1、openclaw

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1.1. 缘起与爆发

OpenClaw 的诞生带有浓厚的极客色彩。三个月前，它最初只是一个名为 “WhatsApp Relay” 的简单周末实验项目。然而，由于精准切中了用户对“私有化 AI 助理”的刚需，该项目在短短一周内吸引了超过 200 万次访问，目前在 GitHub 上已斩获超过 100,000 Stars，成为开源社区现象级的存在。

1.2. 品牌更名历程（The Naming Journey）

为了寻找最契合社区精神的身份，项目经历了几次重要的迭代：

Clawd： 诞生于 2025 年 11 月，原本是一个致敬 Claude 的趣味双关语，后因商标合规性考虑进行调整。

Moltbot： 象征着“蜕壳”，寓意龙虾为了成长必须舍弃旧壳。虽然富有深意，但发音略显生涩。

OpenClaw： 这是我们最终确定的名字。它代表了开源（Open）的初心与龙虾（Claw）血统的传承。我们已经完成了完整的商标检索与域名准备，标志着项目正式迈向专业化。

1.3. 核心定义：什么是 OpenClaw？

OpenClaw 是一个开放式 AI 智能体（Agent）平台。它的核心理念是“打破围墙”，让 AI 助手无缝嵌入你已有的社交生态。

全渠道触达： 支持 WhatsApp, Telegram, Discord, Slack, Teams 等主流平台。

绝对掌控权： 不同于将数据上传至云端的 SaaS 服务，OpenClaw 运行在你的本地机器、家庭服务器或 VPS 上。你的硬件，你的密钥，你的隐私。

关键特性：

多渠道接入：支持 20+ 即时通讯平台（含中国主流 Feishu、WebChat），语音唤醒、群聊/私聊均可。

自主执行能力：浏览器控制、文件读写、Shell 命令、定时任务（Cron）、多 Agent 协作、持久记忆（跨会话记住偏好）。

模型中立：支持任意 LLM（OpenAI、Claude、Qwen、通义千问、DeepSeek、Kimi、本地模型等），数据全程本地存储。目前阿里云、MiniMax、GLM 的 Coding Plan 均可以接入 OpenClaw。

安全与扩展：沙箱执行、权限控制、社区技能市场（ClawHub，已超 5000 个插件，可自生成技能）。

架构：本地 WebSocket 网关 + Pi Agent 运行时 + 工具沙箱，资源占用可控（轻量部署几 MB 内存）。

它不是聊天机器人，而是“数字员工”：你发一句“帮我订今晚美团川菜”，它就真的去下单、支付、确认。开源协议 MIT，完全免费，GitHub 主仓库：github.com/openclaw/openclaw。

3、国内类似产品

中国市场推动了全球热度：阿里云、腾讯云、火山引擎（字节）几乎同时上线“一键部署”模板，直接拉动国内开发者狂潮。

1. 目前国内类似于 OpenClaw 的项目（阿里、字节、腾讯等）

国内大厂主要采取“支持 + 自研并行”策略：一方面为 OpenClaw 提供云端一键部署（卖“水电煤”），另一方面推出自有类似 Agent 产品。以下是对比表格（基于公开信息整理）：

tips：

除了直接开发产品，主要云厂商也提供了对OpenClaw的原生支持，作为其生态的一部分：

- 腾讯云：在轻量应用服务器（Lighthouse）中首发OpenClaw一键部署模板，并独家适配企业微信、QQ等八大主流IM，还举办了线下安装活动，极大推动了普及。

- 火山引擎 (字节跳动)：为用户提供OpenClaw的云端部署方案，并同步推出AI助手安全方案，构建多层防护。

- 京东云：上线OpenClaw一键部署服务，降低用户使用门槛。

- 百度智能云：在百度App支持一键调用OpenClaw，并提供云部署服务

4、OpenClaw 应用场景（中国市场具体示例 + Mermaid 图表）

OpenClaw 在中国市场的核心优势是与本土 IM（飞书/钉钉/企业微信/微信）+ 支付/电商生态（支付宝/微信支付/美团/淘宝/京东/小红书）无缝打通。下面用 Mermaid 思维导图 展示场景分类，再配表格给出具体可落地示例。

具体场景表格（中国市场真实可执行示例）：

5、工作流示例（Mermaid 流程图）（中国典型场景：微信/飞书运营团队）：

总结：在中国，OpenClaw 已从“极客玩具”变成生产力基础设施。阿里/腾讯云让部署 3 分钟搞定，AutoGLM/Copaw 补足手机/企业场景，结合国产模型（Qwen、豆包、Kimi）成本更低。推荐个人用户从飞书/钉钉接入起步，企业从云部署 + 钉钉集成开始。实际效果取决于模型选择和技能插件，建议先跑官方 onboard 向导体验。

6、openclaw实战（官方龙虾）

官方网站：

https://openclaw.ai/

6.1 安装部署

openclaw的为方便大家安装，提供跨平台一键安装脚本，会自动：

检测/安装 Node.js 22+

npm install -g openclaw@latest

启动 onboarding wizard（交互式配置）

macOS / Linux / WSL

系统为macOS 、Linux 或 WSL在终端工具或者命令执行以下一行命令即可安装部署成功。具体可以参考一下 windows系统安装过程，大同小异。

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

命令作用：

访问 https://openclaw.ai/install.sh；curl 默认把响应写到终端，wget 默认下载到文件。可据 HTTP 状态、响应内容或下载结果判断服务是否可访问。

执行结果：

成功后会显示服务器响应或按选项写入文件；HTTP 状态和响应内容可用于验证服务。

关键参数：

参数	说明
`https://openclaw.ai/install.sh`	普通	目标 URL `https://openclaw.ai/install.sh`，命令会访问这个地址或从这里下载内容。

注意事项：


执行后会看到类似输出：

https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/free/glm-4.7-flash

93f33f94f3e2420ffb1b40a43cbcc.SHUsP2162z2F





**选择skip，按下Enter即可**


#查看插件列表


**执行以下命令启用飞书插件**

创建飞书机器人

https://open.feishu.cn/?lang=zh-CN

配置飞书机器人


**配置飞书权限**







在飞书应用管理页，左侧导航栏找到权限管理。点击页面中的批量导入权限按钮，弹出权限导入窗口。

复制以下代码，替换前面弹窗中原有的JSON内容，点击**下一步，确认新增权限**，继续**申请开通**

{

      "im:message",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:resource",

      "contact:user.base:readonly",
      "im:message.group_msg",
      "im:message:readonly",
      "im:message:update",
      "im:message:recall",
      "im:message.reactions:read",

      "docx:document:readonly",
      "drive:drive:readonly",
      "wiki:wiki:readonly",
      "bitable:app:readonly",
      "task:task:read",

      "contact:contact.base:readonly",
      "docx:document",
      "docx:document.block:convert",
      "drive:drive",
      "wiki:wiki",
      "bitable:app",
      "task:task:write"
    ],
  }
}

填写应用版本号（比如1.0.0，可以自行定义版本号）和更新说明，点击保存并确认发布。

开启dm私聊策略与工具


#以下用于查看通道状态


**tips:**

tips:一个agent对应一个飞书机器人,相当于一个agent就是一个数字员工。

如何设置agent对系统的相关的操作命令权限，如下为我的linux上的相关操作命令



**以下是实际多个agent进行互相讨论的示例：**

**以下是如何进行建群的步骤：**


**注意：实际安装技能尽可能谨慎！以下仅做拓展**

本文由飞书云文档同步生成。涉及命令、SQL、配置示例时，请以飞书源文档和实际环境执行结果为准。