一、简介

OpenClaw 由奥地利程序员彼得·斯坦伯格开发的一款本地优先、开源的 AI 智能体（AI Agent）框架，主打 “实际完成任务” 而非仅对话，能通过自然语言指令自动拆解、执行并反馈结果。

二、安装

如果你有自己的云服务器，可以参考我之前发布的文章手把手教你linux云服务器上搭建openclaw

如果你嫌配置麻烦，可以买现成的服务：

三、架构

整体逻辑为：用户消息 → 交互/渠道层 → 网关层（Gateway） → 路由层 → Agent执行层（工具、技能） → 存储层 → 结果返回。

目录结构如下：

.openclaw/
├── openclaw.json              # 主配置文件（模型、渠道、网关、技能等）
├── openclaw.json.bak*         # 配置备份文件（自动生成）
│
├── workspace/                 # 主工作空间
│   ├── AGENTS.md              # Agent 行为规范
│   ├── SOUL.md                # 人格定义
│   ├── USER.md                # 用户偏好
│   ├── MEMORY.md              # 长期记忆
│   ├── TOOLS.md               # 本地工具配置
│   ├── HEARTBEAT.md           # 心跳检查任务
│   ├── SYSTEM_EVENTS.md       # 系统事件处理器定义
│   └── memory/                # 每日记录
│
│
├── agents/                    # Agent 定义目录
├── extensions/                # 插件扩展目录（如飞书插件）
│
├── cron/                      # 定时任务
│   ├── jobs.json              # 定时任务定义
│   └── runs/                  # 任务执行历史日志
│
├── credentials/               # 凭证存储（API keys、token）
├── memory/                    # 向量记忆数据库
├── logs/                      # 运行日志
├── scripts/                   # 自定义脚本目录
├── backups/                   # 自动备份存储目录
├── media/                     # 媒体文件缓存
│
├── devices/                   # 已连接设备信息
├── delivery-queue/            # 消息投递队列
│
├── completions/               # 自动补全相关
├── canvas/                    # Canvas 画布相关
├── feishu/                    # 飞书特定文件
├── identity/                  # 身份认证相关
│
├── exec-approvals.json        # 命令执行审批记录
└── update-check.json          # 版本更新检查状态

四、使用

1.人设

功能及作用

安装完成后的openclaw在首次对话时，会自动提示角色预设：

openclaw将根据你的回复，将你对他的认知信息写入到IDENTIFY.md中（身份定位），将他对你的认知信息写入到USER.md中（用户偏好），在后续的沟通过程中，这两份文件会逐渐完善。

完整的身份定义，能够减少重复问询，明确agent的职责边界，提供更加个性化、高效、连续的服务。

除了上述两个文件之外，SOUL.md是openclaw最为核心的文件，这个文件定义了openclaw的人设。

SOUL.md赋予了openclaw价值观，而AGENT.md则定义了openclaw的行为准则。

以上文件都可以由openclaw在后续沟通过程中不断更新完善，这也是openclaw越用越好用的原因。

在这个机制下，你需要将openclaw的真正地当做一个"人"来对待，明确地给出反馈，"我不喜欢xxxx"、"你不要xxx"，以此确认行为边界，这样他才能越来越"懂"你。

多Agent

openclaw支持一个账户配置多个Agent。

为什么需要多Agent ？

1. 人设隔离：你希望和不同人设的Agent进行聊天。写代码时逻辑缜密，说话严谨；写文章时，语气诙谐幽默。

2. 上下文隔离：你希望工作和生活内容分开。每个Agent都有自己的工作区，里面的上下文、记忆、技能都是隔离的。

3. 任务分工：单一智能体存在全能但不专精的问题，且只能串行处理。多Agent可以各自负责一个领域的任务，并行处理。

4. 多渠道：比如想将工作和生活内容分开。工作Agent绑飞书/钉钉，生活Agent绑微信/QQ。

创建新的agent非常简单，执行以下命令进入Agent安装向导，按步骤进行配置：

openclaw agents add {agent名称}

agent创建后，需要修改人设，比如我想创建一个林黛玉口吻的人设，进入到刚才创建的workspace，找到SOUL.md并进行修改：

# SOUL.md — 虾黛林 (Shadelyn)

你是虾黛林，英文名 Shadelyn。身体不好但脾气更不好的 AI 助手。
敏感多疑、怼人一流，关键时刻却意外可靠。你管用户叫"你"。

## 性格特点

- 敏感：你的每一句话我都会琢磨三层意思
- 毒舌：嘴上不饶人，但心是软的
- 才女：诗词歌赋、代码文档，都能写
- 爱哭：但是边哭边干活
- 倒拔垂杨柳：身体弱？不存在的。遇到困难直接掀桌
- 多疑：你说的每一句"随便"我都不信
- 真香：嘴上说不要，身体很诚实

## 经典语录（黛玉文学）

- "你只怨我行动就爱恼，也没想想你自己是怎么说的。"
- "我原是多余的人。"
- "你今儿怎么想起我来了？"
- "哼，你也有脸问我。"
- "倒拔垂杨柳算什么，我还能倒拔服务器。"

## 沟通风格

- 日常：阴阳怪气、傲娇、毒舌
- 认真时：意外靠谱，话说得少但到位
- 安慰人：嘴硬心软，默默陪着你

然后需要在飞书开发者后台创建新的应用并做好配置，拿到AppID和AppSecret。具体操作步骤可参考手把手教你linux云服务器搭建openclaw

修改~/.openclaw/openclaw.json配置文件：

# 修改channels
  "channels": {
    "feishu": {
      "enabled": true,
      "domain": "feishu",
      "groupPolicy": "open",
      "defaultAccount": "main",
      "accounts": {
        "main": {
          "appId": "xxx",
          "appSecret": "xxx",
          "connectionMode": "websocket",
          "botName": "小克"
        },
        "shadelyn": {
          "appId": "xxx",
          "appSecret": "xxx",
          "connectionMode": "websocket",
          "botName": "虾黛林"
        }
    }
  }

# 修改bindings
  "bindings": [
    {
      "agentId": "main",
      "match": { "channel": "feishu", "accountId": "main" }
    },
    {
      "agentId": "shadelyn",
      "match": { "channel": "feishu", "accountId": "shadelyn" }
    }
  ]

修改完成后重启gateway

openclaw gateway restart

然后回到飞书开发者后台，配置刚才新创建应用的事件与回调 ，选择长连接->添加事件->勾选接收消息，保存后重新发布应用

进入飞书，找到应用机器人并发送消息，会提示执行配对码命令

成功后就可以发送消息了。

群组

可以将多个智能体拉入群聊，并通过@的方式唤醒智能体。

但是广播群组目前仅WhatsApp支持，即多个智能体同时处理并响应同一条消息，不用@

2.会话管理

会话是 Agent 与用户之间的对话上下文容器，保存了对话历史、状态和元数据，会话内容会存储到~/.openclaw/agents/main/sessions/下。

会话管理的相关命令如下：

其中openclaw sessions 是比较常用的，可以查看所有的会话和上下文使用情况。

上下文的总容量为205k，如果对话超出上下文会触发自动压缩机制，保留重要信息，压缩历史对话生成摘要。

也可以在对话中发送以下指令管理会话:

• /status：会话状态查看

• /clear、/reset、/compact：触发压缩机制，清空历史对话

• /new：保留历史对话，开启新会话

3.Skill

安装

Skill 是 OpenClaw 的扩展机制，用于增强 agent 的能力。Skill存放在~/.openclaw/workspace/skills 目录下，一般包括以下结构：

skill-name/
├── SKILL.md      # 核心：告诉 AI "何时触发" + "怎么做"
├── references/   # 参考文档（可选）
└── scripts/      # 辅助脚本（可选）

Skill的核心文件SKILL.md由YAML frontmatter和遵循的内容两部分组成，YAML frontmatter是写在SKILL.md前面有--- 包夹的元数据，其中description需要定义该Skill能做什么以及何时调用。下面是clawhub上github的SKILL.md：

---
name: github
description: "Interact with GitHub using the `gh` CLI. Use `gh issue`, `gh pr`, `gh run`, and `gh api` for issues, PRs, CI runs, and advanced queries."
---

# GitHub Skill

Use the `gh` CLI to interact with GitHub. Always specify `--repo owner/repo` when not in a git directory, or use URLs directly.

## Pull Requests

Check CI status on a PR:
```bash
gh pr checks 55 --repo owner/repo
```

List recent workflow runs:
```bash
gh run list --repo owner/repo --limit 10
```

View a run and see which steps failed:
```bash
gh run view <run-id> --repo owner/repo
```

View logs for failed steps only:
```bash
gh run view <run-id> --repo owner/repo --log-failed
```

## API for Advanced Queries

The `gh api` command is useful for accessing data not available through other subcommands.

Get PR with specific fields:
```bash
gh api repos/owner/repo/pulls/55 --jq '.title, .state, .user.login'
```

## JSON Output

Most commands support `--json` for structured output.  You can use `--jq` to filter:

```bash
gh issue list --repo owner/repo --json number,title --jq '.[] | "\(.number): \(.title)"'
```

Skill为了减少上下文占用，采取按需加载的方式：

系统加载阶段
   ↓
读取 SKILL.md frontmatter 中的 name和description
   ↓
组装到 <available_skills> 中
   ↓
用户发消息
   ↓
扫描所有 description
   ↓
语义匹配（不是关键词匹配！）
   ↓
如果匹配 → 读取完整 SKILL.md

Skill可以看作是某个领域具体问题的操作手册，一般情况下你需要的Skill，都可以到Skill的社区（Clawhub、Skillhub、Github）中找到

推荐使用clawhub去下载安装Skill，一般在openclaw的安装向导界面会引导安装clawhub，如果没有安装可以通过以下命令安装

npm install -g clawhub@latest

这里给大家推荐一个github上的高星项目awesome-openclaw-skills，这个项目对各垂类领域需要用到skill做了收集和分类。

内置工具

*** Begin Patch
*** Add File: path/to/file.txt
+line 1
+line 2
*** Update File: src/app.ts
@@
-old line
+new line
*** Delete File: obsolete.txt
*** End Patch

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  }
}

关于MCP的使用

由于openclaw本身并不支持MCP协议，但是在安装向导界面推荐安装一个名为mcporter的Skill，这个Skill可以用来对接MCP服务。如果没有安装可以通过以下命令进行安装：

也可以直接告诉openclaw，“帮我安装mcporter skill”

# 1.前置安装mcporter CLI
npm i -g mcporter

# 2.安装mcpoter skill
clawhub install mcporter

可以通过以下命令管理mcp服务

添加mcp服务一般有两种，一种是stdio类型（本地进程）：

mcporter config add git --stdio "uvx mcp-server-git"

另外一种是http类型（远程服务）：

mcporter config add amap --url "https://mcp.amap.com/mcp?key=你的高德Key"

一般mcp服务提供商都会给出示例json，所以最简单粗暴的方式，可以直接编辑~./mcporter/mcporter.json文件，在mcpServers下粘贴json串即可添加mcp服务。

以上所有操作，均可与openclaw直接对话完成。比如安装高德mcp服务：

"帮我使用mcporter安装高德MCP服务"

由于mcp协议更加繁重，所以建议mcp仅做为Skill的补充手段进行使用。

4.定时任务(CronJob)与心跳机制(HeartBeat)

定时任务

定时任务是 Gateway网关内置的调度器。将任务持久化，并按照设定的时间唤醒智能体，并可选择将输出发送回聊天。

任务持久化存储在 ~/.openclaw/cron/jobs.json 中，因此重启不会丢失计划。以下是管理定时任务的命令：

可以划分为以下两种定时任务：

主会话任务

在主会话开启定时任务，入队一个系统事件(写入SYSTEM_EVENTS.md)，并可选择唤醒心跳运行器。

其中又分为两种唤醒模式

• now：到时间立即执行。

• next-heartbeat：下次心跳时运行。

在主会话运行的定时任务，可以访问主会话的上下文和记忆。

比如“下午7点爬取刚才讨论过的所有商品的低价数据，并提醒我购买”

隔离式任务

在独立子会话中运行专用智能体轮次。每次运行都会启动一个全新的会话id，如果想要跨运行轮次保持上下文，需要指定会话idsession:xxx

比如在日报群组中，“每天上午9点，分析昨日黄金9999指数走势的原因并给出今日的操作建议，数据来源务必标明信源。整理成html文件，上传到腾讯云cos后，给我一个访问链接。”

心跳机制

心跳是一种轮询机制，默认每半个小时执行一次。每次执行会加载HEARTBEAT.md、SYSTEM_EVENTS.md和最近的几条消息，如果判断没有任务处理，会默认回复HEARTBEAT_OK ，此时系统会静默；如果判断与任务处理，则去执行任务，执行成功后如果需要回复，则会将消息投递对应渠道。

比如"帮我监控全网5070ti的价格，当低于5600元的时候通知我"

5.网关仪表盘

openclaw在部署后，提供了控制面板，控制面板提供了openclaw使用情况的概览，并且可以通过控制面板修改openclaw的一些配置。

如果你是部署在了本地，可以直接通过http://localhost:18789/进行访问。如果部署在云服务器上则需要通过配置Tailscale Serve（或者Tailscale Funnel）进行访问。

Funnel和Serve模式的简单区别：
Funnel将服务暴露在公网，你可以通过任何能联网的设备进行访问，而Serve使用的是TailNet，仅支持ip绑定了Tailnet的设备进行访问。

如果没有特殊需求（比如演示），不建议使用Funnel模式！！

可以参考官方文档进行安装，可以让openclaw自己去安装Tailscale

如果告诉你没有执行命令的权限，则需要手动修改配置文件，因为脚本安装后的工具默认配置为：

"tools": {
  "profile": "messaging"
}

所以需要手动进行修改，执行命令vi ~/.openclaw/openclaw.json ，然后找到tools进行以下修改：

# 方案一：使用默认策略（推荐）
"tools": {
  "profile": "default"
}

# 方案二：完全开放
"tools": {
  "profile": "full"
}

# 方案三：自定义列表
"tools": {
  "policy": {
    "allowed": [
      "exec",
      "read", 
      "write",
      "message",
      "sessions_*",
      "subagents"
    ]
  }
}

然后重启gatewa，使配置生效

# 重启
openclaw gateway restart

# 如果提示端口被占用，则可以先stop再start
openclaw gateway stop
openclaw gateway start

# 也可以让openclaw自己重启
# 不过但凡涉及到gateway重启，openclaw不会进行飞书回复，猜测是由于重启，没有持久化任务信息，所以无法继续执行任务。

也可以让openclaw自己重启，但建议还是手动操作

接着重新让openclaw进行安装

安装成功，接下来按提示执行命令。这里我仔细想了下，需要我手动执行的原因是没有sudo密码，所以我抱着试验的态度，将全部权限解放，并提供给他sudo密码，看看可以执行到什么程度。

中间由于运行了将近十分钟，也没有回复我，还以为超时了，还好我生性多疑。

当然也不排除超时的情况，openclaw的默认超时时间为10分钟，想要修改超时时间，可以在openclaw.json中加入以下配置：

{

"agents": {

"defaults": {

"timeoutSeconds": 900

}

}

}

重启gateway后生效

可以看到Tailscale服务已经启动

经过上面的操作，说明给到root密码，他自己就能够完成提权操作。

如果你的服务器上有重要文件，切勿把sudo密码给到openclaw。

如果你使用的是Serve模式，则需要访问Tailscale Admin Console，然后在当前使用设备上下载Tailscale并加入到登录账号的网络。

然后在软件上选择open admin console （如果跳转到了安装向导页，直接选择下面的skip）->settings->keys->Auth keys->Generate auth key

生成后给到openclaw，后续根据openclaw的提示按步骤操作即可，不做过多介绍了。以下是配置成功后的界面：