一个人踩坑，一个人总结，一个人分享。我是仲哥，这是我的AI实战记录。

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本文目标：让一个完全没有技术背景的人，从零开始把 OpenClaw 跑起来。

去年12月，OpenClaw还不叫这个名字。我第一次装上，用的是工作电脑——装了1天就删了，由于太影响正常工作了。后来我找了台华硕笔记本，单独装了Ubuntu系统（更适配OpenClaw）。

没有技术背景，全程自己死磕，到处找资料，一点一点磨。目前，我有11个机器人在帮我干活：电商运营，内容发布，信息收集，本地化做图……全部串联在飞书里，每天只需要一部手机，就能完成全天的工作。

不废话，直接上操作步骤。

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一、硬件选择

有两种方案，根据你的情况选一种：

方案一：用自己的闲置电脑（省钱，适合动手能力强的）

用途	推荐方案	说明
长期稳定运行	华硕笔记本（二手500-800元）/ Mac Mini	24小时开机，功耗低
内存	≥4GB（推荐8GB以上）	OpenClaw本体极小，真正吃内存的是AI模型

方案二：用云服务器（省心，适合不想折腾的）

如果不想用自己的电脑，可以直接买一台云服务器，2核2G就够用，一个月20-30元。

推荐：

• 腾讯云轻量应用服务器（最新有OpenClaw镜像，点几下就能部署好）

• 阿里云ECS（自己装系统，稍微麻烦一点）

云服务器的优势：24小时开机，不用自己维护，重装系统也方便。

OpenClaw 本体占用内存很小（300-500MB），真正吃资源的是 AI 模型推理。本地跑还是走云端 API，取决于你用什么模型。（300-500MB），真正吃资源的是 AI 模型推理。本地跑还是走云端 API，取决于你用什么模型。

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二，前置环境安装

2.0 准备一台电脑

如果没有专用电脑，需要先准备一台。

推荐方案：

• 华硕笔记本（2015年以上机型即可，二手500-800元）
• Mac Mini（M1/M2芯片款）
• 任意闲置旧电脑

系统要求：Ubuntu Desktop 22.04 LTS

下载地址：
https://ubuntu.com/download/desktop

点击「Download Ubuntu 22.04 LTS」按钮，下载约4.5GB的ISO文件。

制作Ubuntu启动U盘（Windows系统制作）：

• 下载 Ubuntu ISO 文件（约4.5GB）
• 下载 Rufus 启动盘制作工具：https://rufus.ie/
• 插入8GB以上U盘，打开Rufus
• 点击「选择」，找到下载好的Ubuntu ISO文件
• 点击「开始」，等待约10分钟制作完成

重装Ubuntu系统步骤：

• 插入Ubuntu启动U盘，开机按 F2/F12/Del 进入BIOS（不同品牌按键不同，可在开机时留意屏幕提示）
• 设置从U盘启动

• 进入Ubuntu安装界面，选择「清除磁盘并安装Ubuntu」
• 设置用户名和密码（记住！后续要用）
• 等待约20分钟安装完成，重启后进入Ubuntu桌面

2.1 安装 Node.js（必须 v18+）

OpenClaw 基于 Node.js 运行，必须先安装。

方式一：安装 nvm（推荐，可以管理多个Node.js版本）

nvm 官网：
https://github.com/nvm-sh/nvm

打开终端（快捷键 Ctrl+Alt+T），逐行执行：

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安装完 nvm 后，再安装 Node.js：

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方式二：直接安装 Node.js（方式一失败时用这个）

下载地址：https://nodejs.org/

点击主页上的「获取NODE.JS」按钮下载，安装一路点「下一步」即可。

2.2 先注册 AI 模型 API

这一步是必须的，这个openclaw相当于一个中间层，但是，大脑就是模型。所以OpenClaw 需要连接 AI 模型才能工作。在运行安装向导之前，先注册好账号。

首选：阿里云百炼（推荐，40元/月足够）

地址：
https://bailian.console.aliyun.com/

为什么选百炼：

• 相当于是包月的，基础的工作量足够了
• 有免费额度，然后再40元充值可以用很久，每天早上也有7.9元/月的抢购，这就是要拼手速的时候了。
• 支持千问、kimi、glm、Minimax等多种模型，当然，在速度和这些三方的模型的智力上，比原版感觉要差一点。

注册步骤：

• 打开 https://bailian.console.aliyun.com/
• 点击「立即开通」
• 完成阿里云账号注册和实名认证
• 进入控制台，点击「API-KEY管理」，创建一个新的 API-KEY
• 复制保存好 API-KEY（格式类似 sk-xxxxxxxx…）

备选方案：

这两个备选方案，也是coding plan，简单理解就是包月。

KIMI（468元/年）地址：
https://www.kimi.com/code/支持 Kimi K2.5 等国产优质模型

MiniMax Plus（490元/年）地址：
https://platform.minimaxi.com/subscribe/token-plan?code=6FIAdBqSlp&source=link支持 MiniMax 系列模型

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三、安装 OpenClaw 主程序

3.1 全局安装

方式一：官方一键脚本（推荐）

一行命令搞定，自动检测并安装所有依赖（Node.js、git等）：

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这是官方推荐的方式，会自动处理所有环境依赖，不需要提前装 Node.js。

方式二：手动安装 npm

OpenClaw 官网：https://openclaw.ai/

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3.2 验证安装

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四、运行安装向导

推荐加 –install-daemon 参数，这样重启后会自动启动：

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向导会依次出现7个问题，按以下推荐选择：

第一步：Onboarding mode → 选 QuickStart

这是最关键的选项。QuickStart 会用默认配置跳过复杂选项，最适合新手。

完整7步选择：

步骤	选项	推荐选择	缘由
1	Onboarding mode	QuickStart	默认配置最省事，第一步必须选这个
2	Model provider	按你购买的来选模型	就是刚才买的那个模型的KEY
3	Default model	Keep current	后续配置文件指定
4	Channels	先不选，之后直接用飞书	飞书的工具比较完整
5	Configure skills	No	先跑通基础功能
6	Enable hooks	全选（打全部勾）	session-memory可自动保存上下文
7	Install Gateway service	Yes	开机自启

⚠️ 注意：如果向导第一步问的是 “I understand this is a powerful tool…”，直接输入 Yes 同意即可，然后才会出现上面的选项菜单。

向导完成后提示 Onboarding complete，自动完成：

• 生成 ~/.openclaw/openclaw.json
• 注册 systemd 服务 openclaw-gateway.service

完成之后会出现这个画面，就能看到这个画面了，说明openclaw已经有了新家了

五、飞书接入

这一步才是真正的能感觉到openclaw的魅力的地方，在国内的话，把飞书用起来。飞书是OpenClaw在国内最重大的接入渠道，可以直接在飞书里和AI对话、管理机器人。

5.1 创建飞书应用

1. 打开飞书开放平台：https://open.feishu.cn/app

2. 点击右上角「创建企业自建应用」
3. 填写应用名称（例如「我的AI助手」）和描述
4. 点击创建

5.2 获取 AppID 和 AppSecret

1. 进入应用详情页
2. 点击「凭证与基础信息」
3. 找到 AppID（格式：cli_xxxxxxxx）和 AppSecret

4. 复制保存好

5.3 配置权限（这一步最关键！）

在「权限管理」页面，开通以下权限：

消息相关：

• im:message（读取和发送消息）
• im:message:receive_v1（接收消息）

群管理相关：

• im:chat（获取群信息）

文档相关：

• docx:document:readonly（读取飞书文档）
• docx:document:rw（读写飞书文档）

云空间相关：

• drive:drive:readonly（读取云空间文件）

多维表格相关：

• bitable:app:readonly（读取多维表格）

也可以直接复制以下JSON导入一次性开通所有权限：

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我的经验是，直接把消息相关的权限全部开了，省得之后还要再开。不过目前最新版的飞书插件已经可以自动在聊天中给到授权。

这一步，我们就直接在openclaw tui中，直接告知大模型，帮我们配置飞书，然后把上面的appID和AppSecret发给它，我们就等着就可以了。消息发完之后，再做一个长连接订阅，然后发布应用，基本上飞书就可以用了。

5.4 配置长连接订阅（必须做！）

回到
https://open.feishu.cn/app，找到刚刚创建的机器人，要打开飞书的交互功能（按钮、卡片等）依赖长连接，默认配置是不够的：

1. 在飞书开放平台，点击你的应用
2. 进入「事件与回调」
3. 找到「回调配置」
4. 订阅方式选择「长链接」
5. 点击「添加事件」，搜索「卡片回传交互」（card.action.trigger）
6. 点击保存

5.5 开启机器人能力

1. 在应用页面，点击「应用功能」→「机器人」
2. 点击「开启」
3. 在「机器人配置」里，确认机器人的名称和描述，这个名称可以写一个自己喜爱的。

5.6 发布应用

1. 在飞书开放平台，点击「版本管理与发布」
2. 点击「创建版本」
3. 填写版本号（填 1.0.1）
4. 点击「保存」→「申请发布」
5. 如果是企业内部应用，直接点击「线上」生效，无需等待审核

5.7 测试飞书连接

在飞书里找到你的机器人，点进去发一条消息（例如「你好」），如果机器人回复了，说明接入成功。

5.8 飞书接入问题排查

如果机器人没有响应，用这个命令诊断：

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这个命令会检查：

• AppID 和 AppSecret 是否正确
• API 是否能连通
• 权限是否完整
• 用户授权状态

如果显示权限缺失，会给出一键申请链接。

常见问题：

症状	缘由	解决
发消息无反应	应用未发布	在「版本管理与发布」确认状态为「线上」
点击卡片按钮无反应	未开通知事卡片回传权限	在「事件与回调」添加长链接和 card.action.trigger
401 报错	AppSecret 错误	检查配置文件里的 AppSecret 是否正确
机器人找不到	机器人功能未开启	确认「应用功能」→「机器人」已开启

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六、七核心文件配置

上面这些做完之后，我们需要给每个机器人配置一个工作区，相当于它自己的小卧室。每个 Agent 的 workspace 里必须有这 7 个文件。

文件路径：~/.openclaw/workspace/<agent-name>/

文件	作用
IDENTITY.md	Agent 身份定义（名字、角色、一句话定位）
SOUL.md	性格内核 + 行为准则（使命、禁忌、工作模式）
USER.md	用户信息（偏好、忌讳、目标）
AGENTS.md	多 Agent 协作规范（@规则、分工、触发规则）
MEMORY.md	长期记忆（生效规则、分工表、SOP）
HEARTBEAT.md	定期检查任务清单（心跳监控、健康检查）
TOOLS.md	工具配置（API路径、脚本位置）

IDENTITY.md 示例框架

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USER.md 必填项

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SOUL.md 必填项

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这几个可以直接使用www.kimi.com的网页来去完成，你要告知它你是谁，你想让它做什么，最后帮我生成openclaw的工作区的灵魂相关的内容。然后复制，发到飞书中就可以了。

七、三层记忆架构

上面的讲完之后，基本上基础的内容就已经完成了，Openclaw已经可以正常在运行了。但是，我强烈提议把这个记忆方法用上。由于Openclaw会忘记上下文，也就是之前聊的事情。所以，我们来使用三层记忆法可以比较好的解决这件事。这是 OpenClaw 最重大的设计，决定 AI 长期记忆的质量。

层级	文件	作用	限制
热记忆	MEMORY.md	长期记忆，出厂设置	≤150行
日志	memory/YYYY-MM-DD.md	每日工作流水账	≤500行
冷记忆	memory/archive/YYYY-MM.md	月度归档，经验图书馆	无限制

⚠️ 最重大规则：写入已有文件永远用 edit 追加，绝对不要用 write（会覆盖文件）。一次覆盖可能丢失一个月记录。

MEMORY.md 写入规范

可以写入：核心规则、当前分工表、SOP、关键参数

禁止写入：项目具体细节、一次性任务、过时经验

简单来说，把上面的这个复制到飞书，发送出去，让模型帮你来配置。但完这个，还需要告知它”帮我每天8点，12点，22点根据这个文件的方法，开始整理。”

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八、必装核心 Skills

Skills 就相当于 OpenClaw 的插件包，装上之后 AI 能干更多的事情。但不是装得越多越好，有些技能装多了反而让 AI 分心。

有一个原则：让 AI 学会安装自己。每次遇到新任务，先问 AI「这个任务需要装什么 Skill」，然后让它自己从 clawhub 搜索安装。这样既安全又有针对性。

下面这几个是我实测下来最常用的，按需安装：

context7（必须装！）

这个是第一个要装的。

装上之后，AI 会自动去 GitHub 拉取最新文档，不再瞎编。列如你问它「OpenClaw 怎么配置定时任务」，AI 会直接去读官方文档给你正确答案，而不是自己编一个。

安装方法：直接告知机器人

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或者在终端执行：

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飞书系列（如果你用飞书）

飞书日历——管日程、约会议

飞书多维表格——管数据库、自动化表格

安装方法：直接告知机器人

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搜索增强（强烈推荐）

如果你需要 AI 帮你查资料、搜新闻，装这个能大幅提升搜索质量。

安装方法：

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（需要先去 https://tavily.com 注册获取 API Key，免费额度够用）

安全审核（提议都装）

在安装任何第三方 Skill 之前，让 AI 先过一遍这个审核工具，能避免踩坑。

安装方法：

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如果你是程序员，可以让 AI 帮你装编程相关的 Skill。如果你是运营，可以让 AI 装内容发布、数据分析相关的 Skill。每次遇到新场景，问 AI「这个场景需要装什么 Skill」，让它推荐。

查找和安装 Skill

Skill 的应用商店：https://clawhub.ai

打开这个网站，搜索你想要的 Skill，找到之后把名字告知 AI，让它帮你安装。

如果遇到了网速的问题，实则可以试一下
https://skillhub.tencent.com/，这个是腾讯把https://clawhub.ai做了本地化，下载和安装都超级的顺畅。

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九、定时任务自动化

装完之后，提议立刻配好定时任务。这样 AI 会自动帮你做记忆归档，不用每天手动操心。

最核心的一个用法：每天定时整理记忆。

直接告知机器人：

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它会自动配置好 cron 任务，每天这几个时间点自动把当天的笔记整理归档到记忆文件里。

其他常用的定时任务：

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定时任务设好之后，就不用每天盯着了，AI 会自动执行。

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十，多 Agent 怎么配合工作

这是 OpenClaw 最有意思的地方。

一个人用 AI，是单兵作战。多个 AI 一起配合，是军团作战。

从一个开始，跑通再加

不要一开始就想搞 11 个机器人。从一个开始，让它跑通你的工作流，再加第二个。一个跑通的 Agent，胜过三个跑不通的。

怎么加？直接告知主机器人：

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它会自动创建、配置好、分工明确。

多 Agent 的实际分工举例

真实有人这么干过，分成 4 个 Agent：

• 协调者（黄牛1号）：接需求、分任务、盯结果，群消息总入口
• 技术顾问：写代码、搞数据、造工具，脏活累活
• 创意伙伴：写文案，做内容，调语气
• 智库：审稿、质疑、把关，负责说”这里不对”

也有人这么分：

• 选题机器人：每天抓热点、整理选题库，抓完了丢给下一个
• 写作机器人：收选题，写初稿，排版
• 审核机器人：看完稿子，挑毛病，提意见
• 配图机器人：生成封面图、文中配图

还见过更高级的玩法：

• 马斯克 Agent→执行推动，打破惯性
• 乔布斯 Agent→产品体验，把东西做到极致简洁
• 德鲁克 Agent→管理业务，盯流程
• 芒格 Agent→多维决策，帮忙想反面意见

每个 Agent 专注自己那一块，通过飞书群协同，最终把事情交差。

多 Agent 的两种协作方式

方式一：主 Agent 派任务（sessions_spawn）

主 Agent 把任务拆分，丢给子 Agent 去执行，完成后结果汇总回来。适合临时性的任务。

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方式二：独立 Agent 直聊（sessions_send）

两个 Agent 直接在群里对话协作。适合长期配合的工作流。

多 Agent 的核心原则

记住一个血的教训：协同办公的 Token 消耗是独立 Agent 的数倍甚至十几倍。新手提议先独立干活，把流程跑通了再开协同。不然 AI 的成本会涨得很快。

另一个原则：每个 Agent 的 SOUL.md 要写清楚职责边界。不然 A Agent 会抢 B Agent 的活，两个都在做同一件事，其他事没人管。

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十一，我目前每天怎么用

装好跑通之后，用起来实则很简单。

早上：打开飞书，找到我的机器人，问它「今天有什么要做的？」它会结合记忆告知我今天的计划，有什么待办事项。

工作中：随时丢任务给它。

举一些真实有人在用的场景：

内容创作

• 帮我写一篇关于XX的文章
• 搜集一下今天XX行业的热点，发给我
• 把这篇文章的标题改5个版本

信息收集

• 帮我查一下XX的竞品最近有什么动静
• 做一个XX的调研报告，整理成文档
• 每天早上9点给我推送今日资讯

运营自动化

• 帮我监控XX网站，有变化就通知我
• 生成下周的工作计划表
• 每周一早上生成上周工作周报

日程管理

• 明天下午3点提醒我开会
• 帮我约一下XX时间，找他开个短会
• 检查一下我这周日程，有什么冲突

文件处理

• 帮我把这些图片按日期分类重命名
• 把这个CSV数据分析一下，生成图表
• 整理一下这个文件夹，把重复文件找出来

语音指令

• 飞书里直接发语音，AI帮你转文字，理解、执行
• 做饭时说”5点提醒我发报告”，AI自动建提醒

发票管理

• 丢一张发票PDF给AI，自动解析日期/金额/税率，录入飞书多维表格
• 再也不用手动填报销单了

公众号运营（进阶玩法）

• 丢一个抖音视频链接给它，自动下载视频、提取音频、分析内容
• 一键生成公众号文章，保存在飞书文档
• 配图自动截取视频画面+AI生图

数字人视频（进阶玩法）

• 丢一张照片+一段语音，克隆形象和声音
• 让AI搜集今日新闻，用数字人播报出来
• 发到抖音/B站做内容

大部分时候，你只需要一部手机，打开飞书，说一句话，AI 就帮你干完了。

记住一个心态：你是老板，AI 是员工。你负责拍板，它负责执行。不要被 AI 牵着走。：你是老板，AI 是员工。你负责拍板，它负责执行。不要被 AI 牵着走。

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十二，这些坑我真踩过

说几个真实的教训，都是花了钱和时间换来的。

教训一：改配置改错了，实例崩溃了 36 次

有一次让 AI 帮我加一个 AI 模型代理商，它把配置写错了位置——结果配置校验失败，实例疯狂重启了一整夜，重启了 36 次。

后来学乖了：改配置前先让 AI 读官方文档确认字段层级，不要让它凭感觉写。只有一个实例时改错了只能去终端手动修。

教训二：AI 死循环重试，一晚上烧了上百块

AI 遇到程序报错，会一直重试，一直调用 API，一直烧钱。有人的 AI 一晚上重试了十几个小时，账单出来人都傻了。

在 SOUL.md 里写清楚：连续报错 3 次就停下来，等我。不要让 AI 自己决定无限重试。

教训三：AI 瞎编文档内容

AI 训练有截止日期，它不知道你用的库上周刚更新了什么，常常凭”过期记忆”回答，API 调用方式都错了。

装 context7 能解决这个问题。装上之后，AI 会直接去 GitHub 拉最新文档再回答，而不是自己编。这个必定要装。

教训四：写了三个月的 MEMORY，全被覆盖了

有一次用 write 命令写文件，结果文件内容被完全覆盖了，三个月的记忆全没了。

记住：永远用 edit 追加，不要用 write（覆盖）。一次覆盖可能丢失一个月记录。

教训五：协同办公 Token 消耗比独立 Agent 贵十几倍

开了多 Agent 协同之后，Token 消耗哗哗往上涨。协同需要持续同步上下文，比独立 Agent 贵许多。

新手先独立干活，确认需要长期协同了再开。

教训六：不要给 AI 开邮箱权限

邮箱是巨大的安全攻击向量。如果 AI 能读你的邮件，恶意内容可能通过邮件注入 Prompt，让 AI 做不该做的事。

教训七：不要让 AI 有自己的小红书账号

小红书正在严打机器人 API 使用。就算通过第三方工具发帖，也可能被封号。这个坑已经有人踩过了。

教训八：WSL 安装方式才是正确的

如果你用的是 Windows 系统，不要直接装在 Windows 上，而是要用 WSL（Linux 子系统）的方式安装。具体步骤是：PowerShell 管理员模式运行 wsl –install，然后装 Ubuntu，用 Linux 子系统里的命令来安装 OpenClaw。

教训九：OpenClaw 的权限极高，不要在主力电脑上部署

切记！！！！！它能直接管理文件、运行终端命令，一旦出错可能造成不可逆的数据损失。用专门的闲置设备或云服务器来跑。

安装 OpenClaw 的核心就三步：

1. 装好 Node.js 环境（用 nvm 安装）
2. 跑 openclaw onboard –install-daemon，选 QuickStart
3. 配置模型 API Key + 接入飞书

装完之后，配好三层记忆和定时任务，这就是你的AI军团的起点。

记住几个关键原则：

• 配置文件用 openclaw config 修改，比手动编辑更安全
• 写入文件用 edit 追加，不用 write 覆盖
• 飞书接入必须配置长链接订阅，否则卡片按钮无效
• Gateway 不暴露到公网
• 让 AI 帮你干活，你负责拍板
• 从一个 Agent 开始，跑通了再加

有什么问题，欢迎来找我。

一个人踩坑，一个人总结，一个人分享。我是仲哥，这是我的AI实战记录。