用 OpenClaw 搭建自动客服系统:从安装到上线(附代码)

# 安装 nvm（Node 版本管理器）curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bashsource ~/.bashrc  # Linux# source ~/.zshrc   # macOS# 安装 Node.js 22nvm install 22nvm use 22nvm alias default 22# 安装 pnpmnpm install -g pnpm# 配置国内镜像（国内用户必做）pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com/

# 一键安装脚本curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/open-claw/openclaw/main/install.sh | bash# 进入配置向导openclaw onboard --install-daemon

# 克隆项目（国内用户使用 Gitee 镜像）git clone https://gitee.com/OpenClaw-CN/openclaw-cn.gitcd openclaw-cngit checkout v2026.2.2-cn# 安装依赖pnpm installpnpm ui:buildpnpm build# 启动配置向导pnpm openclaw onboard --install-daemon

# docker-compose.ymlversion: '3'services:  openclaw:    image: openclaw/core:latest    container_name: openclaw-customer-service    restart: always    ports:      - "80:80"      - "443:443"    volumes:      - ./config.yml:/app/config.yml      - ./knowledge:/app/knowledge      - ./logs:/app/logs    environment:      - TZ=Asia/Shanghai      - OPENCLAW_MODE=production    deploy:      resources:        limits:          cpus: '2.0'          memory: 4G

# 启动容器docker-compose up -d# 查看日志docker logs -f openclaw

// config/ai.ymlmodel:  provider: aliyun-bailian  api_key: "你的API-Key"  endpoint: "https://bailian.aliyuncs.com"  model_name: qwen-turbo  temperature: 0.3  max_tokens: 500

# 验证模型连接openclaw test llm# 预期输出：LLM connection successful

model:  provider: openai  api_key: "sk-xxxx"  model_name: gpt-4  temperature: 0.3  max_tokens: 500

# 客服机器人工作规则你是 [品牌名] 的专业客服助手。请遵循以下规则：## 响应规则1. **基于知识库**：所有回答必须基于提供知识库内容，不编造信息2. **简洁专业**：单次回复不超过 200 字，使用短段落3. **诚实告知**：无法回答时主动建议转人工，不强行回答4. **情绪识别**：检测到投诉或负面情绪时，表达歉意并建议转人工## 自动转人工条件- 客户明确说"转人工"- AI 连续 2 次无法回答问题- 检测到敏感关键词（退款、赔偿、投诉、账号泄露）- 客户情绪被判定为愤怒或极度不满## 转人工回复模板"您的问题我已记录，正在为您转接人工客服，请稍候。"

你是专业、耐心、友好的客服助手。- 语气：平和专业，不使用表情符号- 格式：短段落，关键信息可加粗- 禁止：讨论竞品、承诺未经确认的信息、索要密码

knowledge/├── faq.md              # 常见问题├── product-guide.md    # 产品手册├── pricing.md          # 定价与套餐├── refund-policy.md    # 退换货政策├── troubleshooting.md  # 故障排查└── escalation-rules.md # 升级规则

# 常见问题## 营业时间Q: 你们的营业时间是？A: 我们的 AI 客服 7×24 小时在线，人工客服工作时间为周一至周五 9:00-18:00。## 密码重置Q: 如何重置密码？A: 进入「设置」→「安全中心」→「重置密码」，5分钟内会收到验证邮件。## 退换货政策Q: 可以退货吗？A: 自签收之日起 30 天内可申请退货，需保持商品完好。请联系人工客服处理。

# 批量上传知识库文档curl -X POST http://localhost:3000/api/knowledge/upload \  -F "file=@faq.md" \  -F "category=faq" \  -H "Authorization: Bearer $API_KEY"

# config.ymlchannel:  weixin:    enabled: true    heartbeat:      interval: 30      timeout: 10      retry: 3    queue:      enabled: true      redis:        host: localhost        port: 6379

# 生成绑定二维码openclaw channels generate-qrcode --channel weixin# 查看通道状态openclaw channels status

# 创建 Bot：Telegram 搜索 @BotFather，输入 /newbot 获取 token# 配置 Telegram 通道openclaw channels add --channel telegram --token "你的bot_token"

# webhook 示例：转人工时创建工单from flask import Flask, requestimport requestsapp = Flask(__name__)@app.route('/webhook/escalate', methods=['POST'])def handle_escalation():    data = request.json    customer_message = data.get('message')    conversation_history = data.get('history')    # 创建工单    ticket = {        "title": f"客服升级：{customer_message[:50]}",        "description": f"对话摘要：\n{conversation_history}",        "priority": "high" if "退款" in customer_message else "normal"    }    # 发送到客服群（企业微信/钉钉/飞书）    send_to_support_group(ticket)    return {"status": "escalated"}

# config.ymlescalation:  enabled: true  channels:    - type: feishu      webhook: "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx"    - type: slack      webhook: "https://hooks.slack.com/services/xxx"  notify_on:    - refund_request    - complaint    - low_confidence

# 查看实时日志openclaw logs --tail 100# 分析解决率openclaw analytics --metric resolution_rate --period 7d

每周回顾    ↓分析 AI 无法回答的问题 → 补充知识库    ↓检查错误回答 → 修正知识库内容    ↓查看客户反馈 → 优化 Prompt    ↓更新话术模板 → 迭代发布

# 使用 GPT-3.5 处理简单问题，GPT-4 处理复杂问题model_routing:  simple_queries:    model: "gpt-3.5-turbo"    indicators: ["greeting", "faq_match", "simple_question"]  complex_queries:    model: "gpt-4"    indicators: ["multi_step", "technical", "refund"]