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今天无意间刷到了一份由北京大学出品的OpenClaw入门教程，晚上抽空刷完了，我觉得写得特别好，挺全面的，在此分享给大家。
这份教程是由北京大学肖睿团队出品的，相信如果有看过这个团队出品的教程，都会对这个团队有所了解。
目录
北京大学出品的这份OpenClaw教程包含了AI进化史、OpenClaw是什么以及为什么火了、OpenClaw的技术架构、运行流程、核心能力以及应用场景、怎么开始养一只龙虾？国内有哪些类OpenClaw的产品，未来什么走向，这些在这份教程都有做了解读。
AI进化阶段
在教程的开篇便开始介绍了AI的进化过程，这部分比较有意思，内容不多，只是挑选了几个极具代表性的模型工具来说明了AI由刚开始诞生到现在的生机勃勃。
起初，当然是以ChatGPT为代表对话模型，在OpenAI推出来ChatGPT之后，大家明显感觉到AI的智能程度已经达到了可用的智能水平，像普通的对话、总结、写作等能力已经开始进入到了人们的日常使用场景当中。
但是ChatGPT当时还是太贵了，而且受限网络限制，普通人其实是没法体验到ChatGPT的，这个时候便是国产之光的大模型DeepSeek出来了，非常良心，上来就是直接免费还开源。
DeepSeek的出现直接让AI在国内的普及程度迅速的走高，许多大佬都为DeepSeek点赞。
后面便是以Manus、Genspark等为代表的商业智能体产品的出现，它们能够通过接收一个任务，然后自己进行拆解执行，最后交付，AI由智能对话转为了能真正干活。
再到现在的Claude Code、OpenClaw为代表的本地电脑上的AI智能体，使得人们可以在自己电脑上就可以让AI帮忙干活。
OpenClaw是什么？
关于OpenClaw是什么，这份教程解释的还是挺有意思的。
首先，是OpenClaw可以在任意的操作系统下运行，像Mac、Windows、Linux这些操作系统，它都可以支持。
第二，便是可以支持任意的大模型，OpenClaw提供了多种扩展，想使用什么模型，选择对应的配置，并且配置上相应的API_KEY即可。
第三，OpenClaw可以接入到多种常用的社交工具中，比如微信、钉钉、飞书、企业微信等，接入到聊天工具之后，它便可以像是一个7*24H待命的助手，你可以随时给它下发任务。
第四，便是数据的本地化，所有的数据都是在自己电脑上，提供了数据的隐私性。
教程中还给出了OpenClaw与其他的AI产品的对比，分别从核心定位、部署方式、工具调用和核心优势等多个维度展开了对比，我觉得看了之后，对其他的AI产品会有更加系统化的认知。
为什么OpenClaw火了？
关于OpenClaw为什么突然火了这个问题，其实我之前也写过一篇文章做过介绍——《OpenClaw入门教程，手把手教你开启智能交互新体验》。
这份教程把OpenClaw为什么火了归为Agent技术成熟、开源生态加速以及社交传播放大。
Agent技术成熟，主要还是因为模型变得越来越智能，大模型经过了这两年的迅猛发展已经是能够把复杂的问题拆解成执行任务的“大脑”，这个是OpenClaw爆火的根基。
开源生态加速，因为开源的生态，迅速吸引了全球各大开发者的关注。
社交传播放大，因为开源的生态以及极低的部署门槛，于是便吸引了大量的自媒体内容创作者对它进行了疯狂的宣传。
技术架构详解
这部分的内容主要是讲解了OpenClaw的整体架构，主要包含有Agent调度层（Gateway）、三层记忆系统、记忆检索机制（RAG）、工具层（Skills）、通讯层（飞书、微信等）、模型层（大脑）。
这部分的内容也不复杂，而且教程中还加入了系统的流程图，便于大家理解。
我觉得这份的内容，如果没有技术背景的朋友可以跳过，但是里面有介绍到OpenClaw的几个有用的文件，需要记录下来，以便后面部署小龙虾的时候可以使用到。
核心能力和应用场景
教程中列举的OpenClaw的应用场景，我觉得很有启发，个人如果部署了小龙虾，但是还不知道用它来干什么的，可以好好看看这部分的内容。
这部分的内容分别把OpenClaw的应用场景划分成了【个人效率提升场景】、【自动化任务处理场景】、【定制化商业应用与服务产业】这三大部分。
个人效率提升场景，这部分的应用场景有像整理资料、自动开发代码、自动化处理文件和邮件与日历的管理等。
自动化任务处理场景，这部分的应用场景包括网页的抓取和分析、竞品的动态监控、社交媒体内容发布以及智能日程提醒。
定制化商业应用与服务产业，这部分的内容主要是一些内容生产流水线、上门装小龙虾。
如何养一只虾？
这部分的内容，我觉得很有用，教程里面列举了目前国内的一些适合OpenClaw使用的大模型，并且列举出来了这些大模型有什么优点，以及它们适用于什么场景。
教程中还给出了快速养虾模型选择的策略，说实在话，这部分的内容，即使是外面付费的课程可能都没有这个列举的这么全面。
同时，对于国外的一些模型，教程中也有给出相关的建议，比如Claude、Gemini 3 Pro、GPT-5系列、Grok等。
除了模型的选择建议外，教程中还给出了工作处的初始化配置，比如像SOUL.md、USER.md、MEMORY.md、AGENTS.md的一些设置的案例。
还有多Agent协作的时候工作区应该如何隔离、Skills的全面的介绍等，这份教程中都有介绍。
写到最后
好了，我也不再一一列举了，教程里面的关于OpenClaw的讲解还是比较全面的，我晚上花了点时间干完了，觉得受益匪浅，所以在这里分享给大家，感兴趣的朋友可以直接下载原版教程干。
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