# 第一章：OpenClaw 概述与环境配置

## 1.1 本章导读

在 AI 快速发展的今天，我们正在经历一场从"AI 聊天工具"到"AI Agent 数字员工"的范式转变。本章将帮助你理解这一转变的核心意义，认识 OpenClaw 这一开源 AI Agent 系统，建立正确的 AI Agent 使用思维，掌握学术伦理与 AI 合规性规范，并完成 OpenClaw 的安装部署与环境配置。

通过本章学习，你将：

- 理解 AI Agent 的核心概念与 OpenClaw 的定位
- 完成从"使用工具"到"管理员工"的思维转变
- 掌握学术研究中使用 AI 工具的伦理边界与合规要求
- 成功部署一个可运行的 OpenClaw 环境

## 1.2 什么是 AI Agent？

### 1.2.1 从 Chatbot 到 Agent

传统的 AI 聊天工具（如 ChatGPT、Claude）主要是一个"对话者"——你问它答，交互结束后任务就完成了。而 **AI Agent** 则是一个"执行者"——它不仅能对话，还能：

- **自主执行任务**：根据目标自动规划步骤并执行
- **调用工具**：使用各种工具（搜索、代码执行、文件操作等）
- **记忆上下文**：记住之前的对话和操作，形成连贯的工作流
- **多渠道接入**：通过飞书、QQ、微信等渠道与你交互
- **技能 Skill 复用**：通过自建或者安装 skill 快速得到可复用的能力

### 1.2.2 AI Agent 的核心能力

| 能力 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| Tool Use | 工具调用能力 | 搜索网页、执行代码、操作文件 |
| Memory | 记忆能力 | 记住用户偏好、历史对话 |
| Planning | 规划能力 | 将复杂任务拆解为子任务 |
| Multi-Agent | 多智能体协作 | 不同 Agent 负责不同任务 |

## 1.3 OpenClaw 是什么？

### 1.3.1 项目简介

**OpenClaw** （又称“龙虾”，曾用名 Clawdbot、 Moltbot）是一个开源、自托管的 AI Agent 系统，让 AI 从「聊天工具」变成「能自主执行任务的数字员工」。Openclaw 由奥地利程序员Peter Steinberger于2025年11月推出，具备访问本地文件、浏览器、邮件、日历等功能，可作为个性化“AI助手”使用。该工具因其开放性及强大功能，自发布以来在全球范围内受到广泛关注，也成为GitHub平台上增长最快的开源项目之一。

### 1.3.2 核心特点

| 特点 | 说明 |
|------|------|
| **自托管** | 运行在你自己的电脑或服务器上，数据不经过第三方 |
| **多渠道** | 一个 Gateway 同时连接飞书、钉钉、QQ、微信等多个渠道 |
| **Agent 原生** | 内置 tool use（工具调用）、Memory（记忆）、多 Agent 路由 |
| **可扩展** | 通过 Skills 和 Plugins 扩展能力 |
| **开源** | MIT 协议，完全开源 |

### 1.3.3 发展历程

从一个人的周末项目，到不到 5 个月成为 **GitHub 全球第一**。从创建到 **27 万+ Stars**，OpenClaw 只用了不到 4 个月。作为对比，React 用了超过 10 年才达到 23 万 Stars。这是开源历史上前所未有的增长速度。

![发展时间线](../images/ch01/640.webp) 

### 1.3.4 "养虾文化"

不到 5 个月从 0 增长到 27 万+ Stars，OpenClaw 的走红并不只是技术能力带来的结果。背后是一种独特的社区文化——"养虾文化"：

- **开放包容**：欢迎所有贡献者，无论经验水平
- **快速迭代**：社区驱动，快速响应需求
- **知识共享**：积极分享使用经验和最佳实践

**注意**
OpenClaw的火爆背后也有阴影：ClawHub 13,729个Skills中超过50%被判定为垃圾/重复/低质量，396个被标记为恶意。一觉醒来收到$1,100 API账单的恐怖故事在社区频繁出现。CVE-2026-25253 RCE漏洞曾让13.5万个暴露实例面临风险。「养虾」虽然火，但安全和成本控制是你必须认真对待的事。

## 1.4 思维重塑：从"使用工具"到"管理员工"

### 1.4.1 传统思维 vs Agent 思维

| 传统思维 | Agent 思维 |
|----------|------------|
| 我要手动执行每一步 | 我告诉 AI 目标，它自动执行 |
| AI 是一个问答工具 | AI 是一个数字员工 |
| 需要记住所有操作步骤 | AI 记住上下文，自动延续工作 |
| 单一渠道交互 | 多渠道无缝切换 |

总之一句话：需要做什么的时候，可以先试试问龙虾会不会，如果做的不对可以指导他。

### 1.4.2 科研场景的 Agent 应用

在科研场景中，AI Agent 可以：

- **文献管理**：自动检索、整理、总结文献
- **论文写作**：辅助写作、润色、格式化
- **数据分析**：自动执行数据处理和可视化
- **日程管理**：智能提醒、会议安排
- **知识库构建**：自动归档和检索研究资料

## 1.5 OpenClaw 合规与安全风险

> **引言**：OpenClaw（昵称"龙虾"）作为一款开源 AI 智能体，在学术场景中使用存在多重合规与安全风险。根据国家知识产权局、高校及网络安全机构于 2026 年 3 月至 4 月发布的多份权威提示，本节将系统梳理这些风险，帮助你在使用前建立清醒的认知。

### 1.5.1 技术信息泄露风险

OpenClaw 需授予较高系统权限，存在**权限过高、安全漏洞、插件投毒**等隐患。

比如若安全设置不当，用于撰写**专利申请文件**或处理未公开研究成果，可能导致**技术交底书等核心信息外泄**，造成技术方案丧失新颖性，无法获得专利授权，甚至被他人抢先申请。

**典型泄露场景**：

| 场景 | 风险 | 后果 |
|------|------|------|
| 用 OpenClaw 撰写专利交底书 | 技术方案被上传至外部服务器 | 丧失新颖性，专利申请失败 |
| 处理未发表论文草稿 | 研究成果提前泄露 | 被他人抢先发表，影响首发权 |
| 分析含商业秘密的实验数据 | 数据明文存储于本地 | 高权限失控导致数据被意外读取或上传 |

所以，在自己对安全设置有充分把握前，不要使用龙虾处理敏感数据。

这里有可能有人会问，因为龙虾需要调用大模型，那我是不是所有的数据都会上传给大模型厂商呢？答案是“是的”，所以这里最好使用值得信赖的大模型供应商。因为对他们来说口碑更重要，一旦出现用户数据泄露，将是不可挽回的。这里提醒大家慎用所谓的中转服务。如果是涉及到国家安全、高度机密的场景，建议使用私有化部署的大模型。

### 1.5.2 学术诚信与实质缺陷风险

使用 OpenClaw 生成学术内容（如论文、报告）易出现"**AI 幻觉**"，导致**逻辑矛盾、技术特征表述不清、数据捏造**等问题，影响成果可信度。

若凭空生成、拼凑或编造内容，可能构成**不诚信学术行为**，违反科研伦理规范，严重者将面临**撤稿、通报、取消学位或职称资格**等后果。

所以这里提醒大家，任何AI，包括聊天的大模型和 AI agent，其输出结果都需要人工的核验，我们在科研场景下，只能把它当做我们的副驾驶，不能完全交由它，放任不管。

**AI 幻觉的典型表现**：

| 表现 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| 虚构参考文献 | 生成看似真实但实际不存在的论文 | 编造 DOI、期刊名、作者姓名 |
| 数据捏造 | 生成看似合理但无实验依据的数字 | 伪造实验结果、统计显著性 |
| 逻辑矛盾 | 前后论述自相矛盾 | 摘要与结论冲突，方法与结果不对应 |
| 概念混淆 | 混用相似但不相同的技术术语 | 将"微调"与"预训练"混为一谈 |

### 1.5.3 违反机构规定与数据安全风险

多所高校已明确**禁止在校内设备、校园网或教学科研系统中使用 OpenClaw**，因其存在**高权限失控、明文存储敏感数据、误删文件、账户凭证窃取**等真实案例。

在处理学生信息、行政数据、未公开科研成果等场景中使用，可能违反《网络安全法》《数据安全法》及高校内部信息安全管理规定。

**相关法规依据**：

| 法规/政策 | 发布机构 | 核心要点 |
|-----------|----------|----------|
| 《生成式人工智能服务管理暂行办法》 | 国家网信办等七部门 | 对生成式 AI 服务的提供和使用进行规范，强调数据安全和内容合规 |
| 《网络安全法》 | 全国人大常委会 | 明确网络运营者安全义务，禁止未授权数据收集和传输 |
| 《数据安全法》 | 全国人大常委会 | 建立数据分类分级保护制度，规范数据处理活动 |
| 各高校内部规定 | 各高校信息中心 | 部分高校已明确禁止在校内使用 OpenClaw |

### 1.5.4 合规使用建议与最佳实践

#### 基本原则

基于以上风险，我们提出以下合规使用建议：

**一、避免在涉及未公开技术、专利申请、敏感数据的学术工作中使用 OpenClaw。**

**二、如确需用于公开文献检索、数据可视化等非敏感任务，应：**

1. 仅在**隔离环境（如虚拟机、离线终端）** 中运行
2. **禁止授予管理员权限**，限制其访问本地文件与网络
3. **不安装来源不明的技能包**，拒绝执行未知脚本
4. 使用版本控制（如 Git）追踪所有 AI 辅助产生的内容变更

**三、主动了解所在机构是否禁止使用 OpenClaw，并遵守相关规定。**

> **当前形势**（2026 年 4 月）：国家层面及多所高校已明确警示 OpenClaw 的使用风险，学术机构普遍采取严格限制或禁止措施。同时，也有不少高校持开放态度，重点保证端口不暴露。建议先了解学校的规章制度，在合规的前提下进行操作。
比如北京大学计算中心给出了安全提醒，没有禁止，而是给出了安全指引。https://its.pku.edu.cn/announce/tz20260310195800.jsp

#### 推荐的 AI 辅助研究工作流

以下是一个符合学术规范的 AI 辅助研究工作流建议：

```
研究选题 → [人工] 确定研究方向和问题
    ↓
文献调研 → [AI 辅助] 检索、整理文献；[人工] 筛选、评价、综合
    ↓
实验设计 → [人工] 设计实验方案；[AI 辅助] 技术实现和代码编写
    ↓
数据分析 → [AI 辅助] 数据处理和可视化；[人工] 解释结果、得出结论
    ↓
论文写作 → [AI 辅助] 语言润色、格式化；[人工] 核心论述和学术判断
    ↓
投稿发表 → [人工] 确认所有 AI 使用已适当披露
```

## 1.6 部署方式总览与本地安装

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。如果你是完全的新手，推荐从智谱 AutoClaw 或云厂商一键部署开始；如果你是开发者，可以选择 npm 全局安装或 Docker 部署。

### 1.6.1 智谱 AutoClaw（最简方案）

**AutoClaw** 是智谱 AI 推出的 OpenClaw 桌面客户端，无需任何技术基础，下载安装、手机号登录即可使用。适合零基础用户快速体验。

#### 下载与安装

1. **下载安装包**：访问 [AutoClaw 官方下载页面](https://autoglm.zhipuai.cn/autoclaw)，根据你的操作系统选择 Windows（.exe 文件）或 macOS（.dmg 文件）版本进行下载

![alt text](../images/ch01/image.png)

2. **运行安装程序**：
   - **Windows**：双击下载的 .exe 文件，按照安装向导提示操作（通常只需点击"下一步"或"安装"），建议使用默认安装路径
   - **macOS**：双击 .dmg 文件，将 AutoClaw 应用程序拖拽到"应用程序"文件夹中；首次打开时若遇到安全提示，需在系统设置中允许运行
3. **登录账号**：安装完成后启动 AutoClaw，在登录界面输入手机号获取验证码，注册或登录智谱 AI 账号（首次使用可享受免费额度）

#### 注意事项与进阶配置

- **系统要求**：安装需要约 500MB 磁盘空间，并保持网络连接稳定；**无需提前安装 Python、Node.js 等依赖环境**
- **安全提示**：登录后软件会显示风险提示窗口，建议仔细阅读条款和隐私政策，了解权限范围
- **保持设备运行**：AutoClaw 需在后台持续运行，为确保 AI 智能体任务不中断，建议安装后保持电脑开机（避免休眠或关机）

可选配置：

- **飞书接入**：在 AutoClaw 设置中点击"一键接入飞书"，按引导完成授权，即可在飞书聊天中直接使用 AI 助手（macOS 端通常为全自动，Windows 端需少量手动配置）
- **模型管理**：AutoClaw 内置 GLM-5-Turbo 模型，开箱即用；如需切换其他模型（如 DeepSeek），可在设置中填入对应 API Key
- **迁移旧配置**：若曾使用 OpenClaw，首次启动时会提示迁移原有配置和聊天记录，可一键导入

### 1.6.2 npm 本地全局安装

OpenClaw 是 TypeScript 项目，运行在 Node.js 上。适合开发者和想完全掌控数据的用户。

**系统要求**：

| 配置项 | 要求 |
|--------|------|
| Node.js | >= 22（强制要求） |
| 包管理器 | npm / pnpm / bun 均可 |
| macOS | 需要 Xcode Command Line Tools |
| Linux | 标准构建工具（gcc, make） |
| Windows | 强烈推荐 WSL2 |

最推荐的安装方式，两条命令搞定：

```bash
# 安装 OpenClaw
npm install -g openclaw@latest

# 启动初始化向导
openclaw onboard -install-daemon
```

`onboard` 命令会引导你完成初始配置，包括选择模型、配置 API Key、设置消息频道等。 
`-install-daemon`参数会同时安装守护进程，让 OpenClaw 在后台持续运行。

**macOS 额外准备**：安装前需确保已安装 Xcode Command Line Tools（`xcode-select --install`）。如需使用 iMessage 频道或 Apple Notes 技能，只有在 macOS 上才能运行。

**Windows 用户注意**：安装 WSL2 后，在 Ubuntu 终端内按 Linux 流程安装即可。

### 1.6.3 一键脚本安装

如果你不想手动安装 Node.js，可以使用官方提供的一键安装脚本：

```bash
curl -fsSL https://openclaw.com/install.sh | bash
```

脚本会自动检测系统环境、安装 Node.js（如缺失）并完成 OpenClaw 安装。

![脚本安装](../images/ch01/641.webp) 
![脚本安装2](../images/ch01/642.webp) 




### 1.6.4 守护进程

守护进程让 OpenClaw 在后台持续运行，即使关闭终端也不会中断。不同系统使用不同的进程管理方式：

- **macOS**：`launchd`
- **Linux**：`systemd`
- **Windows (WSL2)**：`pm2` 或 `screen`

安装守护进程后，OpenClaw Gateway 会在 `localhost:18789` 持续监听。

## 1.7 Docker 部署

Docker 部署适合需要环境隔离、方便迁移、或在服务器上长期运行的场景。

### 1.7.1 docker-compose 快速启动

OpenClaw 仓库内置了 `docker-compose.yml`，一条命令即可启动：

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

### 1.7.2 镜像变体

| 变体 | 说明 | 适用场景 |
|------|------|----------|
| 标准镜像 | 完整功能，包含所有扩展依赖 | 一般使用，功能全 |
| slim 变体 | 多阶段构建，体积更小 | 资源受限环境，CI/CD |
| sandbox | 沙箱环境（Dockerfile.sandbox） | 安全隔离，代码执行 |
| sandbox-browser | 含浏览器的沙箱 | 需要浏览器自动化 |

使用 slim 变体：在 `.env` 中设置环境变量 `IMAGE_VARIANT=slim`。v2026.3.7 起支持扩展依赖预烘焙，容器镜像可预装扩展依赖，减少启动时的安装等待。

### 1.7.3 挂载目录

Docker 部署需要挂载两个关键目录，确保数据持久化：

| 目录 | 说明 |
|------|------|
| `~/.openclaw` | 配置与数据目录 |
| `./workspace` | Agent 工作区 |

### 1.7.4 端口映射

OpenClaw Gateway 默认监听 18789 端口（WebSocket），Web UI 默认使用 3000 端口。在 `docker-compose.yml` 中配置端口映射：

```yaml
ports:
  - "18789:18789"  # Gateway
  - "3000:3000"    # Web UI
```

### 1.7.5 Podman 兼容

OpenClaw 同样支持 Podman 运行。Podman 是 Docker 的无守护进程替代方案，命令基本兼容：

```bash
podman-compose up -d
```

对于需要 rootless 容器运行的环境（如企业安全策略要求），Podman 是更合适的选择。

## 1.8 国内云厂商一键部署

这也是大多数国内用户的首选方案，**尤其针对本地安装有限制的高校**。所有主流云厂商都已支持 OpenClaw 一键部署，差异主要在价格策略和 IM 生态集成上。

### 1.8.1 阿里云

国内社区资源最丰富的平台，镜像预装，开箱即用。

| 配置项 | 说明 |
|--------|------|
| 配置 | 2vCPU + 2GiB 内存 + 40GiB ESSD 系统盘 |
| 系统 | Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位，预装 OpenClaw 镜像 |
| 价格 | 限时秒杀 9.9元/月，包年常规优惠低至 68元/年 |
| 模型 | 默认内置 qwen3.5-plus；百炼 Coding Plan Lite 首月 10元（18,000次/月） |
| IM 支持 | 钉钉、飞书等（通过 openclaw-china 插件） |

**部署步骤**：

1. **一键购买**：进入活动页，购买预装 OpenClaw 镜像的轻量应用服务器（镜像版本 OpenClaw 2026.2.26）
2. **放通端口 + 配置**：在安全组中放通 18789（Gateway）和 3000（Web UI）端口，配置百炼 API Key
3. **访问 Web UI**：浏览器访问 `http://<服务器IP>:3000`，进入 OpenClaw 管理界面，可选集成钉钉/飞书等 IM

### 1.8.2 腾讯云

四大 IM 全面支持，Coding Plan 模型套餐性价比高。

| 配置项 | 说明 |
|--------|------|
| 配置 | 推荐 2核4G（黄金配置），最低 2核2G 可运行 |
| 价格 | 新人包 2核4G 约 17元/月，一年 99元起 |
| 模型 | Coding Plan 首月 7.9元起，含 HY 2.0 Instruct、GLM-5、kimi-k2.5、MiniMax-M2.5 等 |
| IM 支持 | 企微、QQ、钉钉、飞书（四大 IM 全覆盖） |
| 续费 | 支持「限时同价续费」活动，避免续费刺客 |

**部署步骤**：

1. **购买 Lighthouse 实例**：在腾讯云轻量应用服务器页面购买实例
2. **选择 OpenClaw 模板**：应用模板 → AI智能体 → OpenClaw，一键安装
3. **配置模型 + 接入 IM**：购买 Coding Plan 获取模型调用能力，然后接入企微/QQ/飞书/钉钉

### 1.8.3 百度智能云

试错成本最低：0.01元首月体验，全图形界面操作。

| 配置项 | 说明 |
|--------|------|
| 配置 | 推荐 2核4G 4M 带宽（轻量应用服务器） |
| 价格 | 首月体验 0.01元（每日限量 500 台），常规 70~140元/月 |
| 模型 | 千帆平台集成文心系列、Qwen系列、DeepSeek系列 |
| 特色 | 百度搜索/百度百科独有能力；千帆 7 款官方 Skills 已上线 ClawHub |

**部署步骤**：

1. **购买服务器**：购买轻量应用服务器，选择 OpenClaw 镜像
2. **等待自动安装**：系统自动完成环境安装和服务启动
3. **配置模型**：页面选择模型，平台自动完成千帆 API Key 创建与配置
4. **对接 IM 渠道**：按需接入钉钉、飞书等消息频道

### 1.8.4 华为云

企业级安全与合规能力最强，适合已在华为生态的企业用户。

| 配置项 | 说明 |
|--------|------|
| 配置 | Flexus L 实例，需创建弹性公网 IP + 安全组 |
| 价格 | ~85~155元/月，无特别突出的新用户优惠 |
| 模型 | 需在 MaaS 控制台单独开通 AI 模型 |
| 部署步骤 | 5步+（创建实例 → EIP → 安全组 → 安装 → 配模型） |
| 优势 | 企业级安全合规、支持自动扩展、MaaS 模型丰富 |

华为云的部署步骤相对较多，需要单独配置弹性公网 IP、安全组、COC 服务等。对个人用户不够友好，但如果你的企业已在华为云生态内，这是最合规的选择。

### 1.8.5 火山引擎

飞书深度集成，19.8元/月的服务器+模型组合套餐是目前综合性价比最高的方案。

| 配置项 | 说明 |
|--------|------|
| 配置 | 推荐 2核4G，支持云服务器和云手机两种部署方式 |
| 价格 | 活动价 9.9元/月；方舟 Coding Plan 组合套餐 19.8元/月（服务器+模型） |
| 模型 | 方舟平台模型丰富，内置可用 |
| IM 支持 | 飞书（深度集成）、企微、钉钉、QQ |
| 特色 | 云手机部署方式独特，可运行移动端任务 |

**部署步骤**：

1. **购买云服务器**：购买云服务器或云手机，选择 OpenClaw 应用模板
2. **配置方舟模型**：在火山方舟平台选择模型，配置 Coding Plan
3. **接入飞书**：接入飞书/企微/钉钉/QQ。飞书用户推荐直接使用深度集成方案

### 1.8.6 扣子编程（Coze Code）

零门槛方案：不需要服务器、不需要写代码、不需要配环境。2 步完成部署。

| 配置项 | 说明 |
|--------|------|
| 配置 | 无需服务器，完全在扣子编程平台上运行 |
| 价格 | 免费起步（内置积分），用完后按量付费 |
| 模型 | 内置豆包 2.0 + 火山方舟 Coding Plan 模型，可自由切换 |
| 特色 | 模型、联网搜索、生图 Skill 全部默认配好；扣子编程 Skills 可直接加载 |

**部署步骤**：

1. **进入扣子编程**：访问扣子编程平台，点击「一键部署 OpenClaw」或从优秀案例创建副本
2. **确认部署**：确认后，模型/联网/生图全部默认配置好，部署后持续在线


### 1.8.7 按场景推荐

| 场景 | 首选 | 备选 | 理由 |
|------|------|------|------|
| 零基础想最快体验 | 扣子编程 | 百度云 | 不需要服务器，2步部署，内置模型 |
| 个人长期使用，预算敏感 | 火山引擎 | 阿里云 | 19.8元/月（服务器+模型），综合最划算 |
| 飞书重度用户 | 火山引擎 | 扣子编程 | 同为字节系，飞书深度集成 |
| 企微/QQ 生态 | 腾讯云 | — | 四大 IM 原生支持，Coding Plan 7.9元起 |
| 企业级部署，合规优先 | 华为云 | 阿里云 | 安全合规能力最强 |

## 1.9 首次配置

无论哪种部署方式，安装完成后都需要进行首次配置。这里覆盖最关键的几个配置项。

### 1.9.1 模型选择

安装好了Openclaw以后，最重要的工作就是配置模型，我们在国内使用推荐国产大模型厂商的最新模型，比如智谱的GLM系列，目前最新的是GLM-5.1。也可以选择Kimi和Minimax的最新大模型。

CCF会员账号登录智谱后，除了新人活动，还额外赠送Token额度。

![智谱AI CCF会员福利](../images/ch01/zhipu-ccf.png)

### 1.9.2 模型 API Key 配置

OpenClaw 支持多模型切换，你需要至少配置一个模型的 API Key。常见的选择：

| 模型来源 | 获取方式 | 说明 |
|----------|----------|------|
| 智谱官网/Coding Plan | 智谱 bigmodel 平台 | GLM-5.1最新模型，Coding Plan需要抢购 |
| 阿里云百炼 | 百炼平台申请 | 主流国内开源大模型，以及阿里自家的 qwen3.5-plus 等模型 |
| 腾讯云 Coding Plan | 腾讯云购买 | 多模型套餐，首月 7.9元 |
| 火山方舟 | 方舟平台申请 | 豆包系列模型 |
| Ollama（本地） | 本地安装 Ollama | 免费，需要足够的本地算力 |

注意，国内云厂商和大模型厂商的一键部署方案，模型和API Key有时候会帮你配好。
如果没有配置，在onboard的命令中会提示让你输入API Key


### 1.9.3 Onboard 

如果是通过脚本安装的，需要在安装后完整走一遍Onboard进行配置：

`openclaw onboard`

先同意声明：
![Onboard](../images/ch01/643.webp) 

新手直接选择快速开始：
![Onboard](../images/ch01/644.webp) 

选择工作目录
![Onboard](../images/ch01/645.webp)

选择模型供应商
![Onboard](../images/ch01/646.webp) 

这里选择智谱的Coding Plan：
![Onboard](../images/ch01/647.webp) 

后面会提示配置Channel，在后面的章节我们以飞书为例。



### 1.9.3 版本更新

OpenClaw 几乎每天都有新版本发布。使用以下命令更新：

```
# 更新到最新稳定版（推荐）
openclaw update -channel stable
# 更新到 Beta 版（尝鲜）
openclaw update -channel beta
# 更新到开发版（最新功能，可能不稳定）
openclaw update -channel dev
```

### 1.9.4 环境诊断

安装完成后，运行诊断命令检查环境是否正常：

```bash
openclaw doctor
```

这个命令会检查：

- Node.js 版本是否满足要求（>= 22）
- 必要的系统依赖是否已安装
- Gateway 连接是否正常
- 已配置的模型 API Key 是否有效
- 守护进程状态
- 网络连通性

如果有任何问题，`openclaw doctor` 会给出具体的修复建议。这是排查问题的第一步。

## 1.10 渠道接入

OpenClaw 通过 Gateway 架构统一连接 20+ 聊天平台。所有渠道共享同一套三步接入模式：**创建凭证 → 写入配置 → 启动 Gateway**。可以同时运行多个 channel，消息自动路由到对应平台。

> **本节重点介绍 QQ 和飞书两种渠道**。QQ 接入最简单，扫码即用；飞书功能最全面，是我们的推荐选择。其他渠道（钉钉、企业微信、Telegram 等）的接入方式类似，可参考官方文档。

### 1.10.1 QQ：扫码即用

QQ 是国内用户接入 OpenClaw 最简单的方式。腾讯官方开放了 QQ Bot 能力给 OpenClaw，扫码 1 分钟即可完成绑定。支持 Markdown、图片、语音、文件等多媒体消息，手机 QQ 和桌面 QQ 均可使用。

**接入步骤**：

1. **注册 QQ Bot 开发者**：访问 QQ 开放平台（q.qq.com），用手机 QQ 扫码完成开发者注册。未实名认证的账号需要先完成实名，单个账号最多创建 5 个 Bot
2. **创建 QQ Bot**：在平台上一键创建 Bot，获取 App ID 和 Token
3. **配置 OpenClaw**：在 OpenClaw 运行环境中完成配置绑定
4. **开始对话**：在 QQ 上找到你的 Bot 发送消息，即可开始使用

### 1.10.2 飞书：推荐选择

飞书自 OpenClaw 2026.2 起获得原生内置支持，是目前国内功能最完整的接入渠道。使用 WebSocket 事件订阅，支持私聊、群聊、照片/文件/视频等多媒体消息，且不需要公网 IP。

**为什么推荐飞书**：

- 原生内置支持，无需额外安装插件
- WebSocket 长连接，不暴露端口，安全性更好
- 支持多媒体消息、群聊 @、文件互传等完整功能
- 如果使用火山引擎部署，飞书为同生态产品，集成体验最佳

**接入步骤**：

1. **创建飞书应用**：访问飞书开放平台（open.feishu.cn），创建企业自建应用，获取 App ID 和 App Secret
2. **配置应用权限**：在应用后台启用机器人能力，配置事件订阅（消息接收等）
3. **运行配置向导**：运行 `openclaw onboard`，选择 Feishu channel，粘贴 App ID 和 App Secret
4. **重启 Gateway**：重启后即可在飞书中与 bot 对话

> **提示**：如果使用火山引擎或扣子编程部署，飞书接入可以一步完成，无需手动配置。

Onboard中提示channel配置，选择飞书的提示：
![Channel](../images/ch01/channel.webp) 

飞书开发平台获取飞书开放平台--> 开发者后台 ---> 创建应用 ----> 开通权限（这里后门配置也行，这里主要获取 凭证与基础信息 中的 appId 和 app secret 两个，流程历程需要）
![Channel](../images/ch01/feishu.webp) 

然后创建机器人
![Channel](../images/ch01/feishubot.webp) 
![Channel](../images/ch01/feishubot2.webp) 


配置上 appid 和 appsecret 之后，一路继续即可，参考如下截图
![Channel](../images/ch01/feishuappid.webp) 




### 1.10.3 其他渠道一览

OpenClaw 还支持以下渠道，接入方式大同小异：

| 渠道 | 配置时间 | 说明 |
|------|----------|------|
| 钉钉 | 25-40 分钟 | 社区插件，Stream 模式免公网 |
| 企业微信 | 25-40 分钟 | 两种模式（Agent / Bot），已被多家云平台验证 |



## 1.11 本章小结

本章我们学习了：

1. AI Agent 与传统 Chatbot 的区别，以及 OpenClaw 的核心特点
2. 从"使用工具"到"管理员工"的思维转变
3. OpenClaw 合规与安全风险——技术信息泄露、学术诚信、机构规定及合规使用建议
4. OpenClaw 的多种部署方式：AutoClaw 桌面客户端、npm 本地安装、Docker 部署、国内云厂商一键部署
5. 首次配置的关键步骤：模型选择、版本更新与环境诊断
6. 渠道接入：QQ 扫码即用，飞书功能全面（推荐）

## 1.12 课后思考与实操

**思考题**：

1. 你目前的工作中有哪些重复性任务可以交给 AI Agent 处理？
2. 你希望通过 OpenClaw 实现什么样的自动化工作流？
3. 对于"数字员工"这个概念，你有什么期待和顾虑？
4. 在你的研究领域中，哪些环节使用 AI 辅助是合适的？哪些需要谨慎对待？

**实操练习**：

1. 完成 OpenClaw 的部署（推荐 AutoClaw ）
2. 至少接入一个渠道（推荐飞书）
3. 与 AI Agent 进行一次完整对话
4. 运行 `openclaw doctor` 检查环境状态
5. 记录部署过程中遇到的问题和解决方案

## 1.13 延伸阅读

- [OpenClaw GitHub 仓库](https://github.com/openclaw/openclaw)
- [OpenClaw 官方文档](https://openclaw.com)
- [AutoClaw 官方下载页面](https://autoglm.zhipuai.cn/autoclaw)
- [飞书开放平台文档](https://open.feishu.cn/document)
- [QQ 开放平台](https://q.qq.com)
- [openclaw-china 统一插件](https://github.com/BytePioneer-AI/openclaw-china)
- [《生成式人工智能服务管理暂行办法》全文](https://www.cac.gov.cn)
- [北京大学 OpenClaw 安全提醒](https://its.pku.edu.cn/announce/tz20260310195800.jsp)