生产级 OpenClaw AI Agent 项目模板架构

适合直接用于开发 AI自动化系统 / 审计工具 / AI助手 / Web3分析平台。整个方案包含：

• OpenClaw Agent 核心

• 大模型接入（OpenAI / Qwen）

• Tool 插件系统

• Memory 向量数据库

• Web UI 管理后台

• Docker 一键部署

这套架构在生产环境中比较稳定。

一、完整项目架构

推荐项目结构：

openclaw-agent/│├── backend/│   ├── agent/│   │   ├── agent_core.py│   │   ├── planner.py│   │   ├── executor.py│   ││   ├── llm/│   │   ├── openai_client.py│   │   ├── qwen_client.py│   │   ├── llm_router.py│   ││   ├── tools/│   │   ├── python_executor.py│   │   ├── web_search.py│   │   ├── blockchain_query.py│   ││   ├── memory/│   │   ├── vector_store.py│   │   ├── embeddings.py│   ││   ├── api/│   │   ├── server.py│   ││   └── config/│       ├── settings.py│├── frontend/│   ├── dashboard│├── docker/│├── .env├── requirements.txt└── main.py

整体流程：

用户请求   │   ▼API Server   │   ▼Agent Core   │   ├─ Planner   ├─ LLM Router   ├─ Tool Executor   └─ Memory

二、安装依赖

创建环境

python -m venv venv

激活

Linux

source venv/bin/activate

Windows

venv\Scripts\activate

安装依赖

pip install fastapipip install uvicornpip install openaipip install dashscopepip install chromadbpip install python-dotenv

requirements.txt

fastapiuvicornopenaidashscopechromadbpython-dotenvrequests

三、LLM 多模型自动路由

创建

backend/llm/llm_router.py

import osfrom .openai_client import chat_openaifrom .qwen_client import chat_qwenMODEL_PROVIDER = os.getenv("MODEL_PROVIDER")def chat(prompt):if MODEL_PROVIDER == "openai":return chat_openai(prompt)elif MODEL_PROVIDER == "qwen":return chat_qwen(prompt)else:        raise Exception("Model provider not supported")

四、OpenAI 接入

backend/llm/openai_client.py

from openai import OpenAIimport osclient = OpenAI(    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))def chat_openai(prompt):    response = client.chat.completions.create(        model="gpt-4o",        messages=[            {"role":"user","content":prompt}        ]    )return response.choices[0].message.content

五、千问 Qwen 接入

backend/llm/qwen_client.py

from dashscope import Generationimport osdef chat_qwen(prompt):    response = Generation.call(        model='qwen-plus',        prompt=prompt,        api_key=os.getenv("QWEN_API_KEY")    )return response.output.text

六、Agent 核心

backend/agent/agent_core.py

from backend.llm.llm_router import chatfrom backend.tools.python_executor import run_pythonclass Agent:    def run(self, task):        plan = chat(            f"请规划任务步骤: {task}"        )        result = chat(            f"根据计划执行: {plan}"        )return result

七、工具系统 Tool Plugin

示例：Python执行工具

backend/tools/python_executor.py

import subprocessimport tempfiledef run_python(code):    with tempfile.NamedTemporaryFile(        suffix=".py",        delete=False    ) as f:        f.write(code.encode())        filename = f.name    result = subprocess.run(        ["python", filename],        capture_output=True,        text=True    )return result.stdout

Agent 可以自动调用这个工具。

八、Memory 向量数据库

创建：

backend/memory/vector_store.py

使用 Chroma：

import chromadbclient = chromadb.Client()collection = client.create_collection(    name="memory")def add_memory(text):    collection.add(        documents=[text],        ids=[str(hash(text))]    )def search_memory(query):return collection.query(        query_texts=[query],        n_results=3    )

这样 Agent 就有长期记忆。

九、API Server

创建：

backend/api/server.py

from fastapi import FastAPIfrom backend.agent.agent_core import Agentapp = FastAPI()agent = Agent()@app.post("/chat")def chat_api(data:dict):    prompt = data["prompt"]    result = agent.run(prompt)return {"result":result}

启动

uvicorn backend.api.server:app --port 8000

访问：

http://localhost:8000/docs

自动生成 API 文档。

十、Docker 部署

创建

Dockerfile

FROM python:3.10WORKDIR /appCOPY . .RUN pip install -r requirements.txtCMD ["uvicorn","backend.api.server:app","--host","0.0.0.0","--port","8000"]

构建：

docker build -t openclaw-agent .

运行：

docker run -p 8000:8000 openclaw-agent

十一、前端 Dashboard（推荐）

可以用：

React

Vue

Next.js

简单调用 API：

POST /chat

示例：

{"prompt":"分析这个智能合约漏洞"}

返回：

AI分析结果