大多数人第一次接触 OpenClaw，都会犯一个误解： 以为它只是一个能聊天的 AI。

但我真正跑通之后发现，它更像一个可以被训练的数字员工。

你需要做的不是“提问”，而是部署、配置、训练。

只要走完这三步，你就能拥有一个 7×24 小时在线、能执行任务的 AI 智能体。

下面是我整理的一套 2026 最新实战指南。

01｜开始之前要准备什么 02｜三种部署方式对比 03｜最快上手：桌面一键安装 04｜省心方案：托管服务 05｜完全控制：服务器部署 06｜关键一步：身份设定 07｜给龙虾装“手脚”：技能系统 08｜接入工作渠道 09｜如何给龙虾下指令 10｜进阶玩法与避坑指南

一、开始之前要准备什么

OpenClaw 本身只是一个 Agent 框架。

要让它工作，需要三个基础组件。

1. 运行环境

任何普通电脑都可以。

支持：

Windows 10+ macOS 10.15+ Linux

如果希望它 全天运行，可以准备一台云服务器。

推荐配置：

2核 CPU 4GB 内存

2. AI 模型

模型就是龙虾的大脑。

OpenClaw 需要通过 API 调用大模型。

常见选择：

国内模型

MiniMax Kimi 智谱 GLM

优点：

访问稳定 成本低 延迟小

国际模型

Claude GPT 系列

优点：

推理能力更强。

缺点：

成本高且可能不稳定。

3. 指令通道

你需要一个地方和龙虾沟通。

最常见方式：

飞书 Telegram Discord WhatsApp

部署完成后，你就可以在这些聊天工具中 直接给它下命令。

二、三种部署方式

根据技术能力不同，可以选择不同方式。

我把目前主流方案分为三类。

1. 桌面安装

适合：

完全没有技术基础的人。

特点：

安装简单 无需服务器 几分钟就能跑起来。

缺点：

电脑关闭时服务也会停止。

2. 托管平台

适合：

想长期使用但不想维护环境的人。

优点：

7×24小时在线 免运维 免部署

缺点：

需要订阅费用。

3. 服务器部署

适合：

开发者或团队用户。

优点：

完全自主控制 可深度定制 数据更安全

缺点：

需要基础运维能力。

三、最快上手：桌面安装

如果你是第一次尝试 Agent。

建议先用桌面版本。

流程很简单。

第一步：下载安装包

进入客户端官网。

下载对应系统版本。

Mac：.dmg Windows：.exe

第二步：安装程序

双击安装文件。

按提示完成安装。

整个流程和普通软件一样。

第三步：填写模型 Key

启动程序后。

选择一个模型服务。

例如：

MiniMax Kimi

然后输入 API Key。

第四步：绑定聊天工具

接下来需要连接通讯渠道。

例如：

飞书 Telegram

绑定成功后。

你就可以在聊天窗口里直接 @你的龙虾机器人。

四、托管服务

如果你不想自己部署。

可以直接使用托管版本。

目前比较常见的是：

Kimi Claw MaxClaw

这类服务的特点是：

开箱即用 无需服务器 系统自动更新

部署后，你通常会获得一个：

Web 控制台 或聊天机器人入口。

五、服务器部署

如果你希望拥有完全控制权。

可以自己部署。

大致流程如下。

1. 准备服务器

推荐配置：

2核 CPU 4GB 内存 Ubuntu 系统

2. 安装 Docker

Docker 可以帮助你快速运行服务。

在服务器中执行安装命令即可。

3. 启动 OpenClaw

通过 Docker 运行容器。

服务启动后。

即可访问控制界面。

六、关键一步：身份设定

部署只是开始。

真正让龙虾变聪明的是 身份设定。

你需要告诉它：

你的职业 你的任务 你的习惯

例如：

我是内容创作者 主要工作是研究 AI 工具 需要整理资料和写作辅助 每天上午9点提醒我今日任务

并要求它 永久记住这些信息。

这一步决定了 AI 是否真正理解你。

七、技能系统

技能决定龙虾能做什么。

可以理解为 工具插件。

新手建议安装几个核心技能。

自我优化 Agent

让系统不断复盘。

逐渐优化自己的行为。

浏览器操作

允许 AI 自动访问网页。

例如：

搜索信息 填写表格 抓取数据。

文档总结

快速总结：

PDF 网页 长文档。

技能搜索

当你需要新能力时。

AI 可以自动寻找对应技能。

八、接入工作渠道

如果想让龙虾参与日常工作。

需要接入办公工具。

最常见的是飞书。

基本流程：

创建企业应用 开启机器人权限 获取 App ID 填写到配置页面

完成后。

你就可以在飞书中 直接和龙虾对话。

九、如何下达任务

Agent 和普通 AI 最大的区别是：

它可以执行任务。

例如：

办公自动化

整理邮箱中的客户邮件。

生成摘要报告。

信息监控

监控竞争对手网站。

每天生成动态报告。

内容创作

根据会议纪要生成文章大纲。

定时提醒

每周一提醒更新周报。

你只需要用自然语言描述任务。

龙虾会自动拆解并执行。

十、进阶玩法

当你熟悉系统之后。

可以尝试更复杂的应用。

自动化工作流

结合自动化工具：

n8n Zapier

可以实现完整流程自动化。

例如：

抓取数据 → 生成报告 → 自动发送。

多智能体协作

创建多个龙虾。

不同角色分工。

例如：

调研 Agent 写作 Agent 发布 Agent

协同完成任务。

商业应用

很多团队已经开始用 Agent：

自动客服 社群管理 数据分析

甚至提供 AI 部署服务。

注意事项

使用 Agent 时有三件事需要注意。

安全

给 AI 设置权限范围。

避免执行危险命令。

推荐使用 Docker 沙箱。

成本

如果使用按 Token 计费的模型。

要监控使用量。

从简单开始

不要一开始就做复杂系统。

先解决一个小问题。

再逐步扩展。

最后

“养龙虾”不是一次性完成的事情。

而是一个持续优化的过程。

部署 设定身份 安装技能

当这些完成之后。

你就会拥有一个全天候工作的数字助手。

这才是 AI Agent 真正的价值。