刚听说OpenClaw的时候，我根本没当回事。这几年AI概念层出不穷，AutoGPT、GPTs，哪个不是风风火火登场，然后又悄无声息？我下意识觉得，OpenClaw大概率也是同样的命运。
直到我真正上手玩了一圈—— 才发现这东西不简单。这不就是简化版的「贾维斯」吗？
OpenClaw，一句话说清楚
先说说OpenClaw到底是什么。
如果说ChatGPT、Claude这些大模型是「大脑」，那OpenClaw就是「身体」。光有聪明的脑子不够，得有手有脚才能实际干活。OpenClaw就是给大模型装上了手脚，让它能真正帮你执行任务。
还是觉得抽象？没关系，直接看几个真实的玩法，你就懂了。
社交媒体 & 信息摘要
这是我见过最普遍的用法，估计也是大部分人上手OpenClaw的第一个项目——搭建自己的AI日报系统。
为什么都选它？因为用OpenClaw来搭日报，流程简单，效果却实打实地好。
我自己一直有追踪AI行业动态的需求，所以跑通OpenClaw后做的第一件事，就是给自己造了个日报助手。
金融 & 自动化交易
通过几条指令，就能让AI帮你盯盘、分析甚至执行交易。
我自己不玩这个，没有深入研究。但必须提醒一句：把真金白银完全交给AI，风险极高，千万别冲动。
AI视频 & 广告生产
这个玩法是最近才看到的，说实话，直接把我惊到了。
只需发一条消息，OpenClaw就能自动生成一支完整的32秒AI动画广告。品牌角色、广告脚本、多个场景的角色一致性全部搞定，成品可以直接投放到Facebook和TikTok。
Mike Futia就在这么干，他的客户包括Kitsch、MAELYS等DTC品牌。过去制作一支广告，需要协调拍摄团队、设计师、剪辑师。现在呢？一条消息，全部搞定。
对于做电商或广告投放的朋友来说，这简直是批量生产创意素材的神器。而且这套技能已经开源，配置好就能直接跑起来。
我踩过的坑，你就别踩了
坑1：别轻易升级！
说实话，OpenClaw的开发者有点「随性」。光项目名就改了两轮：从 crawbot 到 moltbot，再到 openclaw。第一次改名或许是外部因素，第二次就纯粹是个人偏好了。
但改名还算小事，最坑的是：每次大版本升级，之前配置好的功能很可能会全部失效。
这种事我遇到了不止一次。升级完，飞书Channel不工作了、定时任务挂了，有时候OpenClaw直接启动报错，各种诡异问题层出不穷。
没有扎实工程经验的朋友，升级前务必三思，做好备份。
坑2：配置文件，别让AI乱改
肯定不只我一个人干过这事——为了图省事，直接让AI帮忙改YAML配置。结果改着改着，配置文件就写坏了，OpenClaw直接罢工。
血泪教训：让AI帮忙修改配置时，一定要求它先备份原文件，并且改完后必须逐条向你确认改动点。
坑3：小心token被刷爆！
不要问我怎么知道的，说多了都是泪。
配置AI模型时，一定要选择有固定额度的套餐，千万不要给OpenClaw使用的Agent一个没有上限的token配额。否则你的账户余额会以意想不到的速度瞬间归零。
坑4：小心AI乱删东西
有个网友的经历很惨，他的一篇爆款文章直接被自己的AI助手删除了。
我也遇到过类似情况——OpenClaw在一次错误操作中，差点把自己的核心配置文件全删了。幸好我有备份习惯，没造成太大损失。
这件事给所有人提了个醒：数据一定要定期备份，对于那些不可恢复的重要内容，绝对不要让AI拥有删除权限。
还有很多小坑，这里就不一一列举了。如果你在实践开源实战中遇到了新的问题，欢迎在技术社区里一起交流探讨。
本地部署还是云端部署？
有些朋友可能不太清楚这两个概念：云端部署就是租用一台虚拟服务器（VPS），一般每月30元左右就够了；本地部署就是安装运行在你自己的物理电脑上。
选哪个没有标准答案，完全取决于你的具体需求。
本地部署
买台Mac Mini或Mac Studio，在自己电脑上跑OpenClaw。据说最近Mac Mini销量上涨，多少沾了点OpenClaw的光。
本地部署的最大优势是可控性极高，能最大程度发挥OpenClaw的全部能力。
举个例子：我想让Agent自动帮我发文到X平台。在本地环境下，OpenClaw可以像真人一样操作浏览器，登录一次后，后续就能自动执行发文操作。这种需要浏览器会话和本地授权的操作，在本地跑最合适，云端很难实现。
当然，本地部署的缺点也很明显：
- 硬件成本：不是每个人都愿意额外花钱购买一台Mac Mini。
- 安装折腾：如果没有一定的开发运维经验，安装过程真的不轻松。我自己光是解决各种环境依赖问题就花了几个小时。
- 安全风险：程序运行在自己电脑上，要小心AI Agent权限过高，可能导致敏感信息泄露或误删重要文件。
云端部署
云端应该是最省心的方式了。每月30多元，就能获得一台24小时不间断运行的服务器。
优点很明确：部署极其简单，即使是零基础的新手，跟着教程也能很快跑起来，无需任何额外硬件投入。
缺点嘛，能力上肯定有折损。有人说云端部署只能发挥OpenClaw 80%的实力，虽然这个数字未必精确，但确实有些高级功能（特别是需要图形界面或本地浏览器权限的）在云端难以实现。
总结一句话：
怕折腾、想快速体验 → 选择云端部署，搜索教程很快就能跑通。
愿意折腾、追求完整体验和最大能力 → 选择本地部署。
模型怎么选？
选择什么AI模型，主要看两点：需求和预算。
追求极致效果、预算充足
首选Claude Opus 4.6，目前综合能力公认最强。
但这里有个巨坑必须注意：Claude官方已明确声明，严禁将其服务接入OpenClaw这类Agent框架，一旦被检测到，直接封号！
上图红框处说的就是这事儿，千万别心存侥幸。
如果不用Claude，可以选GPT-4系列或最新的o1模型。我自己用过一段时间，体验下来主要缺点是：响应速度有时偏慢，其他方面问题不大。我使用的是Plus套餐，对于一般规模的自动化任务勉强够用。
以上海外模型都涉及网络访问成本，这里就不展开了。
用不了海外模型？国产模型也能打
如果上面两个用不了，国产模型也有不错的选择：GLM-4、MiniMax、Kimi都可以考虑。
简单来说：MiniMax的API成本相对最低，GLM-4的综合效果最好，Kimi则在长上下文处理上有优势。
进阶玩法：混合搭配策略
也有高手采用多模型策略——核心的、复杂的任务交给能力强的大模型，简单的、跑腿的任务交给便宜的模型。例如，主Agent用GPT-4，负责内容生成与复杂决策；辅助Agent用MiniMax，负责数据抓取和格式整理。这样既能保证关键任务的效果，又能有效控制总体成本。
具体怎么搭配，看你自己的任务需求就好。
Channel怎么选？
说到与OpenClaw交互的渠道（Channel），我也是踩了不少坑。
先简单解释一下：Channel就是你给OpenClaw发送指令、接收回复的聊天接口。
安装好OpenClaw后，我们需要一个方式给它发命令。系统会有一个自带的Web界面：
这个界面能用，但不太方便。因此OpenClaw支持接入多种常见的通讯工具，比如飞书、钉钉、Telegram等，直接在这些APP里和你的AI助手对话，这些就是不同的Channel。
我自己先后接入过飞书、Discord和Telegram，说说体验。
Discord：不推荐
之前有朋友推荐Discord，说其频道机制天生适合多Agent。但接入后发现，用一段时间就会断连，消息发出去没反应，必须重启OpenClaw服务才行。一怒之下，直接弃用了。
飞书：能用，但配置麻烦
对于国内用户，飞书可能是最方便的选择。但接入过程比较繁琐，需要配置企业自建应用、申请一系列API权限，对新手有点劝退。
Telegram：强烈推荐
换到Telegram之后，体验瞬间提升。接入配置简单，聊天体验非常丝滑。 唯一的门槛是需要解决网络连通性问题。
总结一下： 能用Telegram就优先用Telegram，用不了再考虑飞书，Discord不建议尝试。
我的Telegram上已经配置好了多个协同工作的AI Agent，说起来，这套多Agent系统的搭建也并没有想象中复杂。
Obsidian：给AI Agent装上共享记忆库
很多人以为Obsidian只是个笔记软件，但在OpenClaw这套自动化体系里，它扮演着完全不同的角色——它是所有Agent的共享记忆与数据中心。
我现在运行着4个Agent：大总管、小采、小编、Main，各司其职。它们之间如何协作？靠的就是Obsidian。
Agent之间的数据中转站
举个例子：我让小采去采集数据，任务完成后，它将结果写入一个指定的Markdown文件。当需要分析或加工这些数据时，我再让小编去读取同一个文件。
两个Agent，一个写、一个读，Obsidian就是它们之间的“数据总线”。不需要复杂的API调用或数据库配置，一个简单的Markdown文件就搞定了。
用Markdown管理一切运行规则
我所有AI自动化任务的配置规则，全都用Markdown写在Obsidian库里：
- 数据挖掘规则：按什么维度筛选和排序？
- 数据源配置：抓取哪些平台、哪些账号的信息？
- 输出格式：生成的日报推送到群里应该长什么样？
想修改规则？直接打开Obsidian对应的笔记编辑即可，无需触碰代码文件，也通常不需要重启服务。
最爽的一点：过程全透明，随时可审计
所有Agent产出的中间数据和最终结果，都完完整整地保存在Obsidian里。你想查看任何环节的产出，直接打开对应的笔记就行，不需要去翻复杂的程序日志或查询数据库。
Agent在替你默默干活，而Obsidian让你随时都能知道它们干了什么、怎么干的。 这种掌控感和透明度，用过就回不去了。
早上醒来，AI日报已经写好了
这是我用OpenClaw搭建的第一个正式项目，也是让我彻底感到“真香”的时刻。
如果完全自己写代码搭建这套日报系统，涉及定时抓取、多源数据清洗、智能筛选、格式化排版、自动推送等多个模块，少说也得折腾好几天。
但利用OpenClaw，我主要只是编写了一段提示词（Prompt），并在Obsidian里配置了几条核心规则，系统就跑起来了。
先看效果：
每天上午8点和下午2点，这份精心编排的日报会自动推送到我的Telegram群。我什么都不需要做，醒来就能看到新鲜出炉的行业动态摘要。
数据从哪来？
小采会自动按计划去访问Twitter、GitHub Trending、Product Hunt等平台，抓取最新内容。然后根据我预设在Obsidian里的评分规则，智能判断哪些内容有爆点潜力，并附上推荐理由。
三个Agent，流水线协作：
- 小采：负责数据采集与初筛，按规则过滤出高价值主题，并生成推荐理由。
- 小编：拿到小采筛选出的主题后，自动搜索扩展相关资料，输出内容大纲和标题建议。
- 大总管：协调整个工作流，检查各环节状态，确保日报按时生成与推送。
整个流程完全自动化，我只在最开始配置了一次规则，之后它就日复一日地稳定运行。
说实话，成功搭好这个日报系统的那天晚上，我回头看了看部署过程中踩过的那些坑，突然觉得——一切都值了。
以前想要这样定制化的日报服务，要么花钱找团队定制开发，要么自己吭哧吭哧写代码。现在，通过精心设计的提示词和配置就实现了，这大概就是OpenClaw这类Agent框架最让人上头的魅力所在。
所有的采集规则和评分权重，我都通过技术文档化的方式管理在Obsidian中，修改和维护都非常直观方便。
写在最后
坦白说，OpenClaw的安装和初期配置体验确实不算友好，过程中好几次我都想直接放弃。
但当你真正把它跑通，并构建出第一个能稳定工作的自动化流程后，再回头看，那些踩过的坑都变成了宝贵的经验。而OpenClaw所带来的效率提升和可能性，远超我最初的预期。
它并不完美，但它真的能帮你把想法变成自动执行的、可用的工具。
如果你也不满足于只和AI聊天，而是希望它能真正替你处理一些实际工作，那么OpenClaw绝对值得你花时间深入研究。别怕踩坑，毕竟，我已经替你踩过前面一大半了。如果你在云栈社区分享你的实践，或许我们能一起填上更多的坑，探索出更高效的玩法。
发表于 15 小时前
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