2026 年最新 OpenClaw 中文入门教程:从 0 到 1 搭建你的 AI 打工人

开篇：你的第一个 AI 员工，今天就能上岗

凌晨 3 点，你正在睡觉。

你的 AI 助手已经写完了美股收盘报告，整理好明日待办清单，顺便监控了 50 个竞品账号的动态。

早上 8 点，你醒来。

手机里已经躺着一份完整的晨报：A 股前瞻、热点话题、天气提醒，甚至帮你写好了今天要发的公众号草稿。

这不是科幻电影。这是我现在每天的真实工作状态。

而实现这一切的工具，只需要 30 分钟部署。

今天这篇教程，我会手把手带你完成 OpenClaw 从 0 到 1 的完整部署。不玩虚的，每一步都有截图和避坑指南。

部署完成后，你将拥有：

• 一个 24 小时在线的 AI 助手
• 5 个开箱即用的技能模板（公众号写作、热点监控、定时任务等）
• 后续系列教程的完整基础

准备好了吗？我们开始。

一、为什么是 OpenClaw？3 个让它爆火的理由

2026 年开年，AI Agent 赛道突然爆发。

但大多数产品有个共同问题：只能聊天，不能干活。

你让它"写篇文章"，它给你一段文字。你让它"监控竞品"，它告诉你"我无法实时访问网络"。

OpenClaw 不一样。

OpenClaw 是什么？

简单说，它是一个 AI 智能体网关系统。

听起来很技术？换个说法：

它是一个"任务执行引擎"，能把你的自然语言指令，转化成实际的自动化工作流。

比如：

• "每天早上 9 点，帮我整理昨日热点，写成公众号草稿"
• "监控这 10 个竞品账号，有新内容就通知我"
• "把这 100 个 PDF 文件提取文字，整理成 Excel 表格"

它不是大模型，而是 大模型的"手脚"。

3 个让它爆火的理由

理由 1：开源免费，无隐藏成本

相比 Claude Code（$20/月）、Cursor（$20/月），OpenClaw 完全开源免费。

你只需要承担大模型 API 的费用（国内模型如 Kimi、Qwen 等，每月几十元足够个人使用）。

理由 2：支持多模型，不被绑定

你可以同时接入：

• 国产模型：Kimi、通义千问、智谱 GLM、MiniMax
• 国际模型：GPT-4、Claude、Gemini

哪个模型擅长什么任务，就用哪个。不被单一厂商绑定。

理由 3：技能生态丰富

OpenClaw 有类似"应用商店"的技能系统（ClawHub）。

别人写好的技能，你直接安装就能用。比如：

• 公众号自动写作
• 小红书笔记生成
• 知乎热榜监控
• 定时任务调度

目前已有 100+ 个公开技能，覆盖办公、内容创作、数据分析等场景。

和竞品的核心差异

工具	定位	价格	中文支持	自动化能力
OpenClaw	AI 任务执行引擎	免费	✅ 原生中文	⭐⭐⭐⭐⭐
Claude Code	AI 编程助手	$20/月	❌ 仅英文	⭐⭐⭐
Cursor	AI 代码编辑器	$20/月	⚠️ 部分中文	⭐⭐⭐
Coze	AI Bot 搭建平台	免费	✅ 原生中文	⭐⭐⭐⭐

结论： 如果你需要 自动化执行任务（不只是聊天），OpenClaw 是目前最优选。

二、部署前准备：3 个必备条件

开始前，先确认你具备以下条件。

条件 1：硬件要求

操作系统：

• macOS 10.15+（推荐 M1/M2 芯片）
• Windows 10+
• Linux（Ubuntu 20.04+）

内存建议：

• 最低：4GB
• 推荐：8GB+（运行多 Agent 时更流畅）

存储空间：

• 至少预留 2GB（用于安装依赖和存储技能）

网络要求：

• 能访问 GitHub（下载代码）
• 能访问大模型 API（国内模型无需特殊网络）

条件 2：账号准备

GitHub 账号：

• 用于下载 OpenClaw 代码
• 注册地址：https://github.com/signup

大模型 API Key（至少准备 1 个）：

推荐新手使用国产模型（无需特殊网络，价格便宜）：

模型	注册链接	免费额度	适合场景
Kimi	https://platform.moonshot.cn/	新用户送 10 元	长文本、写作
通义千问	https://dashscope.console.aliyun.com/	新用户送 20 元	通用任务
智谱 GLM	https://open.bigmodel.cn/	新用户送 200 万 tokens	代码、逻辑
MiniMax	https://platform.minimaxi.com/	新用户送 10 元	对话、创作

建议： 新手先注册 Kimi 或通义千问，足够完成本教程所有演示。

条件 3：环境检查

打开终端（Mac）或命令提示符（Windows），依次运行：

# 检查 Python 版本（需要 3.8+）python3 --version# 检查 Node.js 版本（需要 16+）node --version# 检查 Git 是否安装git --version

如果任一命令报错，请先安装对应软件：

• Python：https://www.python.org/downloads/
• Node.js：https://nodejs.org/
• Git：https://git-scm.com/

三、30 分钟部署完整流程

下面进入核心环节。我会把每一步拆解得非常详细，新手也能跟上。

步骤 1：下载与安装（5 分钟）

Mac/Linux 用户：

# 1. 创建安装目录mkdir -p ~/openclaw && cd ~/openclaw# 2. 克隆代码（使用国内镜像加速）git clone https://gitee.com/openclaw/OpenClaw.git .# 3. 安装 Python 依赖pip3 install -r requirements.txt# 4. 安装 Node.js 依赖npm install

Windows 用户：

# 1. 创建安装目录mkdir C:\openclawcd C:\openclaw# 2. 克隆代码git clone https://gitee.com/openclaw/OpenClaw.git .# 3. 安装依赖pip install -r requirements.txtnpm install

常见问题：

Q1：pip3 命令不存在

# Mac 尝试python3 -m pip install -r requirements.txt# Windows 尝试py -m pip install -r requirements.txt

Q2：npm install 卡住不动

# 使用淘宝镜像npm config set registry https://registry.npmmirror.comnpm install

步骤 2：配置文件编写（10 分钟）

在项目根目录创建配置文件：

# Mac/Linuxcp config/config.template.json config/config.json# Windows（手动复制）# 在文件管理器中复制 config 文件夹下的 config.template.json# 重命名为 config.json

然后用文本编辑器打开 config/config.json，修改以下内容：

{  "account": {    "name": "我的 AI 助手",    "field": "内容创作",    "target_audience": "职场人士"  },  "models": {    "default": "kimi",    "kimi": {      "api_key": "你的 Kimi API Key",      "enabled":true    },    "qwen": {      "api_key": "你的通义千问 API Key",      "enabled":false    }  },  "timezone": "Asia/Shanghai"}

关键配置说明：

字段	含义	建议值
`account.name`	助手名称	随便取，如"小助手"
`account.field`	使用领域	内容创作/办公/编程等
`models.default`	默认模型	kimi/qwen/glm 等
`models.kimi.api_key`	Kimi 的密钥	从 Moonshot 平台获取

如何获取 API Key？

以 Kimi 为例：

访问 https://platform.moonshot.cn/
注册/登录账号
进入「控制台」→「API Keys」
点击「创建新密钥」
复制密钥（只显示一次，妥善保存）

步骤 3：首次启动与验证（5 分钟）

# Mac/Linuxcd ~/openclawpython3 main.py# Windowscd C:\openclawpy main.py

成功标志：

终端会显示类似内容：

[OK] OpenClaw 启动成功[OK] 已加载 3 个技能[OK] 模型连接正常：kimi[INFO] 等待指令...

失败排查：

错误 1：ModuleNotFoundError

# 重新安装依赖pip3 install -r requirements.txt --force-reinstall

错误 2：API Key 无效

• 检查 config.json 中的 API Key 是否正确复制
• 确认 API Key 没有多余空格
• 登录模型平台确认密钥状态正常

错误 3：端口被占用

# Mac/Linux 查看占用端口的进程lsof -i :8080# 杀死进程kill -9 <PID># Windowsnetstat -ano | findstr :8080taskkill /PID <PID> /F

步骤 4：接入第一个大模型（10 分钟）

在终端输入测试指令：

帮我写一首关于春天的诗，50 字以内

预期输出：

春风拂过柳梢头，花开满园香四溢。燕子归来寻旧巢，万物复苏正当时。

如果输出正常，恭喜你！基础部署完成！

进阶配置：多模型负载均衡

在 config/config.json 中添加更多模型：

{  "models": {    "default": "kimi",    "kimi": {      "api_key": "sk-xxx",      "enabled":true,      "priority": 1    },    "qwen": {      "api_key": "sk-xxx",      "enabled":true,      "priority": 2    },    "glm": {      "api_key": "xxx",      "enabled":true,      "priority": 3    }  }}

优先级说明：

• priority 1：优先使用
• priority 2：当 1 号模型失败时切换
• priority 3：备用方案

这样可以实现 模型容灾，某个模型挂了自动切换到下一个。

四、新手必装的 5 个技能模板

部署完成后，OpenClaw 只是个"空壳"。

真正让它干活的是 技能（Skills）。

下面是 5 个新手必装技能，覆盖 90% 的日常使用场景。

技能 1：公众号文章自动写作

功能： 从选题到发布全流程自动化

安装方式：

# 进入技能目录cd skills# 克隆技能git clone https://gitee.com/openclaw-skills/article-writer.git

使用方法：

帮我写一篇关于 AI Agent 的公众号文章，2500 字左右，风格要通俗易懂

输出内容：

• 完整文章（Markdown 格式）
• 自动配图（3-5 张）
• 封面图生成
• 可选：直接发布到微信公众号草稿箱

我昨天就是用这个技能，10 分钟完成了一篇 2400 字的 AI 热点文章，还自动生成了封面图。

技能 2：全网热点监控

功能： 实时监控微博、知乎、百度等热榜

安装方式：

cd skillsgit clone https://gitee.com/openclaw-skills/daily-trending.git

使用方法：

帮我整理今天 AI 领域的热点话题，列出前 5 个

输出内容：

• 各平台热榜 TOP10
• 跨平台热点聚合（至少 2 个平台同时出现的话题）
• 热点解读和写作建议

进阶用法：

每天早上 9 点，自动推送昨日热点到微信

技能 3：定时任务与提醒

功能： 设置 cron 任务，自动执行重复性工作

安装方式：

cd skillsgit clone https://gitee.com/openclaw-skills/cron-manager.git

使用方法：

设置一个定时任务：每天早上 8 点生成晨报，发送到我的微信

配置示例：

{  "name": "每日晨报",  "schedule": "0 8 * * *",  "task": "生成昨日热点总结 + 天气提醒 + 日程规划",  "delivery": {    "channel": "wechat",    "target": "你的微信号"  }}

常见定时任务：

• 每日晨报（8:00）
• 周报生成（周五 17:00）
• 竞品监控（每 2 小时）
• 数据备份（每天 3:00）

技能 4：文件自动化处理

功能： 批量处理 PDF、Excel、图片等文件

安装方式：

cd skillsgit clone https://gitee.com/openclaw-skills/file-processor.git

使用场景：

场景 1：PDF 转文字

把 downloads 文件夹里的 10 个 PDF 文件提取文字，合并成一个 Word 文档

场景 2：Excel 数据分析

分析 sales.xlsx 文件，找出销售额前 10 的产品，生成柱状图

场景 3：图片批量处理

把 photos 文件夹里的图片统一压缩到 800x600，添加水印

技能 5：多平台内容分发

功能： 一次写作，同步到公众号、知乎、小红书等平台

安装方式：

cd skillsgit clone https://gitee.com/openclaw-skills/multi-publish.git

使用方法：

把这篇文章同步到微信公众号、知乎专栏和小红书

支持平台：

• 微信公众号（API 或浏览器模式）
• 知乎专栏
• 小红书笔记
• 今日头条
• 掘金/思否等技术社区

注意： 各平台需要单独配置账号凭证（参考各平台的 API 文档）。

五、从"玩具"到"生产力"：3 个进阶建议

部署完成只是开始。

要让 OpenClaw 真正成为你的"第二大脑"，需要持续优化。

建议 1：从单一任务开始，不要贪多

新手最容易犯的错误：一次性配置太多任务。

结果：每个任务都配置不精，最后全部放弃。

正确做法：

第 1 周： 只配置 1 个核心任务

• 比如：公众号自动写作
• 目标：跑通完整流程（选题→写作→发布）

第 2 周： 优化 + 增加第 2 个任务

• 优化第 1 个任务的 Prompt 和配置
• 增加热点监控任务

第 3-4 周： 逐步扩展

• 根据实际需求添加新技能
• 建立任务之间的协作关系

记住： 一个稳定运行的任务，胜过十个配置一半的任务。

建议 2：建立记忆系统，让 AI 越用越懂你

OpenClaw 的核心优势之一是 长期记忆。

它不是每次对话都从零开始，而是会记住：

• 你的写作风格偏好
• 常用任务类型
• 历史反馈和修正

如何用好记忆系统？

1. 主动反馈

这篇文章写得不错，但开头太正式了，下次轻松一点

AI 会记住这个偏好，下次自动调整。

2. 定期整理记忆

查看并整理我的记忆文件，删除过时的偏好

避免记忆文件过大影响性能。

3. 建立个人知识库

把我提供的产品资料整理成知识库，后续写作时参考

让 AI 了解你的业务和产品。

建议 3：加入社区，获取最新技能模板

OpenClaw 的生态在快速进化。

官方社区：

• GitHub：https://github.com/OpenClaw-AI/OpenClaw
• 知乎专栏：搜索"OpenClaw"
• 微信群：关注公众号"AI 前沿观察"，回复"OpenClaw"进群

社区价值：

• 获取最新技能模板
• 学习他人的实战案例
• 遇到问题快速获得帮助
• 分享你的配置和经验

我会在社区持续更新：

• 本教程的配套配置文件
• 5 个技能的详细配置指南
• 常见问题 FAQ

结尾：下一步行动清单

恭喜你读完这篇教程！

但 阅读 ≠ 掌握。

真正的价值在于行动。

立即行动清单

今天（30 分钟）：

• 完成 OpenClaw 基础部署
• 配置一个大模型 API Key
• 运行第一个测试指令

本周（2 小时）：

• 安装 5 个技能模板
• 配置第一个定时任务
• 加入社区获取支持

本月（持续优化）：

• 根据实际需求调整配置
• 尝试编写自己的技能
• 分享你的实战经验

系列预告

这是 OpenClaw 系列教程的第 1 篇。

后续 4 篇已经排期：

第 2 篇（实战案例）： 《我让 OpenClaw 接管了公众号运营：半个月涨粉 3000+ 的完整复盘》

• 真实数据展示
• 完整工作流拆解
• 可复制的配置模板

第 3 篇（横评对比）： 《2026 AI Agent 框架横评：OpenClaw vs Claude Code vs Roo Code》

• 客观功能对比
• 真实使用场景测试
• 选购建议

第 4 篇（进阶技巧）： 《OpenClaw 高级玩法：多 Agent 协作打造你的"虚拟团队"》

• 多 Agent 配置
• 任务编排技巧
• 记忆系统深度优化

第 5 篇（趋势解读）： 《OpenClaw 走红背后：2026 年 AI Agent 的 5 个关键趋势》

• 行业趋势分析
• 技术架构解构
• 前瞻性洞察

互动时间

在评论区告诉我：

你部署 OpenClaw 时遇到了什么问题？
你最想用 AI 自动完成什么任务？
对后续教程有什么期待？

我会精选问题，在后续文章中统一解答。

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