OpenClaw登顶GitHub趋势榜:一个能操作你电脑的AI Agent部署指南

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说实话，第一次看到OpenClaw的时候，我以为是又一个蹭AI热度的玩具项目。直到我看见它GitHub上的星标数——25万颗，直接把Linux和React甩在身后，成为开源软件星标历史第一 。这哪是玩具，分明是程序员界的"真香预警"。

更让人意外的是，这个项目居然出自一位退休程序员之手。Peter Steinberger，PDF工具PSPDFKit的创始人，去年11月觉得"既然大厂不做，那我就自己来"，花了一小时搭出原型，两个月搞出了这个能真正干活的AI Agent 。最魔幻的是，这哥们写代码时大量用了AI辅助——AI造AI，属实是套娃操作了。

它到底能干啥？别把它当成ChatGPT替代品

很多人第一次接触OpenClaw都会犯一个错误：把它当聊天机器人。错了，完全错了。

ChatGPT是个"顾问"，你问它答，说完就完。OpenClaw是个"实习生"——你招进公司，它会自己翻资料、写文档、发邮件、甚至帮你砍价。有网友让它给汽车经销商发邮件，硬生生砍下4200美元；有程序员让它凌晨跑代码做测试，早上上班直接看结果 。

它的核心就五个概念，混个脸熟就行：

• Agent（智能体）：那个带工具箱的实习生本身
• Gateway（网关）：系统的总调度室，默认在你电脑的127.0.0.1:18789端口
• Channel（渠道）：连接微信、飞书、Telegram的接口
• Tool（工具）：Agent能调用的具体功能，比如读写文件、搜索网页
• Skill（技能）：告诉Agent"什么时候用什么工具"的说明书

最重要的是，这玩意儿完全本地运行。你的聊天记录、处理过的文件、甚至API Key，全都存在你自己的电脑上，不会经过任何第三方服务器 。对于律师、金融从业者这些怕数据泄露的人来说，这简直是救命稻草。

安装前的准备：其实就三样东西

别被那些技术文档吓到，准备起来特别简单：

1. 一台能上网的电脑（Windows/Mac/Linux都行，近五年的基本都能跑）
2. 一个API Key（就是一串密码，后面细说怎么弄）
3. 十分钟时间和一点点耐心

API Key怎么搞？

OpenClaw本身只是个"壳子"，需要接入大模型才能思考。国内用户推荐三家Coding Plan，都有专门针对开发者的套餐：

KIMI Coding Plan（月费49元起）：

访问 https://www.kimi.com/code，登录后订阅套餐，进控制台创建API Key（以sk-开头）。Key只显示一次，务必保存好。

MiniMax Coding Plan（月费29元起）：

访问https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan，完成实名认证后订阅，在"API管理"页面创建Key。

GLM Coding Plan（月费49元起）：

访问 https://bigmodel.cn/glm-coding，进控制台点击"API Keys"创建。

不想花钱？也有免费方案。

OpenRouter可以一个Key对接多家模型，或者直接GitHub Copilot的额度 。

不过国内访问可能需要点技术手段。

五分钟安装：就一行命令的事

环境要求其实就一条：Node.js版本要≥v22。打开终端输入node --version检查一下，不够的话去 https://nodejs.org 下个LTS版本装上。

确认Node.js没问题后，就一行命令：

npm install -g openclaw@latest

这行命令大概需要30秒到2分钟，取决于你的网速。装完后验证一下：

openclaw --version

看到类似2026.2.17的版本号，就说明成了。

初始化配置：跟着向导走

安装完成后，运行初始化向导：

openclaw onboard --install-daemon

这里有个风险确认的提示，选Yes继续。然后向导会问你要QuickStart还是Manual，第一次强烈建议选QuickStart——自动配置推荐设置，后面随时可以改。

接下来选模型厂商（Provider），建议选你刚才申请Key的那家（KIMI/MiniMax/GLM）。选完厂商后还有个鉴权方式的选择，国内用户优先选Coding Plan对应的选项，比如KIMI就选Kimi Code API key (subscription)。

粘贴API Key的时候，终端不会显示任何字符（为了安全），这是正常的，直接粘贴按回车就行。然后选模型，KIMI用户选kimi-k2.5，MiniMax选MiniMax-M2.5，GLM选glm-5。

到了配置Channel这一步，建议先Skip。这是实测出来的最佳实践：先把基础环境跑通，确认模型和Gateway都正常，再接入飞书、Telegram这些渠道，出错时好排查。

Skills和Hooks部分，新手可以先Skip for now，后面再慢慢折腾。最后一步选Hatch in TUI (recommended)，直接在终端里进入交互界面，最稳。

第一次对话：先完成"入职培训"

进入TUI后，建议先完成一轮bootstrap对话——这相当于给AI实习生做入职培训。建议你主动讲清楚五件事：

1. 你是谁：怎么称呼你，你的时区和工作语言
2. 角色定位：比如"我的技术写作助手"或"日报整理专员"
3. 工作场景：常用工具、文件目录、沟通方式
4. 个人偏好：回答风格要简短还是详细，是否先给结论
5. 安全边界：哪些操作必须先确认，哪些内容不要碰

你也可以把这些信息写成BOOTSTRAP.md或IDENTITY.md文件，放在工作区里，这样每次重启后它都记得你是谁。

测试一下是否成功，发这条消息：

请给我一个"今天就能执行"的5条待办清单（每条不超过18个字），并按优先级排序。

如果它给出了结构化的清单，而不是继续自我介绍，恭喜你，安装成功！

接入飞书：让它能在群里@出来干活

基础跑通后，就可以接入飞书了。整体流程分五步：平台侧建应用→OpenClaw侧配置渠道→启动Gateway→配对验证→设置群聊策略。

第一步：在飞书开放平台创建应用

1. 打开 https://open.feishu.cn/app，登录企业管理员账号
2. 点击"创建企业自建应用"
3. 填写应用名称（比如"AI小助手"），选择应用类型
4. 进入应用详情页，记下App ID和App Secret（后面要用）

第二步：配置权限

在飞书后台的"权限管理"里，需要开启这些权限：

• im:chat:readonly（获取群聊信息）
• im:message:send（发送消息）
• im:message.group_msg（接收群消息）
• im:chat（获取群信息）

第三步：OpenClaw侧配置飞书渠道

回到终端，添加飞书渠道：

openclaw channels add feishu

按提示输入刚才记下的App ID和App Secret。配置完成后启动Gateway：

openclaw gateway start

第四步：验证收发

在飞书里找到这个应用，先发一条私聊消息测试。如果能收到回复，说明基础通路已经通了。

第五步：接入群聊

要让机器人能在群里被@出来，需要：

1. 把应用添加进目标群聊
2. 在飞书后台配置"事件订阅"，订阅im.message.receive_v1事件
3. 设置回调地址为你的Gateway地址（如果是本地测试，需要用内网穿透工具如ngrok）

进阶玩法：Skills让它更专业

基础用法只是冰山一角。OpenClaw真正的威力在于Skills——社区已经有3000多个现成的技能插件，覆盖从数据分析到自动化部署的各种场景 。

比如你可以装一个"日报生成"Skill，每天早上9点自动抓取项目群的关键消息，整理成格式化的日报发到指定文档。或者装一个"GitHub监控"Skill，有新PR时自动在飞书群里通知你。

安装Skill很简单：

npx clawhub install <skill-name>

所有的Skill都是Markdown格式写的，完全透明，你可以随时查看和修改 。如果社区里没有你想要的，也可以自己写——其实就是告诉Agent"在什么情况下用什么工具"的说明书。

写在最后

OpenClaw的爆火不是偶然。

它踩中了三个痛点：大模型能力终于够用了、本地部署解决了隐私焦虑、开源生态让扩展性拉满。

从1月25日开源到现在，它用两个月时间走完了其他项目十年的路 。