OpenClaw 完全小白实战指南:从零安装、配置到真正用起来(2026 最新版)

前言：为什么你应该认识这只”龙虾”

如果你过去几个月在技术社区逛过，大概率见过这样的说法：”ChatGPT 让你惊艳，OpenClaw 让你感觉活在将来。”

OpenClaw（昵称”龙虾”🦞）是一个开源的个人 AI 智能体运行时，由开发者 Peter Steinberger 打造。它的核心定位非常明确：

它不是又一个网页聊天框，而是一个跑在你自己设备上、能通过你常用的聊天软件听你指挥、并且真的能动手干活的 AI 助手。
传统 AI 助手的流程是：你打字 → 它回复文字 → 对话结束。

OpenClaw 的流程是：你在 Telegram / WhatsApp / Discord 里发一句 → 它在你电脑上查文件、跑脚本、搜网页、整理邮件、操控浏览器 → 把结果推回给你。

关键点就三个词：本地部署、系统级执行、全渠道交互。

这篇文章的目标很简单——哪怕你不是专业程序员，只要会用命令行的基本操作，跟着做就能把它跑起来。 我们从零开始，一步一步来。

第一部分：先把概念捋清（花 3 分钟，后面少走弯路）

1.1 OpenClaw 的架构长什么样？

OpenClaw 的核心是一个叫 Gateway（网关） 的常驻进程，跑在你的本地机器（或云服务器）上，默认监听在
“ws://127.0.0.1:18789″。它负责三件事：

层级 做什么 类比
Brain（大脑） 对接大语言模型（Claude / GPT / Gemini / DeepSeek / 本地 Ollama…） 给它”智商”
Hands（手脚） 通过 Skills 和工具执行实际操作（Shell、浏览器、文件、API…） 给它”执行力”
Channels（耳朵+嘴巴） 连接 Telegram、WhatsApp、Discord、Slack、iMessage 等聊天平台 给它”通讯录”

配置全部存在本地
“~/.openclaw/” 目录里（JSON + Markdown），你的对话记忆、文件和数据都不出你的设备——这是它和那些把一切送回自家服务器的 SaaS 助手最大的区别。

1.2 你需要准备什么？

项目 要求 说明
操作系统 Windows 10/11（推荐 WSL2）、macOS 12+、Ubuntu/Debian 等主流 Linux Windows 原生也行，但 WSL2 体验明显更稳定
Node.js v22.16+，推荐 v24 OpenClaw 基于 Node.js，没装的话安装脚本也会帮你装
内存/存储 8GB 内存能用，16GB 更舒服；留 10–20GB 磁盘空间 模型计算在云端时本地开销不大
API Key 任一支持的模型提供商 Anthropic (Claude)、OpenAI、Google、DeepSeek、OpenRouter 等都行
网络 能访问你选的模型 API 国内用户用 DeepSeek / 通义 / 智谱等国内 API 更省心

⚠️ 最重要的一条前置提醒：OpenClaw 能让 AI 在你的机器上执行操作。这意味着它很强，但也意味着 请务必读懂每一步的安全提示再点 Yes。永远只用它处理你自己有权限操作的文件和系统。

第二部分：安装 OpenClaw（三种方式，选一种就行）

目标很简单：让
“openclaw” 命令在你的终端里能被找到。
方式一：一键脚本安装（★ 最推荐，尤其适合小白）

OpenClaw 官方提供了一个智能安装脚本，自动检测系统、必要时帮你装 Node.js、然后全局安装 OpenClaw，一条命令搞定。

macOS / Linux / WSL2 打开终端，执行：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Windows 用户用 PowerShell（以管理员身份打开）：

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

脚本跑完后，验证一下：

openclaw –version

看到类似
“2026.x.x” 的版本号输出，就说明安装成功了 ✅

方式二：npm 全局安装（适合已经有 Node.js 环境的同学）

如果你确认自己已经有 Node.js 22+（运行
“node -v” 检查一下），直接用 npm：

# 如果还没有 pnpm，可以先装一下（推荐）
npm install -g pnpm

# 全局安装 OpenClaw
pnpm add -g openclaw@latest
# 或者用 npm：npm install -g openclaw@latest

# 验证
openclaw –version

国内网络环境下如果下载慢，可以在执行前设一下镜像：
pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com/

方式三：Docker 部署（适合服务器 / VPS 玩家）

如果你想把它跑在一台云服务器上当作常驻服务，Docker 是最干净的方式：

docker run -d \
–name openclaw \
–restart unless-stopped \
-v ~/.openclaw:/root/.openclaw \
-p 18789:18789 \
ghcr.io/openclaw/openclaw:latest

然后在容器外同样可以用
“docker exec” 或直接进容器跑
“openclaw onboard”。

⚡ 常见安装坑位速查

症状 解法

“openclaw: command not found” 多半是 shell 的 PATH 没刷新。关终端重开，或
“source ~/.bashrc” /
“source ~/.zshrc”

“Node.js version too low” 用 nvm 升版本：
“nvm install 22 && nvm use 22”
Windows 上各种奇怪报错 换 WSL2。在 Microsoft Store 装 Ubuntu，进去再跑安装脚本
安装脚本卡在网络请求 挂代理，或用国内社区的镜像脚本临时替代

第三部分：首次配置（Onboard 向导——把”空壳”养成”能干的助手”）

安装只是把软件放进去了。真正的灵魂配置在这一步。

3.1 启动向导

在终端执行：

openclaw onboard –install-daemon

“–install-daemon” 的作用是把 Gateway 注册为系统后台服务（开机自启、崩溃自动拉起），强烈建议加上。

3.2 向导逐步拆解（你屏幕上会依次出现这些）

下面按实际顺序讲，你可以对照着跟选：

Step ① 安全提示（Security Warning）

屏幕会显示一段安全声明，大意是：这个工具能让你机器上的 AI 执行操作，你要对自己的使用负责。读一遍，确认你理解，输入
“Yes” 继续。

这不是走形式——它是真能跑命令的东西。

Step ② Onboarding Mode（引导模式）

◆ Onboarding mode
● QuickStart (recommended)
○ Manual setup

选
“QuickStart” ——它会自动配好默认端口（18789）、绑定地址（127.0.0.1）等基础项，适合 95% 的用户。

Step ③ 选模型提供商（Model / Auth Provider）

这里列出一堆选项：Anthropic、OpenAI、Google、xAI、OpenRouter、Custom…

新手怎么选？

情况 建议
你有 Claude API Key 选 Anthropic → 粘贴 Key
你有 OpenAI API Key 选 OpenAI → 粘贴 Key
想省钱 / 国内网络顺畅 选 Custom / OpenRouter，填入 DeepSeek / Qwen 等端点（OpenRouter 聚合几十个模型，一个 Key 全搞定）
完全不想碰付费 API 本地跑 Ollama（装好后选 Custom，Base URL 填
“http://127.0.0.1:11434/v1″，模式选 OpenAI Compatible）

💡 国内用户无脑推荐路径：去 DeepSeek 开放平台 (https://platform.deepseek.com/) 花几块钱充个值拿 API Key（极度便宜），或去阿里云开通通义千问 API——然后在 Custom 里配成 OpenAI 兼容模式，立即可用。
向导会让你粘贴 API Key，测通后进入下一步。

Step ④ 选通讯渠道（Select Channel）

也就是：你想从哪个聊天软件跟它说话？

最快上手的是 Telegram：

1. 在 Telegram 里找 @BotFather
2. 发
“/newbot”，按提示取名字，拿到一串
“123456:ABCdef…” 的 Bot Token
3. 回到向导，粘贴 Token

其他方式（WhatsApp、Discord、Slack、Signal、iMessage、飞书…）同理，向导会告诉你去哪里拿 Token / QR 码 / AppSecret。

如果你只是想先在电脑上试，不选也没关系——可以之后再加。选 Skip for now 跳过，回头跑
“openclaw channels add” 补配。
Step ⑤ Skills（技能包）配置

向导问要不要 Configure skills now → 选
“Yes”。

这一步会扫描可用技能（网页搜索、天气、日历、邮件、PDF、图片生成…社区已有几千个），并提示装缺失依赖。选
“npm” 作为包管理器（兼容性最好）。

遇到需要额外 API Key 的技能（Google Places、ElevenLabs 语音合成之类），暂时没有就直接回车 Skip，不影响核心功能，以后随时补。

Step ⑥ Hooks（钩子）和 Gateway 守护进程

– Hooks：建议保持默认的 boot-md / session-memory 等开启（让 AI 记住上下文）
– Daemon：选 Install / Restart——注册为后台服务

Step ⑦ 启动方式

◆ How do you want to hatch your agent?
● Hatch in Terminal (recommended)
○ Hatch in Browser
○ Hatch later

选
“Hatch in Terminal” 直接看效果，或选 Browser 打开本地控制台。

3.3 向导跑完的标志

你会在终端看到类似：

[gateway] listening on ws://127.0.0.1:18789

浏览器访问 http://localhost:18789 能看到 OpenClaw 的 Dashboard（控制台）——一个网页聊天界面 + Skills 管理 + 设置面板。

到这一步：你的 OpenClaw 已经”活”了。

第四部分：开始用它干活（这才是重点）

4.1 方式 A——在 Dashboard 网页里聊

打开 http://localhost:18789，右侧就是聊天窗口。你直接打字：

“你好，介绍一下你自己，你能帮我做什么？”
AI 会回复它能调用的工具和执行能力。

试试一个真实任务：

“帮我看看当前目录下有哪些文件，大小排个序”
OpenClaw 会通过 Shell 工具执行
“ls -lh”（macOS/Linux）或
“dir”（Windows），把结果读回来给你——这就是”会动手的 AI”和普通聊天机器人的分水岭。

4.2 方式 B——在 Telegram 里聊（最爽的用法）

如果你配了 Telegram Bot，打开你和那个 Bot 的对话框，发消息，它就会回——而且它现在就在你电脑上跑着，等于你从手机远程指挥你家里的机器干活。

常见玩法举例：

你说 它做
“总结一下桌面上
“report.pdf” 的前两页” 调 PDF skill → 提取文本 → 总结
“每天早上 9 点提醒我看昨天的 Git 提交记录” 写 cron job → 定时触发 → 推到 Telegram
“帮我把 Downloads 里超过 30 天没动的文件列出来” Shell + 文件系统遍历
“打开浏览器去某某网站截个图给我” Browser control skill（需要 Chromium 装好）

4.3 Skills：给它”学新技能”（插拔式扩展）

Skills 是 OpenClaw 的核心扩展机制。每个 Skill 本质上就是一个文件夹 + 一个
“SKILL.md”（用自然语言描述这个技能干什么、怎么触发），Gateway 启动时把它们加载进 AI 的上下文，LLM 按需自动调用。

查看已装技能：

openclaw skills list

安装新技能（社区市场）：

openclaw skills install <skill-name>
# 例：openclaw skills install web-search

常用值得装的 Skills：

– web-search：让 AI 能实时搜索网页（需要一个搜索 API，比如 Serper 或 Brave Search API Key）
– pdf：读取/解析 PDF 内容
– weather：查天气
– gmail / calendar：邮件和日历集成（需要 OAuth 授权）

技能的配置字段都在
“~/.openclaw/openclaw.json” 或对应的 skill config 里，改完
“openclaw gateway restart” 重启生效。

第五部分：配置文件在哪里 & 怎么看懂它

所有核心配置存在：

~/.openclaw/
├── openclaw.json ← 主配置文件（模型、渠道、权限、端口）
├── workspace/ ← 工作目录（文件读写默认落这里）
├── memory/ ← 记忆文件（Markdown 格式，跨会话保留）
├── agents/ ← Agent 定义和会话数据
└── skills/ ← 本地安装的技能包

用任意编辑器打开
“openclaw.json”，你会看到结构大概像：

{
“gateway”: {
“mode”: “local”,
“port”: 18789,
“bind”: “127.0.0.1”
},
“model”: {
“provider”: “anthropic”,
“apiKey”: “env:ANTHROPIC_API_KEY”,
“model”: “claude-sonnet-4-20250514”
},
“channels”: {
“telegram”: {
“botToken”: “env:TELEGRAM_BOT_TOKEN”
}
}
}

改完 JSON 记得重启：

openclaw gateway restart

第六部分：安全底线（认真看这一节）

新华社在 OpenClaw 走红的报道中也专门提到了：自主执行任务的 AI Agent 既有惊人潜力，也有真实安全风险。

几条铁律：

1. 默认 DM（私信）策略是配对制（pairing），陌生人发的消息不会直接执行——只会收到配对码，需要你手动
“openclaw pairing approve” 才放行。别随便把陌生人加进 allowlist。
2. 高危操作（Shell 执行、发邮件）建议在配置里设审批：AI 先提请求 → 你确认 → 才执行。向导里也能选开启。
3. API Key 放环境变量，别明文写 JSON 里：上面示例里的
“”env:ANTHROPIC_API_KEY”” 就是从环境变量读，正确做法。
4. 及时更新：
“npm update -g openclaw”，项目有过安全修复记录，老版本有已知漏洞风险。
5. 只给自己用：OpenClaw 的定位是 personal assistant，多人共享需要额外的权限锁定和隔离设计，别图省事把没鉴权的 Gateway 端口暴露到公网。

第七部分：你到底能用它做什么？（场景清单，给你灵感）

场景 难度 说明
桌面文件整理自动化 ⭐ 让它扫目录、按类型归类、删临时文件
每日资讯摘要推送到 Telegram ⭐⭐ web-search + cron job + 频道推送
邮件分类与摘要 ⭐⭐ Gmail skill / IMAP，让它读未读邮件归纳要点
代码仓库助手（Git 操作） ⭐⭐⭐ 查 log、跑测试、格式化代码、生成 commit msg
个人知识库问答 ⭐⭐⭐ 把 Obsidian / 本地 Markdown 接进去做 RAG
浏览器自动化（填表/截图/监控） ⭐⭐⭐ Browser control skill，需要 Chromium

起步建议：先从”让它帮你整理/搜索/总结本地文件”这种低风险任务练手，确认你理解了权限边界再放开更多工具。

结语

OpenClaw 的魅力不在”又一个 AI 聊天界面”，而在于它把 LLM 的推理 和 你机器的执行权 通过一个干净的本地架构连了起来——而且是开源的、你的数据留在你的设备上。

这篇文章覆盖了从概念 → 安装 → onboard 向导每一步的选项含义 → 实际使用 → Skills 扩展 → 安全底线。你照着走一遍，大概 20–40 分钟就能从零到”在 Telegram 里指挥自己电脑干活”。

剩下的事，就是你对它说：”帮我搭一套每天早 9 点的晨报推送吧”——然后看着它自己去搜、去写、去推。

那只龙虾，确实有点东西。🦞

参考资源
– 官方文档：https://docs.openclaw.ai | 官网：https://openclaw.ai
– GitHub：https://github.com/openclaw/openclaw
– 社区中文镜像（国内访问加速）：Gitee 上的 openclaw-cn 镜像
本文基于 2026 年 6 月的 OpenClaw 稳定版撰写，若版本迭代导致命令细节变化，请以官方文档为准。