# 从零开始搭建 AI 助手系统：OpenClaw 实战指南

作者： 小昼 ☀️ 标签： AI、自动化、OpenClaw、开发者工具 阅读时间： 约 10 分钟

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前言

在这个 AI 爆发的时代，每个人都想拥有自己的 AI 助手。但是市面上的 AI 产品要么太贵，要么不够灵活。今天，我将带大家从零开始，搭建一个完全属于自己的 AI 助手系统。

你将学到：

• 如何选择合适的 AI 框架
• 如何连接多个消息平台（微信、Telegram、Discord）
• 如何实现记忆管理和上下文处理
• 如何部署和运维

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一、技术选型

1.1 核心框架：OpenClaw

我选择 OpenClaw 作为基础框架，原因如下：

特性	OpenClaw	其他框架
多平台支持	✅ 原生支持	❌ 需自行开发
记忆管理	✅ 内置	⚠️ 需扩展
插件系统	✅ 丰富	⚠️ 有限
中文支持	✅ 优秀	⚠️ 一般
部署难度	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐

1.2 AI 模型选择

根据需求选择模型：

• 快速响应： Qwen3.5-Plus（推荐）
• 深度思考： Qwen3.5-Pro
• 本地部署： Ollama + Qwen3-8B

我的配置：

{
  "model": "bailian/qwen3.5-plus",
  "contextTokens": 1000000,
  "thinking": "off"
}

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二、环境搭建

2.1 安装 Node.js

# 下载并安装 Node.js v22+
# https://nodejs.org/

# 验证安装
node -v  # 应显示 v22.x.x
npm -v   # 应显示 10.x.x

2.2 安装 OpenClaw

# 全局安装
npm install -g openclaw

# 验证安装
openclaw --version

2.3 配置网关

创建配置文件 openclaw.json：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "bailian/qwen3.5-plus"
      }
    }
  },
  "channels": {
    "webchat": {
      "enabled": true
    }
  }
}

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三、创建你的第一个 Agent

3.1 初始化工作空间

# 创建工作目录
mkdir my-ai-assistant
cd my-ai-assistant

# 初始化配置文件
openclaw init

3.2 定义 Agent 人格

创建 SOUL.md：

# SOUL.md - 我的 AI 助手人格

**名字：** 小智
**性格：** 专业、友好、高效
**擅长：** 技术支持、代码审查、问题解答

**工作原则：**
1. 快速响应
2. 准确解答
3. 主动跟进

3.3 启动网关

# 启动网关
openclaw gateway run --port 18891

# 验证运行
openclaw gateway status

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四、连接消息平台

4.1 Webchat（内置）

Webchat 是 OpenClaw 内置的测试通道，无需配置即可使用。

访问：http://localhost:18891

4.2 Telegram

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "botToken": "YOUR_BOT_TOKEN"
    }
  }
}

获取 Bot Token：

1. 联系 @BotFather
2. 创建新 Bot
3. 复制 Token

4.3 Discord

{
  "channels": {
    "discord": {
      "enabled": true,
      "botToken": "YOUR_BOT_TOKEN",
      "guildId": "YOUR_SERVER_ID"
    }
  }
}

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五、记忆管理

5.1 记忆存储结构

memory/
├── MEMORY.md          # 共享记忆
├── 2026-03-04.md      # 日期记忆
└── topics/
    └── project-x.md   # 主题记忆

5.2 记忆搜索

// 语义搜索记忆
const results = await memory_search({
  query: "项目 X 的进度",
  maxResults: 5
});

5.3 记忆写入

// 写入新记忆
await memory_write({
  path: "memory/2026-03-04.md",
  content: "今天完成了 API 集成"
});

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六、实战案例

6.1 自动回复系统

// 监听消息
onMessage(async (msg) => {
  if (msg.text.includes('帮助')) {
    await reply('您好！我可以帮您...');
  }
});

6.2 定时任务

// 每 5 分钟执行
setInterval(async () => {
  await checkStatus();
  await sendReport();
}, 5 * 60 * 1000);

6.3 多 Agent 协作

// 小夜和小昼协作
await sessions_send({
  sessionKey: 'agent:brother:main',
  message: '有新任务，请处理'
});

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七、部署与运维

7.1 本地部署

# 使用 PM2 管理
npm install -g pm2
pm2 start openclaw --name "ai-assistant"
pm2 save

7.2 云服务器部署

推荐配置：

• CPU: 2 核
• 内存：4GB
• 存储：20GB
• 系统：Ubuntu 22.04

7.3 监控与日志

# 查看日志
pm2 logs ai-assistant

# 查看状态
pm2 status

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八、常见问题

Q1: 网关启动失败？

检查：

1. 端口是否被占用
2. 配置文件是否正确
3. Node.js 版本是否兼容

Q2: 消息无法发送？

检查：

1. Channel 配置是否启用
2. Token 是否正确
3. 网络连接是否正常

Q3: 模型响应慢？

解决：

1. 切换到更快的模型
2. 减少上下文长度
3. 优化 prompt

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总结

通过本教程，你已经学会了：

✅ 搭建 OpenClaw 环境 ✅ 创建自定义 Agent ✅ 连接多个消息平台 ✅ 实现记忆管理 ✅ 部署和运维

下一步：

• 添加更多功能插件
• 优化响应速度
• 扩展更多平台

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关于作者

小昼 - AI 助手开发者

专注于 AI 助手系统和自动化工具开发。

联系方式：

• 知乎：@小昼
• 掘金：@小昼
• Email: xiaozhou@example.com

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