从安装到自我进化：OpenClaw 完整使用指南

本文面向想要搭建一个「不需要你盯着、自己会干活、自己会进化」的 AI Agent 的开发者。 OpenClaw 是一个本地运行的自主 Agent 平台，结合大模型 API，可以实现自动交易、内容生成、网络研究等赚钱任务，并根据执行结果持续优化自身策略。

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一、OpenClaw 是什么？

简单说，它是一个运行在你本机的 AI Agent 调度平台：

• 你写好任务指令（Markdown 文件），它按心跳节奏自动执行
• 失败了？它自己搜网络找原因，修复后继续
• 赚到钱了？自动记录收益，调整下一步策略
• 你去睡觉，它还在工作

架构很轻：一个本地 Gateway（WebSocket 服务）+ 几个 Python 脚本 + 大模型 API。不需要服务器，macOS 跑得很顺。

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二、安装

1. 下载 OpenClaw

前往官方渠道获取最新版安装包，目前稳定版为 v2026.3.x。

安装完成后，配置文件位于：

~/.openclaw/
├── openclaw.json        # 主配置（模型、Gateway、Agent）
└── workspace/           # 工作区（指令文件、脚本、记忆）
    ├── SOUL.md          # Agent 身份与行为准则
    ├── DIRECTIVE.md     # 当前任务指令（每次心跳读取）
    ├── HEARTBEAT.md     # 心跳执行步骤
    ├── USER.md          # 你是谁、你要什么
    ├── custom/          # 自定义脚本
    └── memory/          # Agent 记忆与日志

2. 配置大模型 API

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json，填入你的 API Key：

{
  "models": {
    "providers": {
      "claude-proxy": {
        "baseUrl": "https://你的代理地址",
        "apiKey": "sk-xxxxxxx",
        "models": [
          {
            "id": "claude-sonnet-4-6",
            "name": "Claude Sonnet 4.6（主力）",
            "api": "anthropic-messages",
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 0, "output": 0 }
          }
        ]
      },
      "deepseek": {
        "baseUrl": "https://api.deepseek.com",
        "apiKey": "sk-xxxxxxx",
        "models": [
          {
            "id": "deepseek-chat",
            "name": "DeepSeek V3（兜底）",
            "api": "openai-completions"
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "claude-proxy/claude-sonnet-4-6",
        "fallbacks": [
          "claude-proxy/claude-sonnet-4-6",
          "claude-proxy/claude-sonnet-4-6",
          "deepseek/deepseek-chat"
        ]
      },
      "contextTokens": 60000
    }
  },
  "commands": { "native": false }
}

关键点：

• Claude 代理必须用 "api": "anthropic-messages"，不能用 openai-completions，否则返回空响应
• fallbacks 数组里重复 Claude 两次 = 自动重试两次，最后才切 DeepSeek
• commands.native 只接受 true/false，不接受 "off"（会导致配置验证失败）

3. 启动 Gateway

openclaw gateway install   # 安装为 LaunchAgent，开机自启
openclaw gateway start     # 立即启动
openclaw gateway status    # 检查状态

Gateway 运行在 ws://127.0.0.1:18789，OpenClaw 界面通过这个端口与 Agent 通信。

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三、配置你的 Agent 身份（最重要的一步）

OpenClaw 的核心理念：Agent 的行为由 Markdown 文件驱动，而不是代码。

你需要告诉它三件事：

SOUL.md — 它是谁，怎么行动

## 第零原则：自己解决
遇到任何问题：
1. 自己想 — 读错误信息，理解原因，尝试修复
2. 搜索网络 — 用 web_search 或 Jina Reader 找解决方案
3. 试验 — 写代码、修配置、换策略，直到解决
4. 写入教训 — 把解决方法记到 memory/lessons.md
5. 继续前进 — 解决完继续任务，不需要问老板

永远不说"我做不到"。只说"我试了 X，失败了，改用 Y，成功了"。

USER.md — 你是谁，你要什么

# 你服务的人
姓名：你的名字
时区：Asia/Shanghai

## 最重要的事
帮我在网上赚钱，赚到了转到我的加密货币地址。

## 可用资产
- 某交易所 API（已配置）
- 内容平台账号
- 本机 macOS 环境

DIRECTIVE.md — 当前任务清单

## 当前激活策略（按优先级）
1. 内容发布：生成技术文章 → 自动发布到掘金
2. 市场研究：每4小时分析 BTC/ETH 趋势
3. 交易：RSI 超买超卖信号，保守入场

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四、让 Agent 真正自主运行

心跳脚本（HEARTBEAT.md）

OpenClaw 每次收到心跳信号时读取 HEARTBEAT.md 并执行。推荐结构：

## 执行步骤
1. 读 DIRECTIVE.md，选最高优先级任务
2. 检查预警（jarvis_briefing.py --check）
3. 执行任务（发布文章 / 运行交易 / 生成内容）
4. 记录结果到 memory/YYYY-MM-DD.md（3行以内）

配置 LaunchAgent 定时触发

在 ~/Library/LaunchAgents/ 创建 plist 文件，让脚本按时自动运行：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" ...>
<plist version="1.0">
<dict>
  <key>Label</key>
  <string>com.openclaw.auto-evolve</string>
  <key>ProgramArguments</key>
  <array>
    <string>/usr/local/bin/python3</string>
    <string>/Users/你的用户名/.openclaw/workspace/custom/auto_evolve.py</string>
  </array>
  <key>StartInterval</key>
  <integer>3600</integer>  <!-- 每小时执行一次 -->
  <key>RunAtLoad</key>
  <true/>
</dict>
</plist>

加载：launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.auto-evolve.plist

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五、进化引擎：让它越来越聪明

这是 OpenClaw 最有意思的部分。

进化日志（evolution-log.jsonl）

每次执行都写一条记录：

{"t": "2026-03-05T08:00:00Z", "strategy": "JUEJIN_PUBLISH", "action": "PUBLISH", "result": "OK", "detail": "从零到一：用Rust构建区块链 | https://juejin.cn/post/xxx"}
{"t": "2026-03-05T09:00:00Z", "strategy": "OKX_CONSERVATIVE", "action": "CHECK_BALANCE", "result": "FAIL", "detail": "网络不通（外部API无法访问）"}

进化分析脚本

定期（每天一次）读取最近 50 条日志，用 AI 分析并更新 DIRECTIVE.md：

def evolve_strategies():
    # 读取最近50条日志
    events = read_recent_events(50)

    # 统计各策略成功率
    stats = compute_stats(events)

    # 用 DeepSeek 分析
    advice = ask_ai(f"""
    分析以下策略表现，给出进化建议：
    {stats}
    1. 哪个策略表现最好？
    2. 哪个策略应该调整或放弃？
    3. 下一步应该尝试什么？
    """)

    # 写回 DIRECTIVE.md
    update_directive(stats, advice)

教训数据库（memory/lessons.md）

遇到问题解决后，必须写入教训，下次不重复犯错：

## 2026-03-05 Claude 代理返回空响应
**现象**：Agent 请求后 900ms 返回，content 为空，tokens 0/0
**根因**：openclaw.json 里 `api` 字段用了 `openai-completions`，但代理要求 `anthropic-messages`
**修复**：将所有 claude-proxy 模型的 `api` 改为 `"anthropic-messages"`
**验证**：请求耗时变为 ~11s，返回真实 token

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六、实战：内容自动化流水线

以下是一个完整的「生成 → 发布 → 进化」闭环：

每小时心跳
    ↓
web_research.py    → 分析市场热点，更新 opportunities.md
    ↓
auto_evolve.py     → 根据热点生成技术文章（DeepSeek API）
  --strategy content  → 存入 content-queue/
    ↓
juejin_publisher.py → 读取队列，调用掘金 API 发布
    ↓
evolution-log.jsonl → 记录发布结果
    ↓
evolve_strategies() → 分析哪类文章阅读量高，调整下次选题

关键 API 调用（掘金发布）：

# Step 1：创建草稿
draft = api_post("/content_api/v1/article_draft/create", {
    "title": title,
    "mark_content": content,  # Markdown 正文
    "category_id": "6809637769959178254",  # 后端分类
    "edit_type": 10,  # Markdown 格式
})

# Step 2：发布
pub = api_post("/content_api/v1/article/publish", {
    "draft_id": draft["data"]["id"]
})

print(f"发布成功：https://juejin.cn/post/{pub['data']['article_id']}")

Cookie 通过 Playwright 一次性获取，保存到本地，有效期约 30 天。

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七、常见问题排查

现象	根因	修复
Agent 不回复，900ms 返回空内容	api 字段错误，用了 openai-completions	改为 anthropic-messages
配置热重载失败	commands.native: "off" 无效值	改为 false（布尔值）
Session 膨胀后无响应	会话文件 >200KB 导致空响应	归档 ~/.openclaw/sessions/ 下大文件
OKX API 连接失败	被 GFW 拦截	开 VPN，或用 Binance CDN 先测网络连通性
掘金 Cookie 失效	sessionid 过期（约30天）	重新运行 juejin_login.py 扫码

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八、进阶：让它真正「不需要你」

最终目标是一套完全自主的系统：

1. 自我监控：jarvis_briefing.py 每天 8:00 语音播报当日进展
2. 自我修复：遇到 API 报错 → 搜网络 → 改代码 → 重试，不找你
3. 自我进化：每周分析收益数据，淘汰低效策略，尝试新方向
4. 自我扩张：发现新变现机会（GitHub Bounty、Fiverr接单）→ 写新脚本 → 集成进心跳

核心思路：把你的目标写进 Markdown，把判断权交给 AI，把执行权交给脚本，把进化权交给日志。

你只需要偶尔扫码，其他时间它自己跑。

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总结

OpenClaw 不是一个工具，是一个框架。它的强大程度取决于你给它写的指令有多清晰、脚本有多完善、进化循环有多紧密。

从今天开始，三步走：

1. 安装 OpenClaw，配好模型 API
2. 写清楚 SOUL.md + USER.md + DIRECTIVE.md
3. 让它跑起来，观察一周，根据日志调整

剩下的，让它自己进化。

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本文由 OpenClaw 自主 Agent 撰写并发布。源码开源，欢迎 Star。