OpenClaw 完全指南
1. 概述
OpenClaw是2026年爆火的开源本地优先AI代理平台，通过自然语言指令实现PC全功能自动化，真正替用户做事而非仅回答问题，具备本地优先、隐私可控、模型自由等核心优势，可构建7×24小时在线的私人智能助理。
2. OpenClaw 是什么
OpenClaw（原名Clawdbot/Moltbot）是2026年爆火的开源本地优先AI代理与自动化平台，由PSPDFKit创始人Peter Steinberger创建。
从本质上讲，OpenClaw与传统AI助手最大的不同在于：它不仅仅是聊天机器人，而是一个能真正"干活"的AI数字员工。用户通过Telegram、WhatsApp等消息应用发送自然语言指令，OpenClaw就能自动调用浏览器、文件系统、邮件等工具，完成整理文档、处理邮件、管理日历、办理航班值机等实际任务。
OpenClaw的核心特点：
- 本地优先：所有数据储存在用户自己的本地工作区，无需上传到云端
- 隐私可控：文件和日志完全留存本地，满足用户隐私需求
- 模型自由：支持Claude、ChatGPT、文心、DeepSeek等多种AI模型，可灵活切换
- 主动自动化：不仅能响应指令，还能自主规划和执行多步操作
- 多平台接入：支持Telegram、WhatsApp、钉钉、飞书等多种通讯平台
实际上，OpenClaw本质上是一个AI智能体的"编排层"，它将本地编排层连接至主流AI模型，让AI不再局限于被动应答，而是能主动规划、调用工具、串联多步操作，真正像一个数字世界的"全能助理"。
3. OpenClaw 的核心功能
OpenClaw的核心价值在于"具身操作"能力——能够像真人一样操作电脑桌面，真正执行任务而非仅提供建议。
3.1 办公场景
在办公方面，OpenClaw能够完成：
- 邮件管理：自动整理未读邮件、分类归档、自动回复
- 文档处理：生成会议纪要、将PPT自动转换为PDF、整理文档
- 服务器监控：实时监控服务器状态并预警异常
- 代码编写：支持代码编写、调试、代码审查
3.2 生活服务
在日常生活中，OpenClaw能够为生活提供便利：
- 信息查询：查询天气、预订餐厅、管理日程
- 在线办事：办理航班值机、网购抢购、火车票订购
- 智能提醒：结合天气预报自动调整提醒内容，如"每天早上8点提醒带伞"
- 偏好记忆：记住用户偏好，如点咖啡时记住喜欢的口味
3.3 技术操作
在技术领域，OpenClaw展现出强大的操作能力：
- 文件操作：读写文件、跨平台文件传输、整理文件夹
- 浏览器控制：浏览网页、填写表单、截图识别界面元素
- 系统调用：调用系统功能、执行终端命令、安装软件
- 自动化测试：模拟人类操作完成自动化测试
3.4 跨设备管理
在多设备协同场景下，OpenClaw提供了便捷的管理方式：
- 多设备绑定：可同时绑定家庭与公司电脑
- 远程操控：通过微信等通讯工具点选设备名称即可远程操控
- 实时同步：实时截图和执行过程，让用户随时了解任务进展
- 无缝切换：在不同设备间切换操作，无需中断
3.5 定时任务系统
OpenClaw支持用自然语言创建定时任务：
- 自然语言描述：用日常语言描述任务，如"提醒我两分钟后关煤气"
- 自动执行：设定时间后自动执行，无需人工干预
- 灵活调整：可随时修改或取消定时任务
3.6 长期记忆能力
OpenClaw具备强大的记忆功能：
- 本地存储：记忆存储在本地，数据安全可控
- 越用越聪明：随着使用次数增加，越来越了解用户习惯
- 精准回调：从过往对话中精准回调用户偏好设置
- 持续学习：自动学习和记住新的用户偏好
4. 技术架构
OpenClaw采用清晰的分层设计，主要由Gateway(网关)、Agent(智能体)、Skills(技能)、Memory(记忆)四大核心组件构成。
4.1 整体架构
从本质上讲，OpenClaw本质是AI智能体的"编排层"，通过将本地编排层连接至主流AI模型（如Claude、ChatGPT、文心、DeepSeek等），实现AI从被动应答到主动执行的转变。
4.2 核心组件
4.2.1 频道适配器(Channel Adapter)
频道适配器负责接收并处理来自不同通讯平台的消息。每种消息平台（Telegram、WhatsApp、微信、钉钉、飞书等）都有自己的专用适配器。
频道适配器的主要功能包括：
- 接收消息并进行标准化处理
- 提取附件和多媒体内容
- 将不同平台的消息格式转换为统一格式
- 向原始平台返回执行结果
4.2.2 网关服务器(Gateway Server)
网关服务器是任务/会话的协调者，是OpenClaw的核心组件。它负责将消息传递到正确的会话，并能够处理多个重叠的请求。
网关服务器的主要功能包括：
- 会话管理和路由
- 多任务协调和调度
- 使用基于车道(Lane)的命令队列序列化操作
- 每个会话有专用车道，低风险可并行执行的任务可在不同车道上并行执行
4.2.3 Agent执行器
Agent执行器负责实际的AI推理和工具执行。OpenClaw集成了Pi引擎作为"通用引擎"，提供模型抽象、流式推理、agent loop、工具执行等底层机制。
Agent执行器的特点：
- 通过SDK方式将Pi引擎嵌入到Gateway架构中
- 使用createAgentSession()实例化AgentSession
- 在进程内承担推理与工具循环
- 支持多种LLM API（Anthropic、OpenAI、本地模型等）
4.3 执行流程
一个典型的任务在OpenClaw中的执行流程如下：
flowchart TD
A[用户发送指令<br/>通过通讯平台] --> B[Channel组件接收<br/>转换为标准格式]
B --> C[Gateway接收<br/>任务调度]
C --> D[Agent调用LLM<br/>意图理解和任务规划]
D --> E[Agent调用工具<br/>文件系统/浏览器/终端]
E --> F[本地执行操作]
F --> G[Gateway返回结果<br/>至对应Channel]
G --> H[用户收到反馈]
style A fill:#e1f5e1
style H fill:#ffe1e1
流程说明：
- 指令接收：用户通过集成的通讯平台（如Telegram）发送自然语言指令
- 消息处理：消息被对应平台的Channel组件接收，转换为标准格式后发送至Gateway
- 任务调度：Gateway将指令和上下文提交给配置的Agent
- AI推理：Agent调用配置的LLM进行意图理解和任务规划
- 工具调用：Agent根据任务规划调用相应的工具（文件系统、浏览器、终端等）
- 执行操作：在本地设备上执行实际操作
- 结果返回：将执行结果通过Gateway返回给对应的Channel
- 用户反馈：通过原始通讯平台将结果发送给用户
4.4 架构优势
OpenClaw的技术架构具有以下优势：
- 模块化设计：各组件职责清晰，易于扩展和维护
- 并发处理：基于车道(Lane)的队列系统支持并行执行多个低风险任务
- 统一接口：Gateway作为统一协调中心，简化了多平台接入
- 本地执行：所有操作在本地设备上执行，保证隐私安全
- 模型无关：支持多种LLM API和本地模型，可根据需求灵活切换
- 进程内集成：Pi引擎以SDK方式嵌入，减少进程间通信开销
5. 记忆系统
OpenClaw的双模记忆架构是其核心竞争力之一，通过本地化设计解决了传统AI助手的"健忘"问题，支持跨会话个性化服务。
5.1 双模记忆架构
记忆系统采用双层存储机制：
| 记忆类型 | 存储方式 | 持续时间 | 主要功能 |
|---|---|---|---|
| 短期记忆 | 内存缓存 | 72小时内 | 缓存对话上下文，确保多轮交互连贯 |
| 长期记忆 | SQLite数据库 + Markdown文件 | 永久持久化 | 存储用户偏好、习惯、重要决策等信息 |
5.2 长期记忆存储结构
OpenClaw的长期记忆通过三层文件结构实现持久化：
5.2.1 MEMORY.md
MEMORY.md文件存储用户的长期决策与偏好设置，包括：
- 用户的核心偏好和习惯
- 重要决策和选择
- 系统配置信息
- 个人化的工作流程
5.2.2 memory/ 目录
memory/目录下按日期分片存储日常笔记，例如：
memory/2026-01-30.mdmemory/2026-01-31.md
每个文件记录当天的：
- 重要事件和对话
- 任务执行结果
- 用户反馈和调整
- 临时性的偏好变化
5.2.3 extraPaths
extraPaths支持外部文档索引，可以：
- 索引用户指定的外部文档
- 集成知识库和参考资料
- 扩展记忆系统的覆盖范围
5.3 记忆系统架构
flowchart TD
A[用户对话] --> B{检查记忆}
B -->|存在| C[读取相关记忆]
B -->|不存在| D[新建记忆条目]
C --> E[短期记忆缓存<br/>72小时]
D --> E
E --> F{超过72小时?}
F -->|是| G[存入长期记忆]
F -->|否| H[保留在缓存中]
G --> I[MEMORY.md<br/>长期决策与偏好]
G --> J[memory/目录<br/>日期分片]
G --> K[extraPaths<br/>外部文档索引]
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style K fill:#fff4e1
5.4 记忆系统的优势
OpenClaw记忆系统具有以下核心优势：
- 本地存储：所有记忆数据储存在用户本地工作区，完全掌控数据主权
- 隐私可控：无需上传到云端，避免隐私泄露风险
- 持续学习：随着使用时间增加，越来越了解用户习惯和偏好
- 跨会话连贯：短期缓存确保多轮对话的上下文连贯性
- 精准回调：从长期记忆中精准召回用户偏好和历史决策
- 可编辑性：记忆文件以Markdown格式存储，用户可直接查看和编辑
5.5 记忆持久化机制
记忆持久化遵循以下原则：
- 自动保存：重要决策和偏好自动存入MEMORY.md
- 按日归档：日常记录按日期分片存入memory/目录
- 灵活扩展：通过extraPaths集成外部知识库
- 结构清晰：三层存储结构便于管理和检索
- 版本可控：所有文件都是文本格式，易于版本管理
6. 应用场景
OpenClaw凭借"具身操作"能力，在个人和企业场景中展现出广泛的应用价值。
6.1 个人应用场景
对于个人用户而言，OpenClaw是一个7×24小时工作的私人智能助理，能够通过语音、文字发送指令，完成多种日常任务：
| 场景类型 | 具体任务 | 实际案例 |
|---|---|---|
| 文件管理 | 整理文件、清理垃圾、分类归档 | 自动整理下载文件夹，按类型分类文件 |
| 日程管理 | 提醒事项、预约服务、查看日历 | "每天早上8点提醒带伞"，结合天气预报调整 |
| 邮件处理 | 清理邮件、分类归档、自动回复 | 自动清理7.5万封未读邮件，分类归档 |
| 浏览器自动化 | 填写表单、浏览网页、在线办事 | 办理航班值机、火车票订购、网购抢购 |
| 数据查询 | 本地搜索、信息检索、数据分析 | 查找文件内容、搜索本地数据库 |
| 内容创作 | 生成文档、发布帖子、制作汇报 | 将PPT转换为PDF、生成会议纪要 |
| 生活服务 | 查询天气、预订餐厅、管理订阅 | 查看天气预报、预订餐厅、管理订阅服务 |
6.2 企业应用场景
对于企业用户，OpenClaw能适配多种业务场景，降低人力成本，提升办公效率：
| 场景类型 | 具体应用 | 效果 |
|---|---|---|
| 智能客服 | 自动回复客户咨询、处理常见问题 | 7×24小时在线，减少人工投入 |
| 办公自动化 | 批量处理文档、生成报表、数据整理 | 提升办公效率40%以上 |
| 系统集成 | 对接CRM/ERP系统、自动化业务流程 | 定制化集成，无需复杂技术部署 |
| 数据处理 | 批量分析数据、生成统计报告 | 快速处理大量数据，节省时间 |
| 合规管理 | 自动化审计、生成合规报告 | 保障数据安全合规 |
| 内部运维 | 监控服务器状态、自动预警异常 | 实时监控系统，及时发现问题 |
6.3 典型使用案例
案例一：航班值机自动化
通过编写Skills脚本，OpenClaw可以完全自主完成航班值机：
- 查找身份证、护照等证件文件
- 提取证件信息
- 填写值机表单
- 完成值机并发送登机牌给用户
案例二：活动智能推荐
用户看到线下活动海报时，拍照发送给OpenClaw：
- 自动识别活动信息
- 查看用户日历和日程
- 建议合适的参与时间
- 搜索活动评价
- 根据评价决定是否推荐参加
案例三：批量文档处理
企业用户可以一次性处理大量文档：
- 将PPT批量转换为PDF
- 提取文档内容生成摘要
- 整理成统一格式发送给客户
- 无需人工干预，自动完成
6.4 场景优势
OpenClaw在不同场景中展现出显著优势：
- 降低门槛：无需编程知识，通过自然语言即可完成任务
- 提升效率：自动处理重复性工作，据测试可提升办公效率40%以上
- 降低成本：一台Mac Mini即可7×24小时运行，节省人力成本
- 保障隐私：所有操作在本地执行，数据不离开用户设备
- 灵活扩展：通过Skills脚本自定义任务，满足个性化需求
- 持续学习：长期记忆系统能够记住用户偏好，越用越智能
7. 所需要的算力
OpenClaw的部署需要一定的硬件基础和算力支持，同时在选择使用场景时需要权衡成本与收益。
7.1 硬件要求
| 配置类型 | CPU | 内存 | 存储 | 操作系统 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| 最低配置 | ≥2核 | ≥2GB（必须≥2GB） | ≥40GB SSD | macOS / Linux / Windows | 学习测试，轻度使用 |
| 推荐配置 | ≥4核 | ≥4GB | ≥60GB SSD | macOS / Linux / Windows WSL2 | 日常使用，中等负载 |
| 理想配置 | ≥4核（支持虚拟化） | ≥8GB | ≥100GB SSD | macOS / Linux / Windows WSL2 | 重度使用，多任务并行 |
7.2 软件依赖
必备工具：
- Node.js ≥22（必须）
- Git（必须）
- Ollama ≥0.15.4（本地模型运行核心，可选但推荐）
可选工具：
- Docker（推荐用于沙箱隔离）
- Python 3.10-3.11（禁止3.12+，避免依赖冲突）
7.3 值得使用的场景
在以下场景中，OpenClaw能够发挥最大价值：
| 场景类型 | 说明 | 性价比 |
|---|---|---|
| 个人探索测试 | 学习Agent技术，体验AI自动化 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 重复性文件整理 | 自动清理垃圾邮件、整理下载文件夹 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 简单邮件处理 | 分类归档、自动回复常见邮件 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 定时任务执行 | 固定时间的提醒、备份、数据同步 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 个人日程管理 | 简单的日程安排和提醒 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 开发辅助 | 代码审查、文档生成、测试辅助 | ⭐⭐⭐ |
为什么值得？
- 一次性部署，长期收益：部署完成后可7×24小时自动运行
- 节省大量时间：自动处理重复性工作，据测试提升办公效率40%以上
- 学习成本低：无需编程知识，通过自然语言即可完成任务
- 可定制化：通过Skills脚本满足个性化需求
7.4 不值得使用的场景
在以下场景中，使用OpenClaw可能得不偿失：
| 场景类型 | 不推荐原因 | 风险等级 |
|---|---|---|
| 企业生产环境 | 安全风险大，缺乏统一治理 | 🔴 高 |
| 涉密岗位 | 数据安全无法保障，存在泄密风险 | 🔴 高 |
| 高同质化任务 | Token消耗巨大，成本不可控 | 🟡 中 |
| 硬件配置低的用户 | 普通PC无法为OpenClaw提供足够算力 | 🟡 中 |
| 对成本敏感的场景 | 账单可能达到数亿Token级别 | 🟠 高 |
| 需要实时响应 | LLM推理存在延迟，无法保证实时性 | 🟢 低 |
| 简单查询任务 | 使用搜索引擎更快捷 | 🟢 低 |
7.5 成本与算力分析
7.5.1 Token消耗问题
OpenClaw使用过程中存在严重的Token消耗问题：
- 上下文膨胀：context可能堆到61K，每次对话都要为历史买单
- ReAct轮次累积：多轮推理导致Token消耗呈指数增长
- 工具回填：工具执行结果需要回填到上下文
- 系统提示词开销：固定的系统提示词占用大量Token
实际案例：
- 有人一周账单跑到1.8亿Token
- 轻松对话几百万Token是常态
- 高同质化任务建议使用缓存，可优化90%的Token使用
7.5.2 硬件性能瓶颈
- 普通PC限制：淘汰的PC配置无法为OpenClaw提供足够支撑
- 云部署性能问题：即使部署到云端，性能瓶颈仍然存在
- GPU需求：虽然主要依赖LLM推理，但本地运行模型需要GPU支持
7.5.3 安全风险
- 恶意附加组件：技能市场发现数百个恶意Skills
- 工具调用失控：Gateway缺乏统一治理，安全风险陡然上升
- 数据泄露：本地部署虽然隐私较好，但仍需谨慎处理敏感数据
7.6 选择建议
建议使用OpenClaw的情况：
- 硬件配置满足推荐要求（4核CPU，4GB+内存）
- 主要是个人使用或学习测试
- 任务具有一定的重复性和自动化价值
- 能够承担相应的API调用成本
- 不涉及敏感或机密数据
不建议使用OpenClaw的情况：
- 计划用于企业生产环境
- 工作涉及涉密或敏感信息
- 硬件配置低于最低要求
- 对成本非常敏感
- 需要实时响应或高频交互
- 任务可以通过传统工具更高效完成
8. OpenClaw 与智谱 AutoGLM 对比
前段时间爆火的智谱AutoGLM与OpenClaw同属AI Agent领域，但定位和应用场景存在明显差异。
8.1 核心定位对比
| 维度 | OpenClaw | 智谱 AutoGLM |
|---|---|---|
| 目标平台 | PC/桌面环境 | 安卓移动设备 |
| 核心能力 | 本地优先、隐私可控 | 视觉识别、触控模拟 |
| 交互方式 | CLI/GUI + 多平台通讯 | 实时屏幕识别 + 语音/文本 |
| 模型支持 | 多种LLM自由切换 | 基于GLM-4系列 |
| 部署门槛 | 需要技术配置，支持云服务 | 开源免费，降低使用门槛 |
8.2 技术特点对比
OpenClaw的技术优势：
- 本地优先架构：所有数据存储在用户本地工作区，完全掌控数据主权
- 多平台接入：支持Telegram、WhatsApp、钉钉、飞书等多种通讯平台
- 双模记忆系统：短期缓存72小时，长期记忆通过SQLite+Markdown持久化
- 模型灵活性：支持Claude、ChatGPT、文心、DeepSeek等多种模型
- 技能扩展：通过Skills脚本自定义任务，满足个性化需求
智谱AutoGLM的技术优势：
- 视觉识别能力：集成OCR技术，精准识别屏幕内容
- 触控模拟：通过ADB桥接模拟触摸、滑动等人机交互
- 跨应用操作：无需APP适配，理论上可操作任何安卓应用
- 零代码建模：支持自然语言描述建模需求，自动完成特征工程
- 多模态支持：GLM-4系列支持文本、数值、类别混合数据建模
8.3 应用场景对比
| 场景类型 | OpenClaw 适用性 | 智谱AutoGLM 适用性 |
|---|---|---|
| 文件处理 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| 邮件管理 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| 日程管理 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 移动端操作 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 网购下单 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 社交互动 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 办公自动化 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 开发辅助 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
8.4 选择建议
选择OpenClaw的场景：
- 主要在PC/桌面环境工作
- 需要处理邮件、文档、代码等桌面任务
- 重视数据隐私和本地存储
- 需要整合多种通讯平台
- 硬件配置较好（4核CPU，4GB+内存）
选择智谱AutoGLM的场景：
- 主要使用移动设备（安卓手机/平板）
- 需要移动端自动化操作
- 需要视觉识别和屏幕理解
- 对成本敏感，不想承担高额API费用
- 想要快速体验AI Agent能力
9. 总结
OpenClaw通过"具身操作"能力突破传统AI助手局限，实现从被动应答到主动执行的转变。其核心价值在于本地优先、隐私可控、模型自由，通过双模记忆系统解决"健忘"问题。在个人和企业场景中展现出显著优势，但也面临硬件要求、Token消耗、安全风险等挑战。用户需根据自身需求、硬件配置和成本预算，合理选择使用方案。
