OpenClaw 入门到精通 · 第 5 章 / 共 7 章

第五章：进阶使用与自动化

⚡ 进阶玩法：让 AI 助理在你睡觉时也在工作

01 / Heartbeat：助理的主动模式

到目前为止，我们用助理的方式都是"主动发消息 → 等回复"。这是被动模式。OpenClaw 还有一个主动模式：Heartbeat（心跳）。

Heartbeat 的工作原理：每隔约30分钟，OpenClaw 自动唤醒助理一次，让它检查 HEARTBEAT.md 文件里列出的任务——有重要信息就主动发消息告诉你，没什么重要的就静默继续等待。

类比：就像你给助理设了一个每30分钟响一次的闹钟，醒来后检查"有没有重要邮件？有没有快到的会议？天气怎么样？"有事才跟你说，没事自己继续睡。你的手机不会为了"今天没有新消息"专门给你发通知，助理也一样。

智能安静规则：助理内置了打扰保护——晚上23点到早上8点，即使 Heartbeat 检查出了什么，也不会主动发消息（除非是真正紧急的事）。没有重要发现就静默，有事才联系你。

配置方法：在 ~/.openclaw/workspace/HEARTBEAT.md 里写下你想让助理定期检查的任务。示例：

HEARTBEAT.md

• 检查有没有重要未读邮件（主题含"紧急"或"urgent"的）

• 查看接下来2小时是否有日历事件，提前30分钟提醒我

• 早上9点前告诉我今天北京天气

• 如果检测到系统 CPU 持续超过90%，提醒我

Heartbeat 和"实时提醒"的区别：Heartbeat 是每30分钟批量检查，不是实时的。如果有邮件在25分钟内到达，最多延迟30分钟才会通知你。如果需要实时提醒，需要配合 Cron 任务（下一节）或者依赖具体服务的 Webhook。

02 / Cron 定时任务

Heartbeat 是"大约每30分钟检查一次"，精度有限。如果你需要在精确时间点触发任务——比如"每天早上9点整发日报"——就需要 Cron 定时任务。

Cron 语法：用5个数字/符号描述"什么时候执行"：

openclaw cron add "分钟 小时 日期 月份 星期" "任务描述"

字段说明：

分钟：0-59

小时：0-23

日期：1-31 (* 表示每天)

月份：1-12 (* 表示每月)

星期：0-7（0和7都是周日，1-5是周一到五）

常用例子：

工作日早9点：生成今日工作计划

openclaw cron add "0 9 * * 1-5" "生成今日工作计划，列出优先级，发送到飞书"

每周五下午6点：整理周报

openclaw cron add "0 18 * * 5" "整理本周工作日志，生成周报草稿，发到飞书"

每天早上8点：早安日报

openclaw cron add "0 8 * * *" "早安！告诉我今日天气和今天的日程安排"

查看和管理已有的 Cron 任务：

openclaw cron list    # 列出所有任务

openclaw cron remove <id>  # 删除指定任务

Heartbeat vs Cron，怎么选：

Heartbeat：适合多项批量检查，允许时间漂移，节省 API 调用次数，适合"有重要信息才通知我"的场景

Cron：适合精确时间触发，任务相互独立隔离，适合"每天/每周固定时间做某事"的场景

03 / Sub-agent：让助理分身干活

有些任务可以拆解成多个互不依赖的部分，同时处理。OpenClaw 支持"子代理"（Sub-agent）——主代理把任务拆分，生成多个分身并行工作，最后汇总结果。

类比：你是主管，手里有一个大项目——分析3个月的用户反馈并生成报告。如果你一个人做，得先做1月的，再做2月的，再做3月的，串行完成。如果你有3个助手（子代理），把3个月的数据分别分配给他们同时开工，最后你只负责汇总，总时间从3倍降为1倍。

什么时候用子代理：任务可以被拆分成多个独立部分，且各部分之间没有依赖关系。处理10篇文章、3周会议纪要、多个数据文件……这些都是子代理的理想场景。

实际效果：串行处理10篇文章大约需要10分钟，用5个子代理并行处理只需2-3分钟。对于批量处理任务，效率提升非常显著。

使用方式：直接告诉助理拆分方案，它会自动创建子代理。例如："帮我分析这3份用户调研报告（链接在附件），每份独立分析后汇总给我"。助理会自动判断是否启用子代理并行处理。

04 / ACP 协议：在 IDE 里用助理

如果你是开发者，OpenClaw 还有一个特别实用的功能：ACP（Agent Collaboration Protocol）协议。它让你 IDE 里的 AI 代码助手，和你的 OpenClaw 个人助理共享上下文和工作区。

支持的代码助手：OpenAI Codex（GitHub Copilot 底层）、Anthropic Claude Code、Google Gemini CLI。

启动 ACP 连接：

openclaw acp start codex    # 连接 GitHub Copilot

openclaw acp start claude   # 连接 Claude Code

openclaw acp start gemini   # 连接 Gemini CLI

实际好处：写代码时说"帮我查一下我们项目的 API 文档"，助理直接读取你工作区的文档文件，不需要你手动复制粘贴；代码写完说"把这个新功能更新到任务清单"，助理直接读写你的任务文件；调试时说"帮我看看最近的错误日志"，助理读取日志文件直接分析。AI 助手不再是孤立的，而是真正融入你的开发工作流。

05 / 多 Agent 配置

不同的任务适合不同的模型，OpenClaw 支持为不同场景配置不同的 AI 模型（多 Agent 配置）。

配置思路：

日常对话和写作 → Claude Sonnet 4.6（理解力强，写作质量高）

代码审查和工具调用 → GPT-4.1（工具调用能力最强，结构化输出可靠）

数据分析和多模态任务 → Gemini 2.5 Flash（多模态强，速度快，成本低）

离线/隐私敏感任务 → DeepSeek-R1 via Ollama（完全本地，零数据出境）

配置方式：在 openclaw configure 中可以设置多个 Agent，每个 Agent 绑定不同的模型和 API Key。可以通过斜杠命令快速切换，比如 /agent codex 切到 GPT-4.1 模式处理代码任务，/agent claude 切回 Claude 3.7 处理写作任务。

小结

Heartbeat：每30分钟自动检查，有重要信息才通知你

Cron：精确时间触发定时任务，周报/日报/早安问候都能自动完成

Sub-agent：并行处理批量任务，效率提升数倍

ACP 协议：开发者专属，代码助手和个人助理共享上下文

多 Agent 配置：不同任务用最合适的模型，效果和成本最优

下一章，我们进入实战案例——5个真实使用场景，直接给你可以抄的配置方案，从今天就能开始用。

你最希望助理自动帮你做什么？欢迎在评论区告诉我！

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