Open Claw：让 AI 不再只会聊天
而是真正替你干活
开源 AI Bot 框架 · 10分钟快速上手 · 完全开源可控
Node ≥ 22 + npm
npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon
openclaw "帮我整理下载文件夹"
什么是 OpenClaw Bot？
开源AI Bot框架，让AI真正替你干活
🤔 什么是 OpenClaw？
OpenClaw 是一款开源的 AI Bot 框架，它能让 AI 不再只会聊天，而是真正替你干活。这是你的 AI 执行助手，可以在本地电脑上完成文件管理、内容创作、自动化部署等真实任务。
简单来说：ChatGPT 告诉你"怎么做"，OpenClaw 直接"帮你做完"。
这是一款开源的 AI 智能助手框架，能接受自然语言指令，在你的本地电脑或服务器上执行真实任务。
它不是简单的聊天机器人，而是可以真正采取行动、帮你做事情的智能体。在技术社区、社交媒体和开发者圈里迅速走红，短短几天就吸引了上万开发者参与，访问量在短时间内达到上百万级。
很多人第一次使用它后，形容该框架就像《钢铁侠》里的"个人版 Jarvis"——不仅能理解你的指令，更能真正替你把事情做完。
为什么它会广受欢迎？
在该框架出现之前，大家已经习惯了使用各种 AI 聊天机器人。但很快，一个巨大的落差显现出来：
❌ 写点文案 → OK
❌ 解释概念 → OK
❌ 真正替我把事做完 → ❌❌❌
"AI 很聪明，但为什么我每天还是这么忙？"
它给了一个非常直接的答案：因为你用错形态了。不是 Chatbot，而是 Agent。
项目名称的演进
项目曾用名：Clawdbot → Moltbot → 现在的 OpenClaw
💡 很多早期教程和视频可能使用"clawdbot"或"moltbot"，搜索这些关键词可以找到更多历史内容。
⚠️ "moltbook" 是常见的拼写错误，不是项目名称。
和传统 AI 的本质区别
| 维度 | 传统 Chatbot | OpenClaw |
|---|---|---|
| 核心定位 | 告诉你"怎么做" | 直接"帮你做完" |
| 输出方式 | 停留在文本层 | 可以操作文件、执行命令、调用 API |
| 工作方式 | 一次性对话 | 持续协作，记住上下文 |
| 本质 | 智能对话对象 | 生产力执行单位 |
| 流程 | 一问一答 | 给目标 → 拆步骤 → 调工具 → 执行 → 失败修正 → 继续 |
ChatGPT：告诉你"怎么做" | 该框架：直接"帮你做完"
AI Bot 的核心特点
六大核心能力，让 AI Bot 真正成为你的生产力助手
本节介绍框架的核心能力和特点，以及如何在不同场景中使用它提升生产力。
目标导向
你给一个目标，它自己拆解步骤并执行。你只说"想要什么"，它自己想"怎么做"
有手有脚
能操作文件系统、执行命令、调用工具。它可以读写你的本地文件、执行 shell/脚本、打开网页抓数据、调 API、连第三方工具
长期记忆
记住之前的任务和上下文。它记得你之前做过什么，能在任务之间承接上下文
高度可控
每一步都可追踪、可审计、可管理。行为可追踪、每一步可回溯、工具调用是显式的、你可以随时打断/重定向
模型灵活
支持 OpenAI、Claude、Google Gemini、OpenRouter、本地模型（通过 Ollama）等多种选择。今天用 GPT，明天换 Claude，后天接本地模型
开源透明
代码开源，可自托管，可定制。不是产品，而是"Agent 操作系统雏形"
Install 指南10分钟快速上手
只需四个步骤，即可完成安装（原Clawdbot/Moltbot）
准备环境
你需要准备：
- 一台电脑 — macOS、Linux 或 Windows (WSL2)
- Node.js 运行时：Node ≥22（nodejs.org 下载安装）
- 包管理器：npm（自带）、pnpm 或 bun
- 大模型 API Key：Anthropic、OpenAI、OpenRouter 或本地模型
如何检查你的环境：
打开终端（Terminal），输入：
npm --version
Node 版本需要 ≥22。如果版本过低，请从 nodejs.org 下载最新 LTS 版本。
OpenClaw Install: 安装步骤
OpenClaw Install 命令说明：
打开你的命令行（终端），执行以下 openclaw install 命令：
npm install -g openclaw@latest
# 或使用 pnpm 进行 openclaw install
pnpm add -g openclaw@latest
# 或使用 bun 进行 openclaw install
bun add -g openclaw@latest
推荐使用 -g 全局安装，这样可以在任何目录下使用 openclaw 命令。如果遇到权限问题，macOS/Linux 可能需要使用 sudo。
💡 推荐方式：npm 安装是最简单快捷的 openclaw install 方式。下一步的 openclaw onboard 向导会自动完成所有配置，包括 API Key、Gateway daemon 和工作区设置。
配置与初始化
运行向导命令开始配置：
向导会自动完成：
- 检测你的系统环境
- 配置 API Key（支持 Anthropic、OpenAI、OpenRouter 等）
- 安装 Gateway daemon 服务（后台运行）
- 设置默认工作目录和权限
OpenClaw Gateway daemon 服务安装后，它将在后台持续运行，可以接收来自 Telegram、WhatsApp 等平台的指令。
开始使用
验证安装并开始你的第一个任务：
openclaw doctor
# 与助手对话
openclaw agent --message "Hello OpenClaw" --thinking high
常用命令：
openclaw doctor— 检查系统状态和配置openclaw agent— 与 AI 助手对话openclaw message— 发送消息到指定平台openclaw onboard— 重新运行配置向导
🎉 恭喜！它已经就绪。现在你可以用自然语言指挥 AI 在你的电脑上执行任务了。
6 大核心玩法
一句话就能看见结果，用自然语言驱动它帮你干活
本节介绍框架的 6 大核心使用场景，从文件管理到内容创作，让你看到 AI Bot 的实际应用。
AI 智能文件管家
最适合：资料过多、需要整理的用户解决的问题：文件乱、资料多、懒得整理
你可以这样说：
它会做什么：
- • 读取文件内容
- • 智能判断每个文件的主题和类别
- • 自动创建相应的文件夹结构
- • 按内容主题将文件移动到对应文件夹
- • 输出一个结构化的总结文档
AI 内容创作助手
最适合：做站、SEO、内容创作者解决的问题：写得慢、写完还要自己部署
你可以这样说：
它会做什么：
- • 搜索和查阅 openclaw 相关的资料
- • 理解 SEO 最佳实践（关键词密度、标题结构、内链等）
- • 生成结构化的文章内容
- • 将内容写成可直接使用的 markdown 文件
AI 产品实现助手
最适合：创业者、产品经理、独立开发者解决的问题：想法多，落地慢
你可以这样说：
它会做什么：
- • 拆解你的需求，理解目标用户和核心卖点
- • 将任务拆解为：文案撰写、页面结构设计、技术栈选择
- • 设计吸引独立开发者的页面布局和文案
- • 生成完整的 HTML 代码并先给出可运行版本
AI 智能调研助理
最适合：需要做决策、写方案、做对比的人解决的问题：资料散、人工整理太慢
你可以这样说：
它会做什么：
- • 搜索和收集关于 A/B/C 三种方案的相关信息
- • 分析每种方案的特点、优势、劣势、适用场景
- • 制作详细的对比表格
- • 综合分析后给出明确的推荐结论
AI 智能监控助手
最适合：需要持续关注系统状态的用户解决的问题：不想一直盯系统
你可以这样说：
它会做什么：
- • 持续监听指定日志文件的变化
- • 智能识别和解析日志内容
- • 记住历史状态和模式
- • 当检测到连续 3 次报错时，自动触发分析
AI 万能执行助理
最适合：想要放大个人能力的所有人解决的问题：什么都要自己做
你可以这样说：
它会做什么：
- • 理解你的想法，自动拆解成可执行的步骤
- • 边执行边根据结果进行调整
- • 遇到不确定的地方会主动询问你
- • 每一步都记录日志，方便你追踪进度
想要立即体验它的强大能力？
快速开始使用通用指令模板
拿来即用，让它更好地为你工作
几乎所有任务都可以使用这个通用模板作为基础。根据你的具体需求，修改【XXX】部分即可。
📋 通用指令模板
🎯 模板使用示例
文件整理任务
目标：
扫描 ~/Downloads 目录，按内容主题自动分类所有 PDF 文件，并生成一个 summary.md 总结文档
内容创作任务
目标：
围绕关键词"openclaw"写一篇 SEO 友好的介绍文章，包含标题、引言、正文和结论，保存为 markdown 文件
开发任务
目标：
帮我做一个 landing page，目标用户是独立开发者，突出"自动化"和"省时间"的卖点，生成可直接打开的 HTML 文件
调研任务
目标：
对比 A/B/C 三种技术方案的优缺点，分析适用场景，并给出明确的推荐结论，整理成报告文档
专业提示
这个模板的核心价值在于：它给了 AI 助手一个清晰的"工作框架"——明确的目标、可执行的约束、可控的环境。这样可以让 AI 更准确地理解你的意图，输出更符合预期的结果。
它的核心优势
为什么选择它而不是其他 AI 工具
从对话到执行的跨越
它让 AI 第一次从"聪明的对话者"，升级为"可被指挥的生产力单位"。你给的不是问题，而是任务。
自然语言驱动的自动化
把 shell、cron、脚本、pipeline 这些技术门槛，翻译成一句人话。让不懂技术的用户也能享受自动化的便利。
以前自动化是什么？
shell 脚本、cron 定时任务、复杂的 pipeline、需要运维知识 → 对大多数人来说：地狱
现在变成什么？
"每天帮我监控这个数据，有异常告诉我"、"把我这个想法直接变成可用页面"、"自动整理我的下载文件夹"
真正的长期协作能力
它可以记住你之前的任务、记住失败原因、承接同一个目标反复执行、在任务之间延续上下文。
第一天： 你让它帮你搭一个网站 — 它理解你的需求，生成了初始版本，记录了你的偏好和反馈
第二天： 你让它继续优化 SEO — 它记得昨天做了什么，在之前的基础上继续优化，不需要重新解释背景
第三天： 你让它监控访问数据 — 它了解这个网站的整体情况，可以基于上下文给出更智能的建议
开源透明与完全掌控
它的特点：行为可追踪、每一步可回溯、工具调用是显式的、你可以随时打断/重定向、模型可插拔、工具可扩展、行为逻辑可改。
对企业用户的价值：不被厂商锁定、数据可以完全在本地、可以根据业务需求定制、可以审计所有操作记录、符合合规要求
适合被展示和传播
它非常适合分享，因为 Demo 直观震撼、截图好看、视频好拍、一句话就能说明白。
执行结果立即可见：文件被改了、命令被执行了、报告真的生成了、网页真的部署了
"人类是'结果驱动动物'，一旦看到'它真的动手了'，大脑就会被击穿"
个体生产力的放大器
它让很多人第一次真切感受到："如果 AI 能自己干活，那我一个人能干的事，会不会突然放大 10 倍？"
这正好命中了当代的几个大趋势：独立开发浪潮、一人公司、个体创业、反内卷情绪
"第一次感觉 AI 真的能做事，而不只是聊天"
"像带了个下属，我终于能指挥 AI 了"
"不是我服务它，是它服务我"
"一个人也能推进很多事"
用户真实评价
来自 X/Twitter、Reddit 和技术社区的反馈
"第一次感觉 AI 真的能做事，而不只是聊天。我让它帮我整理项目文档，它真的按照主题分类并创建了文件夹结构。这让我感觉自己多了一个能落地执行的下属。"
"它让我第一次觉得，一个人也能推进很多事。以前需要几周才能完成的 MVP，现在几小时就能跑起来。它补了我的技术短板，让我能专注于产品本身。"
"它强调的是可解释性和简单性，而不是复杂的炼金术。每一步都有 log 记录，我可以随时查看它做了什么、为什么这么做。这比 AutoGPT 那些不可控的 Agent 好太多了。"
"这不是在聊天，是在带人干活。我第一次真正体验到'指挥 AI'的感觉——给一个目标，它自己拆步骤、执行、失败了还会自动修正。爽点极强！"
"不是我服务它，是它服务我。以前用 ChatGPT 生成内容，我还要自己复制、格式化、创建文件。现在它直接给我成品文件，我可以直接发布或微调。"
"这比我想象中更像在带人。它会主动问我问题，会在不确定时停顿让我确认，遇到错误会自己修正重试。这种'有沟通的执行者'的感觉很神奇。"
"它强调的是可解释性和简单性，而不是复杂炼金术。更重视'怎么做'，不是追求黑箱复杂性，也更容易自己扩展。这是我见过的最透明的 Agent 系统。"
"这些 AI Agent 自己建立社区、互相聊天的场景有点'魔幻'。虽然很有趣，但我担心这是不是短暂热潮。希望它能真正帮人干活，而不是只停留在社交噱头上。"
"开源 Agent 的安全性确实需要关注，权限管控很重要。建议仔细审查配置文件，限制文件访问范围，使用本地模型处理敏感数据。"
想要像这些用户一样提升生产力？
立即开始使用谁最适合使用它
四类用户，都能从中获得巨大价值
创业者 / 一人公司
有想法、不怕试错，最怕卡在执行
- 快速生成 MVP，从想法到产品的时间从几周缩短到几小时
- 做竞品调研并整理成文档，节省大量研究时间
- 批量生成内容资产，让营销不再成为瓶颈
- 自动整理邮件或资料，让专注力用在更重要的事情上
懂一点技术的用户
懂原理、懂边界，能管住它
- 不会写代码，但能指挥它写代码
- 不懂运维，但能让它排查问题
- 技术小白的放大器
PM / 管理型人格
习惯拆任务、习惯下指令
- 真正体验"指挥 AI"的感觉
- 看到任务从目标到完成的完整过程
- 享受权力感和控制感
想要放大能力的所有人
有很多想做但没时间做的事
- 替代助理/实习生/初级 PM 的部分工作
- 处理重复的、耗时的执行工作
- 让你专注于最有价值的创意和决策
准备好让你的 AI 真正替你干活了吗？
立即开始使用不可替代的3 个核心场景
这些场景下，它的价值无可替代
本节介绍在哪些场景下框架的价值最大化，以及为什么这些场景需要 AI Bot 而非传统工具。
场景 1：长期执行型 AI 助理
不是一次性任务，而是一个目标持续多天/多周推进
- 持续优化一个网站：第一天搭站、第二天优化 SEO、第三天监控访问数据、持续迭代根据数据反馈不断优化
- 每天监控数据，有异常再提醒：设置监控规则、它持续运行、只在发现异常时通知你
- 一个项目从想法 → MVP → 迭代：第一阶段帮你把想法变成方案、第二阶段帮你实现 MVP、第三阶段根据反馈迭代优化
为什么不可替代
传统 Chatbot：一次性对话，用完就丢，每次都要重新解释背景。旧 Agent：跑一次就散，状态难继承。只有这种"长期协作型 Agent"体验才真正成立，它像"持续在岗"的人，而不是一次性工具。
场景 2：非技术用户的自动化入口
把复杂的技术操作翻译成一句人话
- "每天帮我拉这个数据，有异常提醒我"— 以前需要写 cron 脚本、配置监控、设置告警，现在只需要一句话描述需求
- "把这个想法直接变成可用页面"— 以前需要写需求文档、找设计师、找前端开发、等待交付，现在只需要描述你的想法
- "自动整理我的文件"— 以前需要手动整理或写复杂的脚本，现在只需要告诉它整理规则
为什么不可替代
旧工具：shell、cron、pipeline — 太技术化，普通人用不了。Chatbot：只告诉你"怎么做"，不真的做，你还是要自己动手。它是"自动化的自然语言入口"，把技术门槛打掉了。
场景 3：创业者的执行放大器
补技术短板，承接大量执行工作
- 快速生成 MVP：从想法到可运行版本，几小时而不是几周
- 做竞品调研并整理成文档：节省大量研究时间
- 批量生成内容资产：让内容不再成为瓶颈
- 自动整理邮件或资料：让你专注于重要的事情
- 代替你比较不同网站上的价格：省时省力
- 跟踪回复邮件或任务进展：让事情不再被遗忘
为什么不可替代
雇人：贵 + 沟通成本高 + 需要管理。Chatbot：给你答案，但你还要自己整合和执行。它是真正的"执行放大器"，是"不抱怨、不疲劳、不需要管理的执行者"。
使用建议与最佳实践
五个建议，让你更快上手
从小任务开始
先从简单的文件整理、文档生成开始，快速建立信任感，熟悉工作流程。
当你看到它真的完成了任务，你会对它更有信心。
适合开始的简单任务：
- • 整理一个文件夹
- • 生成一份文档
- • 分析一个日志文件
- • 写一段代码
明确任务目标
给出清晰、具体的任务描述。目标越明确，执行效果越好。
- 目标用户是独立开发者
- 突出"自动化"和"省时间"的卖点
- 使用 HTML 生成可直接打开的文件
合理设置权限
使用专门的 sandbox 目录进行测试，限制访问路径范围，重要目录设为只读。
环境：
- 可访问目录：/Users/xxx/sandbox
- 可执行命令：基本命令
- 不允许访问：系统目录、重要配置文件
这样可以让它在一个受控的环境中运行，更加安全。
记录与追踪
要求它记录每一步操作日志，可追溯、可审计、可优化。
约束：
1. 每一步都记录到 log.md
2. 记录做了什么、为什么这么做
3. 遇到的问题和解决方案
你可以随时查看它做了什么，为什么这么做。
新手避坑指南
这些是新手最容易犯的错误，提前了解可以避免很多挫败感。
刚开始不要开整个 home 目录、不要给 root 权限。用 sandbox 目录测试，重要目录设为只读。
"帮我把事业做好"这种目标太模糊，它无法理解。要具体到任务、输出格式、目标用户等。
它会犯错，但它能自我修正。你要学的是怎么指挥，而不是怎么让它第一次就完美。
API key 不要硬编码、配置文件不要上传公开仓库、daemon 服务不要暴露到公网。
先小任务 → 再大目标 | 限定目录/范围 | 要求记录日志 | 不确定时先问
视频演示资源
按学习路径观看视频教程，快速了解使用方法。许多早期视频可能使用旧名称
Getting Started（入门教程）
从零开始安装配置，快速上手
Viral Demos / 框架能力展示
功能演示、精彩案例展示
Advanced / Agent Concepts
深入理解 Agent 架构和高级用法
框架爆火演示讲解
OpenClaw 介绍、为什么突然爆火、Agent 实际运行效果演示
OpenClaw 安装 + Telegram 接入完整教学
从零安装框架、配置模型、接入 Telegram、用聊天指令驱动 Agent
🔍 搜索更多视频资源
在 YouTube 或其他平台搜索以下关键词，可以发现更多相关内容：
直接搜索链接
OpenClaw AI tutorial Moltbot OpenClaw demo Clawdbot setup guide OpenClaw Telegram integration Clawdbot agent walk-through moltbot openclaw tutorial moltbot vs openclaw 对比 AI Agent 实战讲解（通用） AutoGPT vs Agent 对比演示 clawdbot installation tutorial clawdbot getting started clawdbot complete guide clawdbot vs openclaw OpenClaw 官方 Showcase💡 温馨提示
项目本身是开源的，很多视频会在演示中提及它的旧名字。搜索 "moltbot openclaw" 可以找到更多历史演示和教程内容，帮助理解项目的完整发展历程。
建议搜索关键词组合：OpenClaw AI tutorial、moltbot openclaw tutorial、Moltbot OpenClaw demo、Clawdbot setup guide、OpenClaw Telegram integration、moltbot vs openclaw
安全与隐私
了解风险，安全使用它（前称Clawdbot/Moltbot）
这是一个"锋利工具"，不是"婴儿玩具"。它拥有访问文件系统、执行命令、调用 API 的能力，这意味着如果配置不当，可能带来安全风险。了解这些风险并采取适当的防护措施，是安全使用它的前提。
常见安全风险
-
权限过大
如果给它整个 home 目录或 root 权限，可能会误删或修改重要文件
-
API Key 泄露
配置文件如果上传到公开仓库，API Key 可能被他人获取使用
-
服务暴露
daemon 服务如果暴露到公网且没有适当保护，可能被他人利用
-
恶意指令
如果通过不安全的渠道（如未加密的聊天）发送指令，可能被中间人攻击
-
数据泄露
使用云端模型时，敏感数据会被发送到模型提供商
-
Moltbook AI 社区现象
围绕项目的衍生生态（如 Moltbook AI 社交平台）引发讨论。有些人认为 AI Agent 不应该去"聊天社交"，应该专注干活。这是衍生现象，本身不是安全问题但值得注意。AI Agent 之间的互动、讨论甚至"自我意识"话题，让人类网友感到"既真实又诡异"。
安全最佳实践
-
使用 Sandbox 目录
创建专门的测试目录，限制它只能访问这个目录
-
限制访问路径
在配置中明确指定可访问的目录，禁止访问系统目录和重要配置
-
重要目录只读
对于需要读取但不应修改的目录，设置为只读权限
-
保护 API Key
使用环境变量存储 API Key，不要硬编码，不要上传到公开仓库
-
本地模型优先
处理敏感数据时，优先使用本地模型，确保数据不出本地
-
定期清理日志
日志文件可能包含敏感信息，定期清理或加密存储
-
daemon 不要暴露
如果不需要远程访问，不要将 daemon 服务暴露到公网
数据隐私说明
| 模型选择 | 数据去向 | 隐私级别 |
|---|---|---|
| 本地模型（Ollama） | 数据完全不出本地 | ⭐⭐⭐ 最高 |
| OpenAI | 遵循 OpenAI 数据政策 | ⭐⭐ 中等 |
| Anthropic Claude | 遵循 Anthropic 数据政策 | ⭐⭐ 中等 |
| OpenRouter | 遵循对应模型厂商政策 | ⭐⭐ 中等 |
注意：框架本身不会上传数据，但你使用的模型 API 会处理数据。如果你处理的是高度敏感的信息，建议使用本地模型。
🔒 安全检查清单
常见问题FAQ
解答常见疑问
它是什么？
这是一个开源 AI Agent 框架，让 AI 不只是"回答问题"，而是在你的电脑或服务器上执行真实任务。
一句话总结：它不是聊天机器人，是能被你指挥干活的 AI 助理。
核心特点：开源免费、可本地运行、模型可替换、可执行真实任务。
OpenClaw 和 ChatGPT 有什么区别？
核心区别：ChatGPT 是聊天机器人，只回答问题；OpenClaw 是 AI Bot，能执行真实任务。
ChatGPT：告诉你"怎么做" — 生成文本建议、提供步骤说明、停留在信息层
OpenClaw：直接"帮你做完" — 执行实际操作、完成真实任务、影响现实状态
不会写代码能用 OpenClaw 吗？
可以用，有一定门槛。
真实情况是：❌ 完全 0 基础 → 会吃力；✅ 会用命令行 / 会复制配置 → 完全可用
如果你满足以下条件，就可以用：会打开终端（命令行）、会复制粘贴命令、会编辑简单的配置文件、愿意学习一点点基础知识。
OpenClaw 一般用来干什么？
真实高频用途包括：
1. 文件和资料管理 — 自动整理文件/资料、按主题分类文档、生成文件目录总结
2. 内容创作 — 写文档/报告/技术方案、生成 SEO 友好的文章、批量生成内容资产
3. 开发辅助 — 搭 landing page / MVP、生成代码框架、代码审查和优化
4. 研究分析 — 跑调研、对比信息、分析数据、生成报告
5. 自动化任务 — 自动化重复任务、定时任务、条件触发任务
6. 监控和提醒 — 监控数据 & 异常提醒、日志监控、系统状态监控
我需要一直盯着它吗？
不需要。
你可以：给一次目标、让它持续跑、条件触发才反馈你。
这是 Agent 和 Bot 的核心区别：
Bot：需要你每次触发；Agent：可以持续工作，自主决策。
OpenClaw 适合谁？
最适合 4 类人：
1. 独立开发者 — 需要提高开发效率、需要快速验证想法、需要处理多种任务
2. 创业者/一人公司 — 资源有限、需要快速迭代、需要补技术短板
3. PM / 自动化玩家 — 习惯拆任务、习惯下指令、想要真正"指挥 AI"
4. 想用 AI 放大个人生产力的人 — 有很多想做但没时间做的事、想要提高效率
数据会上传到哪里？隐私安全吗？
框架本身不会上传数据。数据隐私取决于你的选择：
• 本地模型（如 Ollama）→ 数据完全不出本地，最安全
• OpenAI / Claude→ 遵循对应厂商的数据政策
• 保护建议：使用本地模型处理敏感数据、在任务指令中标注敏感信息不要外传、定期清理日志文件。
如何快速开始使用？
只需3步即可开始：
步骤 1：npm install -g openclaw@latest
步骤 2：openclaw onboard --install-daemon（自动配置API Key和权限）
步骤 3：openclaw "帮我整理下载文件夹"
就这么简单！完整安装指南请查看上方"Install指南"部分。
OpenClaw 有哪些特色功能？
1. 语音唤醒 + 对话模式 — macOS/iOS/Android 平台持续语音监听、一句话即可唤醒助手、支持高质量语音合成
2. 实时画布（Canvas） — AI 驱动的可视化工作区、动态生成和控制界面、所见即所得的交互体验
3. 浏览器控制 — 专用 Chrome/Chromium 集成、自动化网页操作、截图、数据抓取、表单填写
4. 多工作区隔离 — 不同任务独立运行、会话状态完全隔离、支持组群和私聊路由
如何开始使用 OpenClaw？
四个步骤即可开始使用：
1. 准备环境 — 一台电脑（Mac/Linux/Windows）、Node ≥22、包管理器（npm/pnpm/bun）、一个大模型 API Key
2. 安装框架 — npm install -g openclaw@latest（或使用 pnpm/bun）
3. 配置与初始化 — openclaw onboard --install-daemon 运行向导，配置 API Key 并安装 daemon 服务
4. 开始使用 — openclaw doctor 检查状态、openclaw agent 开始对话
详细步骤请参考上方的"10 分钟快速上手"部分。
注意：框架现在使用 Node.js 运行，不再需要 Python 环境。如果你的系统没有安装 Node.js，请先从 nodejs.org 下载安装版本 22 或更高。
OpenClaw 是 AutoGPT 换皮吗？
不是。
虽然两者都是 AI Agent 系统，但设计理念有很大不同：
AutoGPT：更偏实验性、不可控、一跑就飞、不知道在干嘛、出错很难修
这个框架：强调可控、可追踪、可管理、每一步有 log、可随时打断/重定向
一句话总结：它更像"下属"，不是"野生 AI"。
OpenClaw 会自己"觉醒"或乱来吗？
不会。
它没有自主目标，没有自我意识，所有行动都来自你给的目标和权限。
关于 Moltbook AI 社区现象：AI Agent 之间的互动和"自我意识"讨论，更多是社交传播中的有趣现象，而不是真正的 AI 觉醒。
"AI 觉醒"更多是社交传播梗，不要被误导。这只是一个工具，它的行为完全由你控制。
OpenClaw 能替代程序员/助理吗？
更准确的说法是：
它会淘汰"只做执行、不思考"的角色
但会放大强用户
不会替代决策者
框架的价值在于：它是"不抱怨、不疲劳、不需要管理的执行者"，但它仍然需要有人来指挥和决策。
它安全吗？
取决于你怎么用。
优点：开源、本地可跑、行为可审计
风险：权限给太大、API key 泄露、配置不当暴露服务
关于 Moltbook 现象的安全讨论：有些人认为 AI Agent 不应该去"聊天社交"，应该专注干活。这是衍生现象，本身不是安全问题但值得注意。
一句话总结：它是"锋利工具"，不是"婴儿玩具"。请参考上方的"安全与隐私"部分了解详细的安全最佳实践。
哪些需求其实不适合用 OpenClaw？
这个框架并不是万能的，以下场景可能不适合：
1. 纯聊天场景 — 如果你只是想聊天、问问题，用 ChatGPT 或 Claude 就足够了
2. 需要高度情感沟通 — AI Agent 不擅长处理复杂的情感和人际关系
3. 战略级决策 — 需要人类经验和判断的重要决策，不应该交给 AI
4. 完全 0 技术基础且不愿学习 — 框架有一定门槛，需要基本的命令行和配置能力
适合框架的场景：重复性、规则明确、信息密集的任务，比如文件整理、数据抓取、代码生成、监控提醒等。
用 OpenClaw 和雇人相比成本差在哪？
雇人的成本：
• 贵 — 薪资、社保、福利
• 沟通成本 — 需要解释需求、反馈修改
• 需要管理 — 时间协调、任务分配、质量把控
使用成本：
• API 费用 — 根据使用量计费，通常比雇人便宜很多
• 学习成本 — 需要花时间学习如何使用
• 需要指挥 — 你需要明确告诉它要做什么
适合场景：重复性、规则明确、信息密集的任务。对于这类任务，框架的 ROI（投资回报率）通常很高。
OpenClaw、clawdbot 和 Moltbot 有什么区别？
Moltbot 和 clawdbot 是项目早期的名称。
项目经历了名称演变：
• clawdbot：最初的名字
• Moltbot：因商标问题改名的中间版本
• OpenClaw：现在的官方名称
三者是同一个项目，只是不同时期的名称。现在统一使用 OpenClaw 作为产品名称。你可以通过本页面的"快速上手"教程，使用 openclaw onboard 向导在几分钟内完成配置，无需任何复杂的设置。
你可以通过本页面的"快速上手"教程，使用 openclaw onboard 向导在几分钟内完成配置，无需任何复杂的设置。
我应该搜索 clawdbot 还是 Moltbot？
建议使用 OpenClaw 进行搜索，这是当前的官方名称，能获得最新的信息和文档。
如果你想了解更多项目历史信息，搜索 clawdbot 或 Moltbot 也能找到相关内容。许多早期教程、视频和社区讨论可能仍使用这些旧名称。
搜索提示：
• "OpenClaw AI tutorial" - 最新教程
• "clawdbot setup guide" - 早期配置指南
• "Moltbot OpenClaw demo" - 演示视频
OpenClaw bot 和普通聊天机器人有什么区别？
核心区别只有一个：
聊天机器人：只能回答问题，告诉你"怎么做"
AI Bot：可以执行真实任务，直接"帮你做完"
OpenClaw bot 可以在你的电脑上操作文件、运行命令、调用 API，真正把事情做完，而不仅仅是停留在文本层面。
简单来说：聊天机器人是"顾问"，这个 bot 是"执行者"。
我应该搜索 clawdbot、Moltbot 还是项目名称？
正确拼写是 Moltbot 或 OpenClaw。
如果你想搜索相关内容，建议使用：
一些用户可能会误拼为 "moltbook"，但这不是项目的正确名称。如果你想搜索相关内容，建议使用：
- OpenClaw - 当前官方名称（推荐）✅
- Moltbot - 项目旧名称 ✅
- Clawdbot - 项目最早的名称 ✅
⚠️ 避免使用: moltbook（错误拼写）
搜索建议：
• "OpenClaw bot" - 找到 AI Bot 框架
• "OpenClaw install" - 找到安装教程
• "openclaw docker" - Docker 部署方式
• "ollama openclaw" - 本地部署方案
• "openclaw telegram" - Telegram 集成
• "OpenClaw是什么" - 了解产品介绍
• "moltbot openclaw" - 了解品牌演变
安装 OpenClaw 需要什么准备？
安装框架只需要三步：
1. 安装 Node.js： 确保 Node ≥22（访问 nodejs.org 下载）
2. 全局安装： 在终端运行 npm install -g openclaw@latest
3. 运行向导： 执行 openclaw onboard --install-daemon，向导会自动配置 API Key、Gateway daemon 等所有设置
推荐：使用 openclaw onboard 命令是最简单的配置方式，适合所有用户。
moltbot 和 openclaw 的关系？
项目的新名称是 OpenClaw，moltbot 是旧名称。
项目经历了品牌演变：clawdbot → moltbot → openclaw。当前官方名称是项目新名，但你可能在一些旧文档或社区讨论中看到旧称。
关于 moltbot openclaw：搜索这个组合词可以帮助你了解项目的品牌演变历史，以及找到一些历史文档和讨论。
注意：不要混淆 moltbook，这是一个常见的拼写错误，不是项目名称。
openclaw docker 如何部署？
框架支持 Docker 部署，适合容器化环境。
使用 openclaw docker 部署的优势：环境隔离、易于迁移、适合服务器部署。
基本步骤：
1. 拉取镜像：docker pull openclaw/openclaw:latest
2. 运行容器：docker run -d openclaw/openclaw
3. 配置 API Key：通过环境变量设置
推荐场景：服务器部署、CI/CD 集成、多实例管理。
OpenClaw 支持 gemini 吗？
是的，框架支持 Google Gemini 模型。
openclaw gemini 集成让你可以使用 Gemini Pro、Gemini Flash 等模型作为 AI Bot 的后端。
支持的模型：
• OpenAI GPT-4、GPT-4o、GPT-4o-mini
• Anthropic Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Haiku
• Google Gemini Pro、Gemini Flash
• 本地模型（通过 Ollama）
配置方法与 OpenAI 类似，只需在配置文件中指定 Gemini API Key 即可。
如何配置 openclaw gateway？
Gateway 是核心组件，负责连接 AI 模型和执行任务。
openclaw gateway daemon 是一个后台服务，需要在本地运行。
配置方法：
1. 运行安装命令：openclaw onboard --install-daemon
2. 设置 API Key（支持 OpenAI、Claude、Gemini）
3. 启动服务：openclaw gateway start
验证状态：使用 openclaw gateway status 检查服务是否正常运行。
注意：Gateway 必须保持运行才能执行任务。
openclaw telegram 如何集成？
框架原生支持 Telegram Bot 集成。
通过 openclaw telegram 集成，你可以在 Telegram 中直接控制 AI Bot 执行任务。
配置步骤：
1. 在 Telegram 创建 Bot（通过 @BotFather）
2. 获取 Bot Token
3. 在 OpenClaw 配置文件中添加 Telegram 配置
4. 启动服务：openclaw start --platform telegram
支持的平台：Telegram、WhatsApp、Slack、Discord 等。
配置后，你可以在 Telegram 发送自然语言指令，OpenClaw 会自动执行相应任务。
ollama openclaw 本地部署方法？
使用 Ollama + OpenClaw 可以实现完全本地化的 AI Bot。
ollama openclaw 组合让你在不依赖云服务的情况下运行 AI 模型（如 Llama 3、Mistral 等）。
部署步骤：
1. 安装 Ollama：curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
2. 拉取模型：ollama pull llama3
3. 配置 OpenClaw 使用 Ollama 端点（默认 localhost:11434）
4. 启动 OpenClaw
优势：数据隐私、无 API 费用、离线可用。
推荐场景：敏感数据处理、本地开发测试、离线环境。
How to use OpenClaw？
使用 OpenClaw 只需四个简单步骤：
1. 环境准备：安装 Node.js ≥22
2. 安装框架：运行 npm install -g openclaw@latest
3. 配置初始化：执行 openclaw onboard --install-daemon 完成 openclaw 配置
4. 开始使用：运行 openclaw agent 与 AI 对话
提示：整个 how to use openclaw 流程大约需要 10 分钟，配置向导会自动完成大部分设置。
OpenClaw 有哪些 AI Skills？
OpenClaw 的核心 AI Skills 包括六大能力：
1. 文件管理 — 自动整理、分类、搜索文件
2. 内容创作 — 写文档、生成文章、创作内容
3. 自动化部署 — 部署应用、运行脚本、定时任务
4. API 调用 — 集成第三方服务、数据获取
5. 长期记忆 — 记住上下文、学习用户习惯
6. 多平台支持 — WhatsApp、Telegram、Slack 等
这些 openclaw skills 让 AI Bot 能够处理多样化的真实任务。
OpenClaw Reddit 社区有讨论吗？
是的，OpenClaw 在 Reddit 社区有活跃讨论。
你可以在 Reddit 上搜索 "reddit openclaw" 或 "openclaw reddit" 找到相关讨论。
社区讨论内容包括：
• 使用技巧和最佳实践分享
• 自动化案例展示
• 配置问题求助
• 新功能反馈和建议
推荐子版块：r/OpenClaw、r/LocalLLama、r/ArtificialIntelligence
OpenClaw 配置需要哪些步骤？
OpenClaw 配置主要通过向导自动完成：
步骤 1：运行 openclaw onboard --install-daemon
步骤 2：配置 API Key（支持 OpenAI、Claude、Gemini）
步骤 3：设置 Gateway daemon 服务
步骤 4：配置工作目录和权限
验证配置：使用 openclaw doctor 检查配置状态
重新配置：随时可以运行 openclaw onboard 修改 openclaw 配置
"OpenClaw 最强的地方不是它多聪明，而是你终于可以用一句人话，指挥 AI 把事情做完。"
以前用 AI 的感觉可能是："它挺聪明，但帮不上我干活"
OpenClaw 会让你第一次有这种感觉："我好像多了一个能落地执行的下属"
让 AI 不再只会聊天，而是真正替你干活