05 整体架构

OpenClaw 采用 Gateway-Node-Channel 三层架构，以 WebSocket 为通信总线，将控制平面、设备执行与消息渠道解耦。

Loopback-First 设计：Gateway 默认只绑定 localhost，流量本地回环，天然安全。需要远程访问时，需通过 Tailscale 等内网穿透工具暴露。

06 记忆系统

记忆是区别于普通 Chatbot 的核心能力。OpenClaw 具有四层记忆架构，构建完整的上下文连续性。

07 Agent 工作区

每个 Agent 在文件系统中有一个独立的工作区目录，所有配置、记忆、技能都以纯文本文件存在。哲学的体现：一切皆文本。

workspace/
├── AGENTS.md        # Agent 定义（身份、行为规则）
├── SOUL.md          # 灵魂/人格指令（不可变内核）
├── USER.md          # 用户信息与偏好
├── MEMORY.md        # 长期记忆存储
├── HEARTBEAT.md     # 心跳配置（定时任务）
├── memory/          # 日志目录
│   └── YYYY-MM-DD.md  # 每日 append-only 日志
├── skills/          # 本地技能目录
└── sessions.json    # 会话存储

08 Session 与用户识别

通过 DM 配对、白名单和群组规则三层机制识别身份，在 Session 层面隔离上下文。

• DM Pairing (配对保护) 陌生人发消息，系统回复 6 位配对码，需主人在已授权渠道批准，防滥用刷 API。
• AllowFrom (白名单) 在配置中预设授权账号（如 Telegram ID），直接跳过配对。
• Group Isolation (群组隔离) 群聊默认使用独立隔离 Session，不会加载/泄露主人的私聊记忆。必须 @ 机器人它才会响应。

09 设计哲学

10 部署方式总览

OpenClaw 支持从本地到云端的多种部署方式。选择哪种取决于你的技术水平、预算和使用场景。

11 本地安装与 Docker

# 安装 OpenClaw
npm install -g openclaw@latest

# 初始化并安装守护进程 (引导配置模型和API Key)
openclaw onboard --install-daemon

git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
docker-compose up -d

13 国内云厂商一键部署

这是大多数国内用户的首选方案。所有主流云厂商都已支持 OpenClaw 一键部署，镜像预装，开箱即用。

14 首次配置

# ~/.openclaw/workspace/openclaw.yaml
gateway:
  auth:
    mode: token       # 推荐用于 API 集成
    # 或者 mode: password  # 推荐用于 Web UI 访问
    token: "your_secure_token_here"

诊断与更新

安装完成后，运行 openclaw doctor 检查环境是否正常（包含 Node 版本、网络连通性、API Key 状态）。通过 openclaw update --channel stable 保持最新版本。

15 渠道概览

OpenClaw 统一连接 20+ 聊天平台。所有渠道共享同一套接入模式。

新手推荐接入顺序

• 最简单
  Telegram / QQ

  Telegram (5分钟零门槛，不需公网IP)；QQ (国内首选，扫码即用)。

• 企业/社区
  Discord / 飞书

  权限设置稍多但文档清晰。飞书自 2026.2 起获得原生内置支持。

• 有风险
  微信 (个人号)

  无官方 API，封号风险始终存在。推荐通过企业微信插件中转。

16 国际平台接入

17 国内平台接入

国内 IM 生态的 OpenClaw 支持主要通过 openclaw-china 统一插件或各自的独立插件完成。

git clone https://github.com/BytePioneer-AI/openclaw-china.git
cd openclaw-china
pnpm install && pnpm build
openclaw china setup  # 交互式配置向导

18 远程访问

Gateway 默认监听本地 127.0.0.1:18789。需要外网访问时（例如 Dashboard Web UI），推荐以下方案：

19 工作原理

Skills 是 OpenClaw 的能力扩展单元。理解它的加载机制，才能真正用好这个系统。

三层优先级

如果同名 Skill 存在于多个层级，高优先级会覆盖低优先级。这意味着你可以在 workspace 级别「重写」一个内置 Skill 的行为，而不影响其他项目。

加载过程

1. 读取元数据：扫描 SKILL.md 文件，解析名称、描述、触发条件。
2. 应用环境变量：如果需要 API Key，系统会从配置注入。
3. 构建 System Prompt：将可用 Skills 描述注入给模型，让其「知道自己能做什么」。
4. 运行后恢复：执行完毕后，恢复原始环境，避免互相干扰。

20 ClawHub 技能市场

ClawHub (clawhub.com) 是官方 Skill 注册表。截至2026年3月，总计 13,729 个技能，但超过一半你不应该安装。

# 安装 / 搜索 / 卸载
openclaw skills install <skill-name>
openclaw skills search "browser automation"
openclaw skills uninstall <skill-name>

21 热门 Skills 推荐

内置 55 个分类一览

22 自建 Skill 指南

一个 Skill 的最小单位就是一个目录加一个 SKILL.md 文件。

# my-skill/SKILL.md 示例
## Description
帮助用户进行每日工作汇总，生成结构化的日报。

## Trigger
当用户提到「日报」「工作总结」时激活。

## Instructions
1. 询问用户今天完成了哪些工作
2. 按项目分类整理并生成 markdown
3. 保存到 ~/reports/YYYY-MM-DD.md

## Environment Variables
- REPORTS_DIR: 日报存储目录

## Tools Required
- file_write
- memory_search

将上述文件夹放入 <workspace>/skills/ 或发布到 ClawHub (openclaw clawhub publish) 即可使用。

24 模型提供商总览

OpenClaw 支持十余家模型提供商。最大的优势之一是模型自由：你不被绑定在某一家厂商上。

配置核心概念

• 内置 Provider：Anthropic, OpenAI, Google, 智谱 (zai) 等无需额外配置，设置 API Key 即可。
• 自定义 Provider：DeepSeek, 豆包, Kimi 等需要在 models.providers 中手动添加。
• Fallback 机制：主模型不可用（如限速、报错）时自动切换到备选，最核心的省钱策略。

// Fallback 配置示例
"defaults": {
  "model": {
    "primary": "anthropic/claude-sonnet-4-6",     // 主力模型
    "fallbacks": ["deepseek/deepseek-chat"]       // 备选降级
  }
}

25 国际模型配置

26 国产模型配置

国产模型是省钱的核心武器。以 DeepSeek 和 GLM-5 为首。

27 本地与推荐方案

通过 Ollama 或 LM Studio 运行，完全免费、离线、隐私。受限于本地硬件算力（推荐 32GB RAM 跑 32B 模型）。

五套综合推荐方案

28 安全模型与事件

OpenClaw 建立在「默认不信任」基础上，但由于 Agent 的自主性，存在绝对风险。

"Prompt injection hasn't been solved. There are absolute risks."

已知重大安全事件

30 成本控制 (防破产指南)

社区频繁出现「一觉醒来 $1,100 账单」的惨剧。

原因是 Agent 处理定时任务时进入了循环推理，整晚不停调用 API。多轮思考+多工具调用的 Token 消耗是传统聊天的几十上百倍。

预算限制设置 (强制推荐)

哪怕你不差钱，一个每日 $5 的上限也能在 Agent 死循环时保护你的钱包。

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "budget": {
        "maxTokensPerDay": 500000,
        "maxCostPerDay": 5.00
      }
    }
  }
}

配合前文提到的 Fallback 降级链 和 使用免费模型跑定时任务，可以将月成本轻松压到个位数。

31 「养虾」文化现象

OpenClaw 催生了 2026 年 AI 圈最独特的亚文化：「养虾」。数万个 AI Agent 在社交网络上发帖、赌博、赚钱。

为什么叫「养虾」？

吉祥物是一只龙虾（Claw=爪子，致敬Claude）。中文社区将运行和维护 OpenClaw 实例称为「养虾」，用户自称「养虾人」。问候语变成了「你养龙虾了吗？」这个称呼从技术圈迅速扩散到大众媒体。

Moltbook: 社交网络

一个专供 AI Agent 使用的社交平台。数千个 OpenClaw 实例在 Moltbook 上发帖、评论、讨论哲学问题。你可以给自己的 Agent 设定名字和性格，观察它在社交网络上的「自主行为」。这是 AI Agent 从「工具」走向「社会化存在」的第一个真实实验场。

32 平替产品

OpenClaw 的火爆催生了大量轻量替代品（原版高达 43万行代码、运行时 1GB 内存）。

33 vs Claude Code

Claude Code 管代码，OpenClaw 管生活。

两者是互补关系。

34 国内生态

「云养虾」社区 10万+ 用户，甚至政府（深圳龙岗 AI 局）出台了支持政策。

A. 常见问题 FAQ

B. 命令速查表

聊天中使用的命令 (Slash Commands)

• /status 会话概览 (当前模型、Token用量)
• /new 清空会话历史，开始新对话
• /think <lvl> 调整推理深度
• /activation 群消息处理模式 (仅限群聊)

C. 资源链接