从0到1：用OpenClaw搭建自动化舆情监控系统

本文详细记录了如何利用OpenClaw AI Agent框架，从零搭建一套完整的舆情监控系统，实现对小红书、抖音等多平台的自动化监控、分析和报告生成。

背景

在数字化时代，舆情监控对于商业街区、品牌企业、政府机构都至关重要。传统的舆情监控需要专人每天浏览各大平台、筛选信息、整理报告，不仅耗时耗力，还容易遗漏重要信息。

OpenClaw作为一款开源的AI Agent框架，为我们提供了一个全新的解决方案：让AI Agent自动完成这些重复性工作。本文将分享我使用OpenClaw搭建舆情监控系统的完整实践过程。

系统架构

整体架构分为三个核心模块。

技术选型

• AI Agent框架：OpenClaw（开源、本地优先、支持多渠道）
• 爬虫引擎：Playwright（支持动态页面、反检测能力强）
• 分析模型：GLM-4（中文理解能力强、成本可控）
• 消息推送：飞书群 + SMTP邮件
• 定时调度：OpenClaw Cron

核心实现

1. 数据采集模块

数据采集是整个系统的基础。我们使用Playwright进行浏览器自动化，实现对小红书、抖音等平台的搜索和数据抓取。

总结

通过OpenClaw搭建舆情监控系统，我们实现了：

1. 自动化：从手动浏览到自动采集，效率提升10倍以上
2. 智能化：AI分析替代人工筛选，准确率更高
3. 实时性：每日定时运行，信息获取更及时
4. 低成本：无需购买昂贵的舆情服务，只需API调用费用

OpenClaw作为AI Agent框架，其价值不仅在于技术能力，更在于让AI能够"真正干活"，完成端到端的工作流程。

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相关链接：

• OpenClaw官网：openclaw.ai
• ClawHub技能市场：clawhub.ai

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