“养虾”不求人!OpenClaw从入门到精通(阿里云+本地部署+百炼API+命令大全+避坑指南)

简介: “AI聊得再欢,不如动手干一件”——2026年,OpenClaw(昵称“小龙虾”)的爆火,正是击中了“AI只说不做”的痛点。这款开源本地部署的AI Agent平台,不是简单的聊天机器人,而是能自动抓取新闻、分拣邮件、监控代码漏洞的“数字员工”。参考文章直指核心:大多数人用AI还停留在“高级搜索”阶段,而OpenClaw能让你“说目标,它干活”,从从头到尾跑完一件完整的事。

“AI聊得再欢,不如动手干一件”——2026年,OpenClaw(昵称“小龙虾”)的爆火,正是击中了“AI只说不做”的痛点。这款开源本地部署的AI Agent平台,不是简单的聊天机器人,而是能自动抓取新闻、分拣邮件、监控代码漏洞的“数字员工”。参考文章直指核心:大多数人用AI还停留在“高级搜索”阶段,而OpenClaw能让你“说目标,它干活”,从从头到尾跑完一件完整的事。
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本文整合核心价值——即插即用实战案例、高频命令速查、避坑指南,结合2026年最新实测资料,补充2026年阿里云部署及本地MacOS/Linux/Windows11全平台部署步骤、阿里云百炼Coding Plan免费API配置流程,所有代码可直接复制执行,既解决新手“安装难、配置乱”的问题,又满足进阶用户“高效用、少踩坑”的需求,让不同水平的用户都能轻松“养虾”,发挥AI的真正价值。阿里云上OpenClaw极速一键部署最简单,步骤详情 访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。
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一、核心认知:OpenClaw到底是什么?能帮你干成什么事?

(一)一句话定义:开源本地AI执行系统,不是聊天机器人

OpenClaw的本质是首个开源、本地优先、可扩展的AI Agent执行平台。它的核心能力不是“问答”,而是“自主闭环执行”——无需人工干预,就能完成“接收指令→拆解任务→调用工具→执行操作→返回结果”的全流程。

与传统AI工具的核心区别,用三个场景就能看懂:

  1. 清晨7点,你还没起床,它已自动抓取行业新闻,整理成摘要推送到飞书;
  2. 收到100封客户邮件,它自动分拣、标记优先级,只把5封需手动回复的邮件单独列出;
  3. GitHub代码更新后,它自动跑CI/CD、扫描安全漏洞与误提交的API Key,直接告警。

这些场景的共同特点是“全程无需你动手”——OpenClaw支持飞书、微信、Telegram等20+平台接入,数据不出本地设备,既安全又高效,真正实现“AI替你干活”。

(二)102个实战案例:覆盖三类人群,拿来就用

参考文章整理的102个实战案例,是OpenClaw的核心价值所在。每个案例都包含功能说明、设置步骤、提示词示例,无需编程,可直接复制执行,按人群精准划分:

人群类型 案例数量 核心场景 代表案例
创作者/普通用户 33个 内容自动化、生活管理、信息聚合 邮件转播客、社媒自动发布、新闻摘要聚合、多平台内容同步、每日天空摄影
开发者/技术人 52个 工程自动化、多Agent协作、安全审计 CI/CD管道监控、代码审查、密钥扫描、Skill审计、三层记忆系统搭建
Web3/加密交易用户 10个 链上数据监控、交易自动化 链上数据抓取、交易机器人看护、DeFi应用自动化

示例:案例01「邮件新闻转通勤播客」,设置步骤直接复制执行:

  1. 每天早上读取最近24小时的新newsletter;
  2. 选出3-5条最有价值的内容,写成口语化播客脚本;
  3. 调用TTS生成语音,控制总时长≤15分钟;
  4. 自动推送到Telegram/Signal;
    全程无需手动干预,半小时即可配置完成。

(三)为什么一定要用OpenClaw?三大核心优势

  1. 数据安全:本地部署,数据不出设备,避免隐私泄露,适合处理敏感信息(如客户邮件、公司代码);
  2. 功能自由:开源可扩展,支持Skill开发、多Agent协作、第三方工具集成,按需定制自动化流程;
  3. 成本可控:支持免费模型(如阿里云百炼免费额度),提供成本控制策略,避免Heartbeat配置不当导致的高额花费。

二、2026年全平台部署流程(阿里云+本地多系统)

参考文章指出,OpenClaw官方文档不够友好,新手常卡在环境配置(Node版本不对、WSL2权限问题、环境变量未生效)。以下提供Docker化部署方案,避免环境冲突,所有代码可直接复制执行:

(一)前置准备(全方案通用)

  1. 账号准备:
    • 阿里云账号:注册阿里云账号 并完成实名认证(用于服务器购买与百炼API开通);
    • 辅助账号:GitHub账号(案例下载、Skill开发用);
  2. 工具准备:
    • 终端/命令行工具:Win11用PowerShell(管理员模式),MacOS/Linux用自带终端;
    • 编辑工具:VS Code/记事本(修改配置文件用);
    • 核心工具:Docker(实现环境隔离,避免依赖冲突);
  3. 环境要求:
    • 内存≥4GiB(支持基础执行与多Agent协作);
    • 网络通畅(用于API调用、案例下载、Skill安装)。

(二)方案一:阿里云部署(推荐,稳定优先,支持7×24小时自动化)

适合需要长期运行自动化任务、多设备访问、团队共享的用户,步骤如下:

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

第一步:打开访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面,找到并点击【一键购买并部署】。
OpenClaw1.png
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第二步:打开选购阿里云轻量应用服务器,配置参考如下:

  • 镜像:OpenClaw(Moltbot)镜像(已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像)
  • 实例:内存必须2GiB及以上。
  • 地域:默认美国(弗吉尼亚),目前中国内地域(除香港)的轻量应用服务器,联网搜索功能受限。
  • 时长:根据自己的需求及预算选择。

轻量应用服务器OpenClaw镜像.png
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第三步:打开访问阿里云百炼大模型控制台,找到密钥管理,单击创建API-Key。

阿里云百炼密钥管理图.png

前往轻量应用服务器控制台,找到安装好OpenClaw的实例,进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令,生成访问OpenClaw的Token。
阿里云百炼密钥管理图2.png

  • 端口放通:需要放通对应端口的防火墙,单击一键放通即可。
  • 配置百炼API-Key,单击一键配置,输入百炼的API-Key。单击执行命令,写入API-Key。
  • 配置OpenClaw:单击执行命令,生成访问OpenClaw的Token。
  • 访问控制页面:单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

阿里云百炼Coding Plan 配置教程:创建API-Key,推荐访问订阅阿里云百炼Coding Plan,阿里云百炼Coding Plan每天两场抢购活动,从按tokens计费升级为按次收费,可以进一步节省费用!
CodingPlan.png

  • 购买后,在控制台生成API Key。注:这里复制并保存好你的API Key,后面要用。
    image.png
  • 回到轻量应用服务器-控制台,单击服务器卡片中的实例 ID,进入服务器概览页。
    image.png
  • 在服务器概览页面单击应用详情页签,进入服务器详情页面。
    image.png
  • 端口放通在OpenClaw使用步骤区域中,单击端口放通下的执行命令,可开放获取OpenClaw 服务运行端口的防火墙。
    image.png
  • 这里系统会列出我们第一步中创建的阿里云百炼 Coding Plan的API Key,直接选择就可以。
    image.png
  • 获取访问地址单击访问 Web UI 面板下的执行命令,获取 OpenClaw WebUI 的地址。
    image.png
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1. 服务器选购与实例创建

  1. 访问登录阿里云百炼大模型服务平台,点击“创建实例”;
  2. 核心配置选择(兼顾稳定与成本):
    • 地域:中国香港/新加坡(免备案,网络通畅,支持多平台联动);
    • 镜像:应用镜像→OpenClaw(Clawdbot)官方镜像(已预装Node.js、Docker等核心依赖);
    • 实例规格:2vCPU+4GiB内存+40GiB ESSD+5Mbps带宽(支持10+Agent同时运行);
    • 付费类型:按需付费(测试用)/ 包年包月(长期使用);
    • 登录密码:设置强密码(≥12位,含大小写字母、数字、特殊符号)。
  3. 完成支付后,记录服务器公网IP(后续配置需使用)。

2. 端口放行与远程连接

  1. 进入实例详情页,点击“防火墙”→“添加规则”,放行以下端口:
    • 22端口(SSH远程连接);
    • 18789端口(OpenClaw控制台);
    • 443/80端口(API调用、案例下载、Skill市场访问);
  2. 远程连接服务器(使用阿里云WebShell或FinalShell):
    ssh root@你的服务器公网IP
    

3. Docker部署OpenClaw(核心步骤)

# 步骤1:更新系统依赖,确保Docker正常运行
sudo yum update -y && sudo yum install -y git

# 步骤2:拉取OpenClaw 2026.3.8官方镜像
docker pull openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤3:创建数据目录(含配置、案例、Skill、日志)
mkdir -p /opt/openclaw/{
   config,skills,cases,logs,workspaces}
chmod -R 777 /opt/openclaw

# 步骤4:启动OpenClaw容器(启用全功能支持)
docker run -d \
 --name openclaw \
 --restart always \
 -p 18789:18789 \
 -v /opt/openclaw/config:/app/config \
 -v /opt/openclaw/skills:/app/skills \
 -v /opt/openclaw/cases:/app/cases \
 -v /opt/openclaw/logs:/app/logs \
 -v /opt/openclaw/workspaces:/app/workspaces \
 -e TZ=Asia/Shanghai \
 -e ENABLE_ALL_FEATURES=true \
 openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤5:进入容器,初始化系统(参考文章核心命令)
docker exec -it openclaw bash
openclaw onboard  # 启动设置向导,按提示操作(安全提示选NO)
openclaw gateway install  # 安装后台网关服务(仅需执行一次)

# 步骤6:安装核心依赖(解决常见环境问题)
npm install -g acpx playwright puppeteer-agent

# 步骤7:下载102个实战案例(直接复用)
git clone https://github.com/clawhub/openclaw-cases.git /app/cases/102-cases

# 步骤8:验证安装成功(显示版本号即为成功)
openclaw --version

4. 部署验证

浏览器输入 http://服务器公网IP:18789,使用生成的Token登录,若能看到“案例管理”“Skill市场”选项,说明基础部署成功。

(三)方案二:本地部署(Win11/MacOS/Linux,隐私优先)

适合个人使用、注重数据隐私、无需全天候运行的用户,分系统提供详细步骤:

1. Windows11系统部署

  1. 安装Docker Desktop(官网下载,按提示安装并启动);
  2. 打开PowerShell(管理员模式),复制以下命令逐行执行:
# 步骤1:拉取OpenClaw官方镜像
docker pull openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤2:创建本地工作目录(含所有核心数据)
mkdir -p ~/OpenClaw-Full/{
   config,skills,cases,logs,workspaces}

# 步骤3:启动OpenClaw容器
docker run -d `
 --name openclaw `
 --restart always `
 -p 18789:18789 `
 -v ~/OpenClaw-Full/config:/app/config `
 -v ~/OpenClaw-Full/skills:/app/skills `
 -v ~/OpenClaw-Full/cases:/app/cases `
 -v ~/OpenClaw-Full/logs:/app/logs `
 -v ~/OpenClaw-Full/workspaces:/app/workspaces `
 -e TZ=Asia/Shanghai `
 -e ENABLE_ALL_FEATURES=true `
 openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤4:进入容器,初始化系统并安装依赖
docker exec -it openclaw bash
openclaw onboard  # 初始化向导
openclaw gateway install
npm install -g acpx playwright puppeteer-agent
git clone https://github.com/clawhub/openclaw-cases.git /app/cases/102-cases

# 步骤5:验证安装成功
openclaw --version
  1. 部署验证:浏览器输入 http://localhost:18789,登录后查看功能完整性,确认部署成功。

2. MacOS 12+系统部署

  1. 安装Docker Desktop(官网下载,拖拽到应用程序文件夹并启动);
  2. 打开终端,复制以下命令逐行执行:
# 步骤1:拉取OpenClaw官方镜像
docker pull openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤2:创建本地工作目录
mkdir -p ~/OpenClaw-Full/{
   config,skills,cases,logs,workspaces}

# 步骤3:启动OpenClaw容器
docker run -d \
 --name openclaw \
 --restart always \
 -p 18789:18789 \
 -v ~/OpenClaw-Full/config:/app/config \
 -v ~/OpenClaw-Full/skills:/app/skills \
 -v ~/OpenClaw-Full/cases:/app/cases \
 -v ~/OpenClaw-Full/logs:/app/logs \
 -v ~/OpenClaw-Full/workspaces:/app/workspaces \
 -e TZ=Asia/Shanghai \
 -e ENABLE_ALL_FEATURES=true \
 openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤4:进入容器,初始化系统并安装依赖
docker exec -it openclaw bash
openclaw onboard
openclaw gateway install
npm install -g acpx playwright puppeteer-agent
git clone https://github.com/clawhub/openclaw-cases.git /app/cases/102-cases

# 步骤5:验证安装成功
openclaw --version
  1. 部署验证:浏览器输入 http://localhost:18789,登录后测试,确认部署成功。

3. Linux系统部署(Ubuntu 22.04+)

  1. 安装Docker(若未安装):
    curl -fsSL https://get.docker.com | bash
    sudo systemctl start docker
    sudo systemctl enable docker
    
  2. 复制以下命令逐行执行:
# 步骤1:拉取OpenClaw官方镜像
sudo docker pull openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤2:创建本地工作目录
mkdir -p ~/OpenClaw-Full/{
   config,skills,cases,logs,workspaces}

# 步骤3:启动OpenClaw容器
sudo docker run -d \
 --name openclaw \
 --restart always \
 -p 18789:18789 \
 -v ~/OpenClaw-Full/config:/app/config \
 -v ~/OpenClaw-Full/skills:/app/skills \
 -v ~/OpenClaw-Full/cases:/app/cases \
 -v ~/OpenClaw-Full/logs:/app/logs \
 -v ~/OpenClaw-Full/workspaces:/app/workspaces \
 -e TZ=Asia/Shanghai \
 -e ENABLE_ALL_FEATURES=true \
 openclaw/openclaw:2026.3.8

# 步骤4:进入容器,初始化系统并安装依赖
sudo docker exec -it openclaw bash
openclaw onboard
openclaw gateway install
npm install -g acpx playwright puppeteer-agent
git clone https://github.com/clawhub/openclaw-cases.git /app/cases/102-cases

# 步骤5:验证安装成功
openclaw --version
  1. 部署验证:浏览器输入 http://localhost:18789,登录后测试,确认部署成功。

三、核心命令速查:90%日常操作直接用(参考文章重点整理)

参考文章指出,大多数用户不爱看官方长文档,以下整理高频核心命令,覆盖初始化、网关管理、技能管理等场景,直接复制执行:

(一)基础初始化命令

# 启动设置向导(安装后首用/重置配置)
openclaw onboard

# 查看OpenClaw版本
openclaw --version

# 安全审计(定期运行,检测风险)
openclaw security audit --deep

(二)网关管理命令(核心,网关挂了则无法使用)

# 前台启动网关(关闭终端即停止,适合调试)
openclaw gateway

# 后台启动网关(推荐日常使用)
openclaw gateway start

# 停止后台网关
openclaw gateway stop

# 重启网关(修改配置/安装技能后必执行)
openclaw gateway restart

# 安装后台网关服务(仅需执行一次)
openclaw gateway install

# 查看网关状态
openclaw gateway status

(三)技能与案例管理命令

# 安装技能(从ClawHub市场)
openclaw skills install 技能名

# 启用技能
openclaw skills enable 技能名

# 禁用技能
openclaw skills disable 技能名

# 查看已安装技能
openclaw skills list

# 运行指定案例
openclaw cases run 案例名

(四)Agent与记忆管理命令

# 创建新Agent
openclaw agents add --id AgentID --name "Agent名称"

# 启动Agent
openclaw agents start  AgentID

# 停止Agent
openclaw agents stop  AgentID

# 查看Agent列表
openclaw agents list

# 创建长期记忆文件
openclaw memory create --type long-term --content "用户偏好/原则"

(五)诊断与日志命令

# 查看日志(排查问题)
openclaw logs

# 清理7天前日志
openclaw logs clean --days 7

# 检查系统状态
openclaw doctor

四、免费API配置:阿里云百炼Coding Plan(驱动执行与协作)

OpenClaw的自主执行与多Agent协作,需调用AI模型理解指令、拆解任务。阿里云百炼Coding Plan提供7000万免费Token(90天有效期),足够轻量到中度使用,配置步骤如下:

1. 获取阿里云百炼Coding Plan API-Key

  1. 访问登录阿里云百炼大模型服务平台,进入“密钥管理”页面;
  2. 点击“创建API-Key”,选择归属账号与业务空间(默认即可);
  3. 生成后立即复制API-Key(仅生成时可完整查看,妥善保存,避免泄露);
  4. 进入“额度管理”页面,点击“领取免费额度”,7000万Token自动到账;
  5. 关闭自动续费:避免免费额度用完后自动扣费,路径:控制台→额度管理→自动续费→关闭。

2. 配置OpenClaw关联API(成本优化版)

# 步骤1:进入容器内部(阿里云/本地部署通用)
docker exec -it openclaw bash

# 步骤2:编辑全局配置文件
nano /app/config/openclaw.json

# 步骤3:替换模型与核心配置(保留其他原有配置)
{
   
  "model": {
   
    "provider": "alibaba-cloud",
    "apiKey": "你的百炼Coding Plan API-Key",
    "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    "defaultModel": "bailian/qwen-turbo",
    "parameters": {
   
      "temperature": 0.6  # 平衡创造性与执行准确性
    }
  },
  "heartbeat": {
   
    "enabled": true,
    "interval": 300  # 心跳间隔5分钟,避免高频调用导致高额花费
  },
  "costControl": {
   
    "maxTokensPerRequest": 4096,
    "dailyTokenLimit": 100000  # 每日Token上限,参考文章推荐配置
  },
  "security": {
   
    "sensitiveDataFilter": true,
    "apiKeyProtection": true  # 防止API Key泄露
  }
}

3. 保存配置并重启服务

# 步骤1:按Ctrl+O保存,Ctrl+X退出nano编辑器
# 步骤2:退出容器
exit

# 步骤3:重启网关,使配置生效(参考文章核心命令)
docker restart openclaw

4. API配置验证

登录OpenClaw控制台,发送指令“运行案例‘邮件新闻转通勤播客’,使用百炼模型生成播客脚本”,若能正常启动自动化流程并返回脚本,说明API配置成功。

五、避坑指南:15条血泪教训,少走90%弯路(参考文章核心总结)

参考文章作者整理了大量实战避坑经验,以下是高频踩坑点与解决方案:

(一)安装与环境避坑(5条)

  1. Node版本过低/过高:OpenClaw 2026.3.8要求Node.js≥22.x,使用Docker部署可避免版本冲突;
  2. WSL2权限问题(Windows用户):优先使用Docker,或执行 wsl --install 安装WSL2后再部署;
  3. 端口冲突:18789端口被占用时,修改映射端口(如-p 18790:18789);
  4. 国内镜像加速:npm配置国内镜像,避免依赖下载超时:
     npm config set registry https://registry.npmmirror.com
    
  5. 网关启动失败:启动后无蓝色日志输出即为失败,执行 openclaw doctor 排查,或重新初始化(openclaw onboard)。

(二)成本控制避坑(3条)

  1. Heartbeat配置不当月烧$205:按参考文章推荐,将interval设为300秒(5分钟),避免高频心跳;
  2. Token消耗过快:启用每日限额(dailyTokenLimit: 100000),优先使用免费模型;
  3. 闲置Agent后台消耗:停止不用的Agent(openclaw agents stop AgentID),减少无效调用。

(三)安全避坑(4条)

  1. API Key泄露风险:启用apiKeyProtection: true,不将配置文件截图分享;
  2. 恶意提示风险:启用沙箱模式,限制高危操作,定期运行openclaw security audit --deep
  3. 数据泄露风险:本地部署优先,敏感文件不放入OpenClaw可访问目录;
  4. 权限过大风险:Agent仅授予必要权限,禁用不必要的系统命令执行技能。

(四)功能避坑(3条)

  1. Agent“失忆”:启用三层记忆系统,创建长期记忆文件,避免超长会话;
  2. 技能安装后无法使用:安装后必须重启网关(openclaw gateway restart);
  3. 案例运行失败:检查所需技能是否安装,配置文件是否正确填写(如API Key、账号信息)。

六、常见问题解答(FAQ,参考文章高频问题整理)

  1. 问题1:网关启动后,浏览器无法访问控制台(http://localhost:18789)?
    解决方案:

    • 检查网关是否真的启动(openclaw gateway status,显示“running”即为成功);
    • 关闭电脑防火墙(临时测试),或放行18789端口;
    • 确认容器端口映射正确(启动命令含-p 18789:18789);
    • 本地部署若仍失败,重启Docker Desktop后重试。
  2. 问题2:运行案例时提示“Token额度不足”?
    解决方案:

    • 登录阿里云百炼控制台,确认免费额度未过期(90天有效期);
    • 优化costControl配置,降低maxTokensPerRequest
    • 关闭闲置Agent与不必要的技能,减少无效消耗;
    • 切换至轻量模型(bailian/qwen-turbo),降低Token消耗。
  3. 问题3:Agent无法接收飞书/微信消息?
    解决方案:

    • 检查渠道配置是否正确(飞书/微信的AppID、AppSecret已填写);
    • 重启网关与渠道服务(openclaw gateway restart);
    • 确认飞书/微信机器人已加入群聊,且未被限制权限;
    • 查看日志排查(openclaw logs | grep 渠道名)。
  4. 问题4:如何重置OpenClaw配置(“养废了”想重新开始)?
    解决方案:

    # 停止网关
    openclaw gateway stop
    # 重置配置
    openclaw config reset
    # 重新初始化
    openclaw onboard
    # 启动网关
    openclaw gateway start
    

七、总结:OpenClaw的核心价值是“让AI替你干活”

参考文章的核心观点直击本质:AI的真正价值不是“陪你聊天”,而是“帮你完成完整任务”。OpenClaw作为开源本地AI执行平台,让你从“亲自动手”升级为“指挥AI动手”——普通用户半小时跑通自动化案例,开发者快速实现工程自动化,创作者解放重复劳动,真正发挥AI的生产力价值。

本文整合核心资源(102个案例、高频命令、避坑指南),补充全平台部署与免费API配置,用户可按以下路径快速落地:

  1. 选型:团队共享、长期运行选阿里云,个人使用、隐私优先选本地部署;
  2. 部署:用Docker完成基础部署,避免环境冲突;
  3. 配置:申请阿里云百炼免费API,优化成本与安全参数;
  4. 上手:从简单案例(如“邮件转播客”)入手,熟悉核心命令;
  5. 优化:按避坑指南控制成本、加固安全,长期稳定使用。

2026年,“养虾”不再是技术爱好者的专属,而是普通人提升效率、开发者降低成本的必备选择。通过本文的指南,你也能轻松“养虾”,让OpenClaw成为你的“数字员工”,把重复劳动交给AI,把时间还给更有价值的创造性工作。

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2026年,OpenClaw(曾用名Clawdbot、Moltbot)凭借强大的任务自动化能力与灵活的多模型兼容特性,成为AI助手领域的热门选择。它支持系统控制、浏览器自动化、多平台渠道交互等核心功能,可通过API集成各类大模型,实现“自然语言指令驱动全流程自动化”。本文将完整拆解OpenClaw的**本地部署**、**2026年阿里云极简部署**、**Discord Bot配置**,并重点详解**阿里云百炼API集成**(含免费额度申请),所有代码命令可直接复制执行,覆盖从环境准备到功能验证的全流程,零基础也能快速落地。
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12天前
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人工智能 前端开发 Serverless
10 分钟部署 Qwen3!阿里云 FunctionAI 模板实测,成本低至 ¥0.5/小时
通义千问Qwen3正式开源8款混合推理模型,含2款MoE(如Qwen3-235B-A22B)和6款Dense模型(从0.6B到32B),支持119种语言、思考/非思考双模式,在代码、数学等基准测试中表现优异。依托阿里云函数计算FC与FunctionAI平台,提供vLLM/SGLang/Ollama等多种部署方式,开箱即用。
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1天前
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人工智能 安全 API
从部署到落地!玩转OpenClaw 2026保姆级完整手册(阿里云/本地部署+百炼API配置+飞书集成)
2026年,AI工具的竞争早已从“对话能力”转向“执行效率”。大多数人用AI仍停留在“你问我答”的高级搜索阶段,而真正的生产力升级,来自能“自己干活”的AI执行系统——OpenClaw作为首个开源本地部署的AI Agent平台,正是这一趋势的核心代表。
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18天前
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JavaScript 搜索推荐 前端开发
从提示工程转向 上下文工程,6种让LLM在生产环境中稳定输出的技术
本文系统阐述“上下文工程”(Context Engineering)——生产级AI系统的核心能力。它不依赖提示词优化,而是通过选择性检索、上下文压缩、层次化布局、动态查询重构、记忆注入与工具感知六大技术,精准控制模型在运行时“看到什么、何时看、如何看”,从而根治幻觉、提升准确率、降低Token消耗,让小模型也能稳定输出高质量结果。
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