龙虾很忙:从Clawdbot到OpenClaw,这只“AI爪子”到底是什么?

  • 2026-02-05
  • 人工智能
  • ai ai助手 openclaw 自托管
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AI 摘要

>> 这款名为OpenClaw的自托管AI助手允许用户通过各种消息平台下达指令,它会自动执行任务。目前对于普通人来说,OpenClaw的实际意义并不明显,但对依赖AI工作的群体而言,它可以接管日常琐事,如整理日程、发送邮件等。安装和使用OpenClaw需要一定的门槛和技术知识。

最近 AI 社区里,一款自托管 AI 助手火得不行:它的名字叫Clawdbot,Moltbot,好吧,应该叫OpenClaw!

这个名字变来变去的背后,其实是一段复杂的重名纠纷、昵称争议、粉丝自制表情包与假冒项目泛滥……看似混乱,却也反映了社区对这个开源项目的关注热度。有兴趣的可以去官网看看来龙去脉。

OpenClaw 是什么?

简单说,OpenClaw 不是一个只能回答问题的聊天机器人。它是一个可以跑在你自己电脑或服务器上的自托管 AI 助手 / 自动化代理平台。

你可以通过 Telegram、WhatsApp、Discord、Slack 等消息平台向它下达指令,它自动执行任务:整理日程、发送邮件、运行脚本、管理文件,甚至可以定制自己的“技能”,用 AI 帮你实际做事情,而不仅仅是聊天。它的定位可以理解为“真正能干活的 AI”。

对大多数普通人来说,这种东西到底有什么意义?

目前对于普通人来说,其实现在没什么实际意义。因为OpencClaw现在还安装和使用门槛相对还挺高,普通用户根本无法驾驭和使用它。

 但对于依赖AI工作的人来说,把你常规要做的数字化琐事,交给它来完成。它不是简单回答问题,而是在你的设备上实实在在执行动作

OpenClaw 的“落地”理念是把 AI 带回本地,让它能访问你授权的环境、权限和工具,从而完成实际任务。比如帮你自动整理邮件、安排日程、在指定时间提醒事项…这些都可以通过规则或对话实现。权限越分明,它做的就越准。对于技术爱好者和创业者,它意味着你可以轻易搭建一个私人 AI 助手,并让它长期开工。

如何安装OpenClaw

一、准备运行环境

1)Node.js 环境:

OpenClaw 要求 Node.js 22 以上。可以用官网推荐的一键安装脚本,它会帮你安装 Node.js + OpenClaw:

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

这个命令会自动检查 Node.js 并安装 OpenClaw 的 CLI 工具。

2)确认安装是否成功

安装完成后,在终端里执行 openclaw —version,看到版本号就说明安装没问题。

二、启动和初次配置

安装好之后,最重要的是启动onboard向导,这个向导一步步帮你设置好工作空间、消息通道和模型连接。

开始: 在终端中执行下面命令

openclaw onboard --install-daemon

这一步告诉你有风险,问你同不同意。

选择QuickStart,简化配置项。

选择模型 :我这里使用Qwen模型,免费好用👍。有Google免费额度的朋友也可以选择Google Gemini3。主打一个白嫖😏。

这里要跳转网页授权,注意这是国际版的Qwen账号,可以使用Google账号登录。

选择使用coder-model模型即可。

聊天渠道: 根据自己情况选择,官方推荐使用WhatsApp或Telegram,功能支持的比较完整。国内可以使用飞书,但需要单独安装插件。

iMessage也不推荐,非官方支持,体验较差。

我使用Telegram,先搜索@BotFather,进入小程序创建一个bot。

bot创建好以后,进入详情页面,复制token。

回到终端,选择Telegram,把刚才复制的这个bot的token,填到这里。

配置技能: 选择几个你能看懂的并且需要的技能,或者先直接跳过。

配置完成: 选择本地的交互方式。选择TUI,然后就可以跟他对话了。

聊天渠道配对: 在Telegram上发一个消息,首次连接OpenClaw会要求进行配对。

返回终端,执行下面的命令,告诉OpenClaw配对码:

openclaw pairing approve telegram <code>

搞定,现在你可以跟你的私人管家对话了。

我用OpenClaw干什么

OpenClaw有无限的玩法,网上大神已经挖掘出了很多使用场景,也有很多厉害的skill。下面我简单介绍几个我的用法。

帮我画画: 需要安装nano-banana skill,调用google api,速度快,质量高,但是略贵。我现在还有google免费额度,所以用起来还是比较爽的。

关于生图,还有一个思路,在本地部署ComfyUI,预设好生图工作流,然后安装comfyui-request skill,直接调用本地工作流。这样的话,不需要任何生图大模型api,完全免费。

我已经实现这个流程,完全可行,除了慢一点,其他没毛病。

帮我找文件: 有时我在外面,需要找一份文件,身边没电脑,怎么办?让我的小管家帮我找,告诉他文件名,让他发给你,就这么简单。

你甚至不用记住文件的完整名称,告诉他大概信息,让他去找就行了,是不是比你的“预制人”同事好用!

整理代办项: 因为记性差,我经常会记一些代办项,但是躺在待办列表里不梳理,还是很乱。让小管家帮我梳理一下,这下我就知道应该先干什么了。

远程写代码: 程序员又挖掘出了一种新的随时随地工作的场景😂。

想象一下,现在你只需要躺在床上,然后告诉小管家给哪个项目添加什么功能,然后悠闲的刷两个短视频,他就帮你把功能做好了,就这么简单😍!

这是他做的新功能,比较简单,这只是一个简单的演示。但我们基于的模型是Qwen-coder,所以编程能力还是很强大的,所以完成可以交给他一些负责的功能。

当然,我们还可以让他调用Codex CLI、OpenCode等专业的AI IDE,然后把自动测试和自动发布流程也集成进来。是不是想想就很爽!

总 结

OpenClaw 之所以火爆,是因为它把 AI 助手从云端带回了本地,让你能真正让它代劳事情,而不是只限于提问回答。这种“请求 → 执行 → 自动化”的模式,比传统聊天机器人更能释放你的时间,适合那些愿意动手部署并拥抱自主控制体验的人。

但它的部署门槛和环境复杂度也略微有些高。不过我总觉得OpenClaw 只是这个方向的一个起点。今年会涌现出更多的 OpenClaw 们,会更加的强大、更加好用、更加贴近普通用户。

现在想想,小扎的 Meta 花了20亿美元收购Manus ,是不是又要被OpenClaw给掀了桌子呢。

Maple
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