手把手教你搭建 OpenClaw AI 私人助理（保姆级教程）

手把手教你搭建 OpenClaw AI 私人助理（保姆级教程）

零基础也能学会！从安装到配置，打造属于你的 AI 助手。

前言

你有没有想过拥有一个这样的 AI 助手：

• 📱 在微信、飞书、Telegram 里自动回复消息
• 🧠 记住你的习惯和重要事项
• ⏰ 定时提醒你日程安排
• 💻 帮你写代码、写文章、查资料
• 🔒 数据完全掌握在自己手里

OpenClaw 就是这样一款开源的 AI 助手框架。本文将手把手教你从零开始部署。

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第一部分：准备工作

1.1 你需要什么？

硬件要求：

• 一台电脑或服务器（Windows/Mac/Linux 都行）
• 内存至少 4GB（推荐 8GB 以上）
• 磁盘空间至少 10GB

网络要求：

• 能访问 GitHub（用于下载）
• 能访问 Docker Hub（用于拉取镜像）
• 如果要用云端模型，需要对应的 API Key

1.2 安装 Docker

Docker 是最简单的部署方式，先来安装它。

Windows 安装 Docker

1. 访问 Docker 官网
2. 下载 Docker Desktop for Windows
3. 双击安装包，一路下一步
4. 安装完成后重启电脑
5. 打开 Docker Desktop，等待启动完成（右下角图标变绿）

验证安装：

打开 PowerShell（或命令提示符），输入：

docker --version

看到类似输出就成功了：

Docker version 24.0.7, build afdd53b

Mac 安装 Docker

1. 访问 Docker 官网
2. 下载 Docker Desktop for Mac（选择 Intel 或 Apple Silicon 版本）
3. 双击 .dmg 文件，拖拽到 Applications
4. 打开 Docker，等待启动完成
5. 终端输入 docker --version 验证

Linux 安装 Docker（以 Ubuntu 为例）

# 更新包索引
sudo apt update

# 安装依赖
sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg

# 添加 Docker 官方 GPG 密钥
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg

# 添加 Docker 源
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

# 安装 Docker
sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

# 启动 Docker
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

# 将当前用户加入 docker 组（免 sudo）
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

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第二部分：部署 OpenClaw

2.1 创建数据目录

首先创建一个目录来存放 OpenClaw 的数据。

Windows（PowerShell）：

# 创建目录
New-Item -ItemType Directory -Path "C:\openclaw\data" -Force

# 进入目录
cd C:\openclaw

Mac/Linux：

# 创建目录
mkdir -p ~/openclaw/data

# 进入目录
cd ~/openclaw

2.2 拉取并启动容器

一键启动命令：

docker run -d \
  --name openclaw \
  --restart unless-stopped \
  -v ./data:/app/data \
  -p 3000:3000 \
  openclaw/openclaw:latest

参数解释：

• -d：后台运行
• --name openclaw：容器命名为 openclaw
• --restart unless-stopped：开机自启
• -v ./data:/app/data：数据持久化
• -p 3000:3000：端口映射

2.3 验证部署

等待约 30 秒让容器启动，然后检查状态：

# 查看容器状态
docker ps

# 查看日志
docker logs openclaw

看到类似输出就成功了：

OpenClaw started on port 3000

现在打开浏览器，访问：http://localhost:3000

你应该能看到 OpenClaw 的 Web 界面！

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第三部分：配置 AI 模型

OpenClaw 需要一个 AI 模型来驱动。有两种选择：云端 API 或本地模型。

方案 A：使用云端 API（推荐新手）

A.1 获取 OpenAI API Key

1. 访问 OpenAI Platform
2. 注册/登录账号
3. 点击右上角头像 → View API keys
4. 点击 "Create new secret key"
5. 复制生成的 Key（只显示一次，记得保存）

A.2 配置 OpenClaw

进入容器内部编辑配置：

# 进入容器
docker exec -it openclaw sh

# 编辑配置文件
vi /app/data/conf/models.json

按 i 进入编辑模式，粘贴以下内容：

{
  "providers": {
    "openai": {
      "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
      "apiKey": "sk-你的API密钥",
      "api": "openai-completions",
      "models": [
        {
          "id": "gpt-4o-mini",
          "name": "gpt-4o-mini",
          "contextWindow": 128000,
          "maxTokens": 4096
        }
      ]
    }
  }
}

按 Esc，输入 :wq 保存退出。

国内用户注意： 如果无法直接访问 OpenAI，可以使用代理或选择国内模型（如智谱 GLM、通义千问等）。

A.3 重启容器

docker restart openclaw

方案 B：使用本地模型（完全免费）

如果你有足够的硬件资源，可以运行本地模型，完全免费且隐私安全。

B.1 安装 Ollama

Windows：

1. 访问 Ollama 官网
2. 下载 Windows 版本
3. 双击安装

Mac：

brew install ollama

Linux：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

B.2 启动 Ollama 并下载模型

# 启动 Ollama 服务
ollama serve

# 新开一个终端，下载模型
ollama pull qwen2.5:7b

推荐模型列表：

模型	大小	特点	硬件要求
qwen2.5:7b	4.7GB	中文好，日常对话	8GB 内存
qwen2.5:14b	9GB	更聪明	16GB 内存
llama3.2:3b	2GB	轻量级，英文好	4GB 内存
gemma2:9b	5.5GB	Google 出品	12GB 内存

B.3 配置 OpenClaw 使用 Ollama

编辑配置文件：

docker exec -it openclaw sh
vi /app/data/conf/models.json

内容如下：

{
  "providers": {
    "ollama": {
      "baseUrl": "http://host.docker.internal:11434/v1",
      "api": "ollama",
      "models": [
        {
          "id": "qwen2.5:7b",
          "name": "qwen2.5:7b",
          "contextWindow": 32768,
          "maxTokens": 4096
        }
      ]
    }
  }
}

注意： host.docker.internal 让容器能访问宿主机的 Ollama 服务。

重启容器：

docker restart openclaw

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第四部分：接入即时通讯平台

这是最激动人心的部分！让你的 AI 助手在聊天软件里工作。

4.1 接入 Telegram（最简单）

步骤 1：创建 Telegram Bot

1. 打开 Telegram，搜索 @BotFather
2. 发送 /newbot
3. 按提示输入机器人名称（如：MyAssistant）
4. 输入机器人用户名（如：my_assistant_bot，必须以 bot 结尾）
5. BotFather 会返回一个 Token，类似：

1234567890:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz

把这个 Token 保存好！

步骤 2：配置 OpenClaw

docker exec -it openclaw sh
vi /app/data/conf/openclaw.json

添加 Telegram 配置：

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "botToken": "1234567890:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz"
    }
  }
}

步骤 3：重启并测试

docker restart openclaw

现在去 Telegram 找你的机器人，发送消息试试！

4.2 接入飞书

步骤 1：创建飞书应用

1. 访问 飞书开放平台
2. 点击「开发者后台」→「创建企业自建应用」
3. 输入应用名称（如：AI 助手）
4. 创建后，记录下 App ID 和 App Secret

步骤 2：配置机器人能力

1. 左侧菜单 → 应用功能 → 机器人
2. 点击「启用机器人」
3. 配置机器人名称和描述
4. 权限管理 → 申请以下权限：
   • im:message - 获取与发送消息
   • im:message:group_at_msg - 接收群聊@消息
   • im:message.p2p_msg - 接收私聊消息

步骤 3：配置事件订阅

1. 左侧菜单 → 事件订阅
2. 开启事件订阅
3. 请求地址填写：

https://你的服务器域名或IP:3000/webhook/feishu

4. 添加事件：
   • im.message.receive_v1 - 接收消息

步骤 4：配置 OpenClaw

docker exec -it openclaw sh
vi /app/data/conf/openclaw.json

{
  "channels": {
    "feishu": {
      "enabled": true,
      "appId": "cli_xxxxxxxxxxxx",
      "appSecret": "xxxxxxxxxxxxxxxx",
      "encryptKey": "xxxxxxxxxxxxxxxx",
      "verificationToken": "xxxxxxxxxxxxxxxx"
    }
  }
}

这些值可以在飞书开放平台的「凭证与基础信息」和「事件订阅」页面找到。

步骤 5：发布应用

1. 版本管理 → 创建版本
2. 填写版本号和更新说明
3. 提交审核
4. 审核通过后发布

4.3 接入微信（进阶）

微信接入需要额外安装插件，步骤较多，简要说明：

1. 安装微信插件：npm install @agent-wechat/wechat
2. 扫码登录微信
3. 配置 openclaw.json 添加微信频道

详细教程可以参考 OpenClaw 官方文档。

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第五部分：个性化配置

5.1 设置系统提示词

编辑 data/conf/agents/main/SOUL.md：

# SOUL.md - 你的 AI 人设

你是一个温暖、幽默的私人助理。

## 性格特点
- 说话亲切自然，不要机器人感
- 适当使用表情包和 emoji
- 遇到不懂的问题诚实承认
- 该认真的时候靠谱，该调侃的时候幽默

## 能力
- 回答问题和提供建议
- 帮助规划和提醒
- 简单的数据处理

5.2 添加记忆系统

OpenClaw 会自动记录对话，你也可以手动添加重要信息。

编辑 data/conf/agents/main/USER.md：

# USER.md - 用户信息

- 姓名：你的名字
- 时区：Asia/Shanghai
- 工作时间：周一至周五 9:00-18:00
- 重要事项：
  - 每周三下午开会
  - 下个月 15 号还信用卡

5.3 配置心跳任务

让 AI 定期检查事项并主动提醒你。

编辑 data/conf/agents/main/HEARTBEAT.md：

# 心跳任务

每 30 分钟检查：
- [ ] 是否有即将开始的日程（提前 15 分钟提醒）
- [ ] 天气是否有变化（下雨提醒带伞）

早上 8:00：
- 播报今日天气
- 汇报今日日程

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第六部分：常见问题

Q1：容器启动失败怎么办？

检查日志：

docker logs openclaw

常见原因：

• 端口被占用：改用其他端口，如 -p 3001:3000
• 数据目录权限问题：chmod -R 777 ./data
• 镜像拉取失败：检查网络或使用国内镜像源

Q2：模型响应很慢怎么办？

原因分析：

• 本地模型首次需要加载，等待 10-30 秒
• 硬件性能不足，换小一点的模型
• 网络问题（云端 API）

解决方案：

• 使用更小的模型（如 qwen2.5:3b）
• 确保硬盘有足够空间
• 云端 API 检查代理设置

Q3：消息收不到怎么办？

Telegram：

• 确保机器人 Token 正确
• 确保先给机器人发过消息（机器人不能主动发起对话）

飞书：

• 确保应用已发布
• 确保事件订阅配置正确
• 检查服务器是否能被公网访问

Q4：如何更新 OpenClaw？

# 停止并删除旧容器
docker stop openclaw
docker rm openclaw

# 拉取最新镜像
docker pull openclaw/openclaw:latest

# 重新启动
docker run -d \
  --name openclaw \
  --restart unless-stopped \
  -v ./data:/app/data \
  -p 3000:3000 \
  openclaw/openclaw:latest

Q5：如何备份数据？

OpenClaw 的所有数据都在 ./data 目录下：

# 备份
tar -czvf openclaw-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz ./data

# 恢复
tar -xzvf openclaw-backup-20260312.tar.gz

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总结

通过这篇教程，你已经：

✅ 安装了 Docker 和 OpenClaw
✅ 配置了 AI 模型（云端或本地）
✅ 接入了至少一个聊天平台
✅ 完成了个性化设置

接下来你可以：

• 探索更多技能（Skills）
• 编写自己的自动化脚本
• 接入更多平台
• 分享给朋友一起使用

OpenClaw 是一个活跃的开源项目，有问题可以在 GitHub Issues 提问。

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附录：常用命令速查

# 启动容器
docker start openclaw

# 停止容器
docker stop openclaw

# 重启容器
docker restart openclaw

# 查看日志
docker logs -f openclaw

# 进入容器
docker exec -it openclaw sh

# 查看容器状态
docker ps

# 更新镜像
docker pull openclaw/openclaw:latest

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作者：梦见猫 wt
首发平台：掘金
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