越来越完善。所以⾸次配置建议只配置⼀些关键的设定，在后续的⼯作中，你再慢慢将你需要让他了解到的更多信息慢慢告诉他，后⾯你的OpenClaw就会越来越懂你了。

你可以把OpenClaw理解成一部智能手机，刚买来的时候，能打电话、能发短信，功能不算少，但也谈不上多强。真正让手机变得好用的，是你往里面装的那些APP。Skills，就是OpenClaw生态里的APP。

没有Skills的龙虾，充其量就是一个能聊天的AI机器人。但装上Skills之后就不一样了。它能联网搜索、操作你的电脑、管理文件、调用API、执行各种脚本。说白了，就是从“只会说”变成“既能说又能干”。

一个Skills的结构包括一个文件夹，里面放一个SKILL.md文件。SKILL.md这个文件包含两样东西：一是它的名称和描述（元数据），二是告诉龙虾“这个技能具体该怎么干”的操作指南。

官方推荐ClawHub上找Skills，你可以把它当成OpenClaw的App Store,浏览器打开 https://clawhub.ai/ ，点进“Skills”菜单即可。

方法一：装clawhub工具

首先在终端执行：

bash

npm i -g clawhub

装完确认一下：

bash

clawhub --version

然后安装技能，比如装 skill-vetter：

bash

clawhub install skill-vetter

如果想要安装其它技能Skills就把技能名换掉就行。

方法二：用npx命令（不想全局安装就用这个）

如果你不想全局安装clawhub工具，npx可以帮你省掉那一步。一条命令直接搞定，效果跟方法一是一样的。比如装self-improving-agent：

bash

npx clawhub@latest install self-improving-agent

想装别的就把技能名换掉。

方法三：让龙虾自己装

直接跟龙虾说就行。但别上来就让它装——先让它列出来，你确认对了再装。

操作两步：

• 列出可用的：“帮我列出邮件管理相关的Skills”

• 确认后安装：“装第一个，email-helper”

示例：

你：我想让龙虾收发邮件，有哪些Skills？

龙虾：找到了这几个——email-helper、gmail-assistant、outlook-bridge

你：装 email-helper

龙虾：好的，安装成功

》█ 总结

说到底，OpenClaw就是一个长了手脚的AI助手。传统做法里，我们想完成一件事，通常要自己打开好几个软件，或者写一堆脚本去跑。龙虾不一样，你跟它说句话，它会自己调用对应的Skills去执行。它不挑平台，能跨系统干活，还能把多个任务串起来自动跑。相比传统的手动操作或单一脚本，它的优势很明显。常见的我在汽车行业OpenClaw小龙虾可以完成的工作一般如下这些方面，我也会在接下来文章中分别介绍：

汽车行业晨报：每天早上7点自动抓取你关注的公众号、头条、技术博客，生成结构化行业日报（新车型、政策法规、供应链动态），附带来源链接。

竞品监测简报：自动监控指定品牌或技术关键词（如“800V高压平台”“城市NOA”），有新内容立即推送摘要。

公众号文章自动抓取：订阅多个公众号，自动拉取最新文章正文，去重、去广告，存入本地或生成Markdown存档。

内容创作辅助：给定选题，自动搜索行业资料、生成大纲、写初稿；或根据已有素材生成不同风格的改写版本，包含深度分析、快讯、短视频脚本。

资讯分发：写好文章后，一键生成多平台适配文案，甚至按你的排版规范自动生成公众号格式。

个人知识库：把所有看过的文章、自己写的内容、会议笔记丢给OpenClaw，需要时问一句“800V SiC技术目前主流供应商有哪些？30秒内给出带来源的回答。

多Agent内容团队：几个智能体一个抓热点、一个查资料、一个写稿、一个做配图建议，协作完成一篇深度行业分析。

工作流自动化：监控某个文件夹或RSS，新文件进来自动处理（提取摘要、打标签、存数据库），再通知你。

玩法远不止这些，但方向很明确：把那些重复、耗时、有规律的事情，交给龙虾去跑。

补充说明：按照以上步骤相信可以解决你在安装和部署方面95%的问题，如果仍然遇到问题，请结合DeepSeek，相信100%可以安装部署成功。