[AI智能体] openclaw接入 HA

玩 HA 有一段时间了，语音控制一直比较难说。HA 自带的 Assist 虽然能用，但意图识别得靠手动配 YAML，换个说法就不认识你了。小爱同学、天猫精灵倒是好用，但各自生态封闭，只认自家的设备。

玩了一下 [b]OpenClaw，这条路挺有意思的——接上之后跟家里设备说话就像跟人聊天一样，不用死记口令，也不用提前写自动化脚本。发个帖记录一下过程，给同样在折腾这个方向的坛友一个参考。

简单说，它是一个本地运行的 AI Agent 网关，开源的，MIT 协议。跟聊天机器人不一样的地方在于：它不只是跟你对话，它可以直接调用你接好的各种服务的 API 去干活。

跑在你自己的机器上，数据全在本地 SQLite 里（默认路径 ~/.openclaw/data.db），不上传任何东西到第三方服务器。这一点对搞智能家居的人来说比较关键。

它的架构是这样的：

• 一个 Gateway 网关进程跑在你机器上

• 前端通过各种聊天渠道（Telegram、微信、网页、Discord 等十几种）跟它对话

• 后端接上你选的大模型（云端 API 或本地 Ollama 都行）

• 通过 Skill（技能插件）去调外部服务的接口，HA 就是其中一个

目前官方技能市场 ClawHub 上有 1700 多个 Skill，覆盖面很广。

需要的几样东西：

1. 一台能 24 小时跑的机器。我用的旧笔记本装了 Ubuntu Server，其实树莓派也行，甚至 Windows 也能跑。不要求很高的配置，因为推理这块如果用云端模型的话本地压力不大。

2. Home Assistant 实例。这个坛子里大家应该都有了，不展开了。

3. 一个大模型。两种路线：

• 云端：Claude、ChatGPT、通义千问、DeepSeek 都可以，需要一个 API Key。响应快，但数据要走一趟外部服务器。

• 本地：Ollama 跑 Llama 3 或者 Qwen，完全离线。对硬件有点要求，建议至少 8G 显存。

我的建议是先用云端模型把流程跑通，体验满意了再考虑换本地方案。

前置条件：装好 Node.js（v18 以上）。然后一条命令搞定：

装完之后初始化

这个命令会引导你完成基本配置，包括选模型、设 API Key 之类的。走完之后打开控制面板看看：

默认地址http://127.0.0.1:18789/，能看到 WebChat 界面就说明跑起来了。

这一步很重要，[b]别偷懒用管理员 Token。在 HA 里新建一个普通用户，权限按需给：

1. 进入 HA → 左下角头像 → 用户

2. 创建新用户，比如叫 openclaw-bot

3. 给这个用户分配设备控制权限，别给系统管理权限

4. 用这个新用户登录 HA

5. 左下角头像 → 滚到底部 → 长期访问令牌 → 创建令牌

6. 把生成的 Token 复制下来，待会儿要用

回到 OpenClaw 的 WebChat 界面，直接跟它说：

它会从 ClawHub 自动下载安装。装好之后需要配置三个参数：

• HA URL：你 HA 的访问地址，比如 http://192.168.1.100:8123。注意别写 localhost，因为 OpenClaw 和 HA 不一定在同一台机器上。

• Long-Lived Access Token：上一步生成的那个。

• 是否启用 HTTPS：按你的实际情况选。

配完之后测试一下，在对话框里输入：

能返回设备列表就说明对接成功了。

跑通之后，最大的感受就是不用记指令了。以前 HA 语音控制你得按格式说，比如"打开客厅的主灯"。现在可以随便说：

• "太热了" → 它会调空调温度

• "我要看电影" → 关灯、拉窗帘、开投影、调音箱，一套动作下来

• "我要出门了，帮我检查一下" → 它会查门窗状态，告诉你哪扇窗户没关

• "调暗一点" → 基于上下文知道你在说客厅灯光，不是卧室空调

上下文记忆这个功能比较实用。比如你说"卧室灯太亮了"，它把灯调到 30%。接着说"还是太亮"，它会直接再调暗，不需要你重复说"卧室灯"。

跟它说：

它会去读你的 HA 实体状态，理解设备关系，然后生成一套自动化规则。比手动写 YAML 省事很多，而且后续你想改，直接跟它说就行。

OpenClaw 支持语音输入输出，需要额外装两个 Skill：

• 语音识别：接 Whisper，把你说的话转成文字

• 语音合成：接 TTS 服务（ElevenLabs 或者本地的 edge-tts），把 AI 回复读出来

配好麦克风和扬声器之后，就能实现纯语音交互了。不过这块调参比较折腾，建议先把文字聊天跑顺了再加语音。

几个个人建议：

1. 给 OpenClaw 专用 HA 账号，[b]别用管理员 Token，前面说了。

2. 不要把 OpenClaw 暴露到公网。内网使用就很好，需要远程访问走 VPN 或 WireGuard。

3. AI 生成的自动化规则要自己过一遍再启用，尤其是涉及门锁、安防设备的。

4. 定期更新 OpenClaw，关注 GitHub 上的安全公告

折腾过程中碰到几个问题，写出来免得大家重复踩：

• 设备找不到：先检查 Token 对不对，再确认设备在 HA 里有没有可见性（别是隐藏状态的）。如果 HA 跑在 Docker 里，注意容器间的网络通信。

• 响应很慢：检查模型 API 的延迟。用国内模型（比如通义千问）一般比 OpenAI 快不少。

• Skill 安装失败：npm 源的问题，国内用户试试切淘宝源：npm config set registry https://registry.npmmirror.com

• 对话没有上下文：确认 session 没有被重置，OpenClaw 默认为每个发送者创建独立会话。

OpenClaw 接 HA 这条路目前走下来体验还是不错的，尤其是对家里设备比较多的场景，能省不少配置自动化的功夫。不过它毕竟还是个比较新的项目，碰到问题需要一些折腾能力。

论坛里这个方向的内容好像还不多，我打算后面继续写几篇，比如多智能体协同（不同房间跑不同 Agent）、结合 ESPHome 做语音唤醒之类的。有兴趣的朋友可以跟帖交流。

有问题欢迎拍砖。

OpenClaw 官方文档：https://docs.openclaw.ai/

OpenClaw GitHub：https://github.com/openclaw/openclaw

Home Assistant Skill 详情：https://docs.openclaw.ai/skills/home-assistant

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