报告 | 清华大学《智能体OpenClaw(小龙虾)应用实践》(免费下载PDF版本)

《每个人都可以听懂的大模型科普讲座——智能体OpenClaw(小龙虾)应用实践》的文档，是厦门大学林子雨副教授于2026年3月16日发布的一份科普报告。报告的核心目的在于向广大受众，包括社会大众、高校、企业及政府部门，普及人工智能智能体（AI Agent）的最新发展与实践，并重点深入介绍了开源AI智能体执行网关OpenClaw（俗称“小龙虾”）。文档系统性地回顾了人工智能的发展简史与思维模式，详尽阐述了OpenClaw的定义、核心能力、火爆现状、系统架构、技能生态、安全警告及多种部署方案，并通过云端部署演示和科研辅助案例，直观展示了其强大功能。报告的整体结论是，OpenClaw作为连接大模型“思考”与物理/数字世界“行动”的关键基础设施，正在深刻改变工作与生活方式，其应用已从技术探索快速走向主流商业与科研场景，但同时也需高度重视其伴随的安全风险。PDF版本下载方式见文末。

人工智能发展简史

文档首先回顾了人工智能的发展历程。其起点是1950年艾伦·图灵提出的“图灵测试”，用于判断机器是否具备智能。人工智能学科则正式诞生于1956年的达特茅斯会议，约翰·麦卡锡在此首次提出“人工智能”一词。从1956年至今，AI的发展被划分为六个阶段：起步发展期、反思发展期、应用发展期、低迷发展期、稳步发展期和蓬勃发展期。对于未来，报告引用了OpenAI的5级AGI（通用人工智能）量表来描述发展路径，并提出了AI能力的四层金字塔模型，从底层的感知、认知、决策，到当前正在突破的顶层“行动”层，而OpenClaw正是打通“行动”层的基础设施。报告还评估了截至2026年3月大模型在文本生成、逻辑推理、知识广度、事实准确性、创造性、情感理解、价值判断和执行能力等维度的能力边界，并预测了未来3-5年AI代理将从极客玩具进入主流商业、多代理协作成熟、个人AI助手成为标配以及“AI原生”公司涌现的发展趋势。

人工智能思维

文档强调每个人都应了解人工智能的基础运行模式，其目的是帮助人们区分人的能力与机器的能力，并最终获得与人工智能协作的能力，懂得如何有效地运用人工智能工具。

详解OpenClaw

本部分是文档的核心，全面介绍了OpenClaw智能体。OpenClaw是一个由奥地利开发者Peter Steinberger创建的开源AI智能体执行网关，旨在连接大模型的决策能力与本地设备的执行功能，通过自然语言指令自动完成复杂任务。其核心能力在于端到端任务执行、系统级集成、多智能体协同以及拥有持久化记忆系统。典型应用场景覆盖智能助理、第二大脑、健康管理、商业顾问团、安全委员会、内容创作流等领域，并在科研、金融、医疗、政务、制造及硬件生态等行业有具体应用案例。OpenClaw在全球迅速走红，GitHub星标数突破26万，国内腾讯、字节、阿里、百度等13家互联网大厂均推出了各自的适配版本或托管服务。文档对比了原生OpenClaw、腾讯QClaw和字节ArkClaw在开发者、核心特性、上手难度、数据主权等方面的差异。其系统架构主要包括工作台，遵循规划、执行、观察、学习的四步运行流程，一个完整的AI系统被概括为“大模型（思考）+ Agent（行动）+ Skill（专业化）”。文档详细介绍了为其增强功能的几种关键技能包（Skill），包括安全检查工具Clawsec、实时信息搜索工具Tavily Search、聚合多引擎的Multi Search Engine、具备学习和进化能力的Self-Improving Agent、技能发现工具Find-Skills以及办公自动化套件Office-Automation。同时，报告用大量篇幅警示了OpenClaw在智能办公、开发运维、个人助手及量化交易等典型应用场景中可能面临的供应链攻击、内网渗透、系统劫持、信息泄露等安全风险，并给出了坚持最小权限、控制互联网暴露面、建立审计机制等一系列应对策略。

OpenClaw的云端部署和应用

文档以腾讯云为例，详细演示了OpenClaw的云端部署流程。部署方案主要分为五大类：个人办公电脑、远程开发服务器、公有云服务器、虚拟机安装以及大厂提供的云托管服务，每种方案在能力完整性、稳定性、安全性、成本和上手难度上各有优劣。云端部署的核心步骤包括在云服务器上安装基础环境、配置模型API（如DeepSeek、Kimi等）、接入消息通道（如QQ、微信、钉钉等）以及按需安装技能。部署完成后，用户即可通过绑定的即时通讯软件（如QQ）以自然语言对话的方式向OpenClaw发送指令，例如查询天气、获取信息、进行文件操作等，OpenClaw会自主规划并执行任务，将结果返回给用户。文档通过多个截图展示了从服务器登录、环境配置到最终通过QQ机器人进行交互的完整过程。

OpenClaw辅助科研

文档重点展示了OpenClaw在科研场景下的强大辅助能力。通过安装专门的scholar-search-skills技能，OpenClaw能够实现文献的精准检索、管理与分析。其功能包括整合多学术数据库进行检索、按多种维度筛选文献、批量处理文献题录、进行引文分析等。它能贯穿科研全流程，在开题选题、论文撰写、前沿追踪等阶段提供支持，并适配学生和教师的不同学习场景。文档通过一个完整案例进行了演示：用户通过QQ向OpenClaw发送指令，要求其搜索并下载大模型领域的最新顶会论文。OpenClaw自动执行任务，成功下载了包括LLaMA3、GPT-4V等在内的5篇论文，并应要求将指定论文发送到用户邮箱。随后，用户进一步要求OpenClaw根据这些文献撰写一篇研究综述，OpenClaw成功生成了一篇结构完整、引用规范的中文综述文档，并再次以WORD格式发送给用户。此外，文档还展示了OpenClaw辅助进行论文润色、图表数据提取与分析等高级功能，体现了其在提升科研效率方面的巨大潜力。报告最后给出了使用OpenClaw的几点总结性建议，包括建议在受控环境（如虚拟机）中部署、逐步训练技能、选择性价比高的模型以及明确其适用于处理繁琐、规则明确的任务。

部分内容截图，下载方式见文末

（本文内容由厦门大学等制作，版权归作者所有）

资料下载方式

关注本公众号后并台回复：

小龙虾

即可领取完整版资料。

你可能还想看这些内容：

报告 | 华为《智能世界2035-构建万物互联的智能世界》（免费下载PDF版本）
报告 | 清华大学《OpenClaw发展研究1.0报告》（免费下载PDF版本）
报告 | Claude官方《Claude Skills构建完整指南》（免费下载PDF版本）