爱折腾-创客智造实验室 - OpenClaw-AI助手入门教程
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link: https://www.ncnynl.com/category/OpenClaw/
description: 通过OpenClaw-AI助手入门教程学习，了解如何搭建OpenClaw和使用OpenClaw
items: OpenClaw-AI助手入门教程-Docker+deepseek+飞书+nginx反向代理部署流程1
items: OpenClaw-AI助手入门教程-Docker+deepseek+飞书+nginx反向代理部署流程2
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items: OpenClaw AI助手入门教程-OpenClaw(本地ubuntu部署)

OpenClaw-AI助手入门教程-Docker+deepseek+飞书+nginx反向代理部署流程1
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date: 2026-02-12T09:41:00+00:00
description: 说明： 本文介绍了在独立服务器上通过docker方式部署OpenClaw智能助手并接入国产大模型和飞书机器人的完整流程。 主要内容包括： 1）通过docker命令行快速安装OpenClaw； 2）配置国际/国产大模型（如DeepSeek）； 3）安装飞书插件并配置应用凭证； 4）设置飞书机器人权限与事件。 5）设置nginx反向代理访问 部署完成后，用户可通过飞书与AI助手交互，支持多轮对话和上下文记忆功能。 1️⃣ 环境准备：Docker 及 Docker Compose - 安装 Docker 官方文档：[https://docs.docker.com/engine/install/](https://docs.docker.com/engine/install/) - Docker Compose 一般随 Docker Engine 一同安装，验证：`docker compose version` 2️⃣ 获取 OpenClaw 源码并部署（Docker 方式） git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git cd openclaw ./docker-setup.bash # 交互式部署脚本 2.1 交互式配置要点 步骤 问题 选择/输入 说明 2.1 理解风险，安全问题 Yes 接受安全须知 2.2 Onboarding mode QuickStart 快速安装模式 2.3 Model / auth provider skip for now 稍后手动配置 DeepSeek 2.4 Filter models by provider all provider 不影响，后期跳过 2.5 Select Channel skip for now 或 feishu 飞书稍后配置 2.6 Configure skills now No 暂不需要技能包 2.7 Hook: session-Memory 选中（空格） 启用多轮对话记忆 2.8 等待部署完成 - 记录输出的 onboarding link（内含访问令牌） 2.2 部署完成后的操作 # 停止默认启动的容器，并以守护模式重新启动 docker compose down docker compose up -d # 查看运行日志 docker compose logs -f #OpenClaw 配置文件位置（宿主机）： cat ~/.openclaw/openclaw.json # 所有配置持久化在此 3️⃣ DeepSeek 模型接入 3.1 获取 DeepSeek API 密钥 注册/登录 DeepSeek 开放平台 创建 API Key，格式：sk-xxxxxxxxxxxx ⚠️ 重要：此密钥不可公开，一旦泄露请立即删除并重新生成 3.2 编辑配置文件，添加 DeepSeek 提供商 vim ~/.openclaw/openclaw.json #在 models 节点下添加 providers 定义，并设置默认模型： json5 { "models": { "mode": "merge", "providers": { "custom-api-deepseek-com": { "baseUrl": "https://api.deepseek.com", "apiKey": "sk-你的全新密钥", // ⚠️ 替换为最新密钥 "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "deepseek-reasoner", // 推理模型 "name": "DeepSeek Reasoner", "reasoning": true, "contextWindow": 64000, "maxTokens": 8192, "input": ["text"] }, { "id": "deepseek-chat", // 快速对话模型 "name": "DeepSeek Chat", "contextWindow": 64000, "maxTokens": 8192, "input": ["text"] } ] } } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "custom-api-deepseek-com/deepseek-reasoner" // 默认使用模型 } } } } #保存文件。 3.3 重启网关使配置生效 docker compose restart openclaw-gateway 3.4 测试模型是否接入成功 # 方法一：通过主代理测试（推荐） docker compose exec openclaw-…

OpenClaw-AI助手入门教程-Docker+deepseek+飞书+nginx反向代理部署流程2
type: item
date: 2026-02-12T09:50:00+00:00
description: 5️⃣ 配置反向代理（使 Web 管理端可通过 HTTPS 访问） 5.1 准备域名及 SSL 证书 申请域名（如 openclaw.yourdomain.com），解析到服务器公网 IP 获取 SSL 证书（可自签或使用 Let's Encrypt） 5.2 安装 Nginx 并配置反向代理 nginx配置 server { listen 443 ssl; server_name openclaw.yourdomain.com; ssl_certificate /path/to/cert.pem; ssl_certificate_key /path/to/key.pem; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:18789; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "upgrade"; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; } } 5.3 配置 OpenClaw 信任代理 IP 编辑 ~/.openclaw/openclaw.json，在 gateway 节点添加： json5 "gateway": { "trustedProxies": ["172.21.0.1/32", "你的代理服务器公网IP"], // ... 其他配置 } #重启网关： docker compose restart openclaw-gateway 5.4 配置自动设备配对策略 #1.访问网站： https://openclaw.yourdomain.com 在Overview->Gateway Token输入框填写生成时候的Token -> 点击connect #2.手动批准： # 查看待批准设备，查看request的ID docker compose exec openclaw-gateway node dist/index.js devices list # 批准指定请求 docker compose exec openclaw-gateway node dist/index.js devices approve <请求ID> #3.刷新网页，就可以看到已经批准了 6️⃣ 性能优化与常见问题 ⚡ 响应速度优化（针对 DeepSeek 回复慢） 问题 解决方案 命令/配置 模型推理慢 换用 deepseek-chat config set agents.defaults.model.primary custom-api-deepseek-com/deepseek-chat 工具调用超时 关闭飞书通道工具 config set channels.feishu.toolsEnabled false 上下文过大 限制飞书上下文 config set channels.feishu.contextLimit 8000 网络延迟 使用国内 DNS 容器内 echo "nameserver 114.114.114.114" > /etc/resolv.conf ❗ 安全红线 DeepSeek API Key 一旦泄露，立即删除并重新生成 配置文件权限收紧： chmod 700 ~/.openclaw chmod 600 ~/.openclaw/openclaw.json #不要在公共文档、日志中明文暴露任何密钥 常用诊断命令汇总 # 整体健康检查 docker compose exec openclaw-gateway node dist/index.js doctor # 查看当前模型配置 docker compose exec openclaw-gateway node dist/index.js config get agents.defaults.model # 查看飞书通道配置 docker compose exec openclaw-gateway node dist/index.js config get channels.feishu # 实时跟踪飞书消息 docker compose logs -f openclaw-gateway | grep -E "feishu|agent" 总结 通过以上步骤，你已成功完成： ✅ Docker 部署 Open…

OpenClaw-AI助手入门教程-配置邮件通知
type: item
date: 2026-02-19T02:23:39+00:00
description: 说明： 当任务完成使用指定的邮箱通知 实现方式：使用openclaw的开发能力来编程生成一个自己使用的python脚本即可 步骤1-获取qq邮箱授权码： 登录邮箱并进入设置：在电脑浏览器里打开QQ邮箱官网 (mail.qq.com)，登录后，点击页面顶部的 “设置” 链接，然后选择 “帐户” 选项卡。 找到并开启服务：在“帐户”页面往下拉，找到 “POP3/IMAP/SMTP/Exchange/CardDAV/CalDAV服务” 这一栏。点击任一服务（比如 “IMAP/SMTP服务”）右侧的 “开启” 按钮。 完成安全验证：这时会弹出一个窗口，要求你验证身份。根据提示，用你绑定该邮箱的手机号发送一条指定短信到指定号码。发送完成后，在电脑上点击 “我已发送” 或类似的确认按钮。 获取并保存授权码：验证通过后，系统就会弹出一串16位的授权码。请务必马上复制并把它保存好（比如记在备忘录里或截图保存），因为这个弹窗关掉后就再也看不到了。如果在第三方客户端设置时还需要，只能重新生成 步骤2-生成发送邮件脚本和配置： 确认邮箱和授权码后，使用openclaw的开发能力来编程生成一个自己使用的python脚本： 使用web-ui的chat窗口，输入如下的参考python脚本，邮箱和授权码： #!/usr/bin/env python3 """ OpenClaw邮件发送系统 支持环境变量配置，敏感信息存储在.env文件中 """ import smtplib import ssl from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart import argparse import os import sys from pathlib import Path def load_env(): """加载环境变量""" env_path = Path(__file__).parent / '.env' # 如果.env文件存在，读取它 if env_path.exists(): with open(env_path, 'r') as f: for line in f: line = line.strip() if line and not line.startswith('#'): key, value = line.split('=', 1) os.environ[key.strip()] = value.strip() # 返回配置字典 config = { 'qq_email': os.getenv('QQ_EMAIL', ''), 'qq_password': os.getenv('QQ_EMAIL_PASSWORD', ''), 'smtp_server': os.getenv('SMTP_SERVER', 'smtp.qq.com'), 'smtp_port': int(os.getenv('SMTP_PORT', '587')), 'default_recipient': os.getenv('DEFAULT_RECIPIENT', ''), 'use_tls': os.getenv('USE_TLS', 'true').lower() == 'true', 'use_ssl': os.getenv('USE_SSL', 'false').lower() == 'true', } return config def send_email(to_email, subject, body, from_email=None, password=None, config=None): """ 通过QQ邮箱SMTP发送邮件 Args: to_email: 收件人邮箱 subject: 邮件主题 body: 邮件内容 from_email: 发件人邮箱（可选） password: QQ邮箱授权码（可选） config: 配置字典（可选） Returns: bool: 发送是否成功 """ if config is None: config = load_env() # 使用配置中的值 smtp_server = config['smtp_server'] smtp_port = config['smtp_port'] use_tls = config['use_tls'] use_ssl = config['use_ssl'] # 如果没有提供发件人邮箱，使用配置中的值 if not from_email: from_email = config['qq_email'] # 如果没有提供密码，使用配置中的值 if not passwor…

OpenClaw-AI助手入门教程-配置openclaw-mcp-adapter调用更多mcp工具
type: item
date: 2026-02-19T02:44:00+00:00
description: 说明 什么是openclaw-mcp-adapter？ 在深入配置之前，我们先理解一下openclaw-mcp-adapter是什么。 它是OpenClaw的一个插件，作用是把MCP服务器的工具转换为OpenClaw原生Agent工具。 简单来说，以前你要通过命令行调用MCP服务器，现在只要配置好mcp-adapter，OpenClaw启动时就会自动连接MCP服务器、发现所有工具，并注册成AI可以直接调用的“一等公民”工具。比如你配置了一个计算器MCP，OpenClaw里就会出现calculator工具，AI可以直接使用。 githu地址 https://github.com/androidStern-personal/openclaw-mcp-adapter mcp-adapter的核心优势： 自动发现工具：连接服务器后自动调用listTools()获取所有工具 原生集成：工具名称带服务器前缀（如myserver_toolname），避免命名冲突 自动重连：连接断开后下次调用自动重连 目前这个插件适合http和stdio的mcp的插件 方法1-让openclaw自动安装: 测试web-ui的chat发指令： 安装openclaw-mcp-adapter插件，https://github.com/androidStern-personal/openclaw-mcp-adapter。 让openclaw自己想办法实现安装 方法2-命令安装 我的openclaw系统基于docker部署 cd openclaw docker compose exec openclaw-gateway node dist/index.js plugins install mcp-adapter 方法3-源码安装 cd openclaw docker compose exec openclaw-gateway /bin/bash git clone https://github.com/androidStern/openclaw-mcp-adapter.git node dist/index.js plugins install ./openclaw-mcp-adapter/ 配置openclaw-mcp-adapter 选择一个mcp服务器，比如http://mcp-porter:8000/sse 打开openclaw.json，配置如下： vim ~/.openclaw/openclaw.json "plugins": { "entries": { "openclaw-mcp-adapter": { "enabled": true, "config": { "servers": [ { "name": "mcp-porter-calculator", "transport": "http", "url": "http://mcp-porter:8000/sse" } ], "toolPrefix": true } } } } 测试： web-ui的chat窗口，发送调用相应mcp的工具即可。

OpenClaw-AI助手入门教程-配置mcp-endpoint-server云注册中心方便接入mcp工具
type: item
date: 2026-02-19T03:24:00+00:00
description: 说明: mcp-endpoint-server是什么？ 在开始部署之前，我们先理解一下mcp-endpoint-server在整个架构中的位置。 mcp-endpoint-server是一个基于WebSocket的MCP注册中心，由xinnan-tech团队开发，主要作用是作为小智AI设备与MCP工具之间的桥梁。它的核心设计理念是：让小智设备端能够通过语音调用各种MCP服务。 为什么需要它？ 如果你接触过小智AI，你可能知道小智设备端需要通过WebSocket连接到小智官方服务器。而mcp-endpoint-server提供了一个统一的接入点，设备端可以连接到这里，然后通过它调用各种注册的MCP工具（如计算器、高德地图、Home Assistant等）。 它的优势在于： 高性能：基于FastAPI和WebSocket的异步架构，支持高并发连接 连接管理：智能管理WebSocket连接，支持连接清理 监控统计：提供连接统计和健康检查接口 消息转发：自动转发工具端和小智端之间的消息 配置灵活：支持配置文件管理，易于部署和维护 简单来说，你部署好mcp-endpoint-server后，小智设备端就可以连接上来，然后通过它调用你本地的MCP服务（比如我们之前配置的计算器）。而且你的MCP服务无需部署在公网环境，这极大方便了开发者在各种网络环境下的使用。 工作流程： 设备端：小智设备（或运行mcp_pipe.py的机器）作为WebSocket客户端，主动连接到mcp-endpoint-server 注册工具：设备端将自己本地的MCP服务（如计算器）通过stdio管道与mcp_pipe.py连接，mcp_pipe.py负责将WebSocket消息转换为stdio通信 服务端管理：mcp-endpoint-server管理所有设备的WebSocket连接，并转发来自小智官方服务器的请求 调用链路：小智官方服务器 → mcp-endpoint-server → 设备端 → 本地MCP服务 这种设计的巧妙之处在于：设备端的MCP服务可以运行在内网，不需要公网IP，只需要设备端能主动连接到公网的mcp-endpoint-server即可 docker方式安装mcp-endpoint-server： 部署教程1, 部署教程2 采用单模块部署的安装方法： git clone https://github.com/xinnan-tech/mcp-endpoint-server.git # 进入本项目源码根目录 cd mcp-endpoint-server # 清除缓存 docker compose -f docker-compose.yml down docker stop mcp-endpoint-server docker rm mcp-endpoint-server docker rmi ghcr.nju.edu.cn/xinnan-tech/mcp-endpoint-server:latest # 启动docker容器 docker compose -f docker-compose.yml up -d 第一次安装会需要一点时间 启动完成之后会出现需要查看 # 查看日志 docker logs -f mcp-endpoint-server 250705 INFO-=====下面的地址分别是智控台/单模块MCP接入点地址==== 250705 INFO-智控台MCP参数配置: http://172.22.0.2:8004/mcp_endpoint/health?key=abc 250705 INFO-单模块部署MCP接入点: ws://172.22.0.2:8004/mcp_endpoint/mcp/?token=def 250705 INFO-=====请根据具体部署选择使用，请勿泄露给任何人====== 假设你的本机地址是127.0.0.1 如上，输出mcp接入点是中ws://127.0.0.1:8004/mcp_endpoint/mcp/?token=def就是你的MCP接入点地址。 这个MCP接入点地址很重要，你等一下会用到 简单验证 curl http://127.0.0.1:8004/health 部署一个计算器验证完整功能： 部署虾哥写的计算器项目,安装 https://github.com/78/mcp-calculator # 进入项目目录 cd mcp-calculator conda remove -n mcp-calculator --all -y conda create -n mcp-calculator python=3.10 -y conda activate mcp-calculator pip install…

OpenClaw-AI助手入门教程-配置openclaw-mcp-adapter通过mcp-endpoint-server调用mcp工具
type: item
date: 2026-02-19T04:25:00+00:00
description: 说明： 在前面的教程中，我们分别学习了如何配置MCP-adapter来直接调用MCP服务，以及如何部署小智语音的mcp-endpoint-server。现在，我们将两者结合，实现一个更强大的架构：通过OpenClaw的MCP-adapter，经由mcp-endpoint-server调用内网或设备端的MCP工具。 这个架构解决了什么问题？当你的MCP服务运行在内网或设备端（如树莓派、NAS）时，OpenClaw无法直接连接。而mcp-endpoint-server作为公网WebSocket服务器，可以让内网设备主动连接并注册工具。通过一个协议转换代理，OpenClaw就能通过标准的SSE/HTTP协议调用这些工具。整个过程无需公网IP，无需复杂的端口映射。 架构： subgraph 公网云服务器 A[mcp-endpoint-server WebSocket服务端] B[ws2sse代理 WebSocket → SSE] end subgraph 内网/设备端 C[mcp_pipe.py + 本地MCP服务] end subgraph OpenClaw环境 D[openclaw-mcp-adapter] end C -- 主动WebSocket连接 --> A B -- 连接 --> A D -- SSE --> B 工作流程： 内网设备通过mcp_pipe.py将本地MCP服务（如计算器）注册到公网的mcp-endpoint-server。 我们在公网部署一个ws2sse代理，它作为WebSocket客户端连接mcp-endpoint-server，同时对外提供SSE端点。 OpenClaw的mcp-adapter插件通过SSE连接ws2sse代理，发现并注册所有可用的MCP工具。 用户在OpenClaw中通过语音或文字调用工具，请求经mcp-adapter → ws2sse代理 → mcp-endpoint-server → 内网设备，最终执行并返回结果。 openclaw的插件mcp-adapter不能直接通过websocket访问mcp-endpoint-server，所以要通过一个ws2sse代理来做中转。 在这里我们建立一个mcp-porter-server的ws2sse代理，使用docker部署在openclaw同一个服务器 1.建立Dockerfile FROM python:3.12-slim WORKDIR /app # 复制依赖文件并安装（仅当 requirements.txt 变化时才会重新安装） COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 复制当前目录所有文件到镜像（会被卷挂载覆盖，但用于构建时保证镜像完整性） COPY . . # 容器启动命令 CMD ["python", "ws2sse_proxy.py"] 2.建立docker-compose.yml networks: mcp-shared-network: external: true name: mcp-shared-network services: mcp-porter: build: . # 使用当前目录的 Dockerfile 构建 container_name: mcp-porter restart: always networks: - mcp-shared-network ports: - "8000:8000" volumes: - ./:/app # 将宿主机当前目录挂载到容器 /app，覆盖代码 environment: - TZ=Asia/Shanghai - REMOTE_WS_URL=ws://mcp-endpoint-server:8004/mcp_endpoint/call/?token=${MCP_TOKEN} # 不再直接写 token，使用 .env 文件 建立requirements.txt fastapi==0.104.1 uvicorn[standard]==0.24.0 websockets==12.0 python-multipart==0.0.6 pydantic==2.5.0 python-dotenv==1.0.0 configparser==6.0.0 asyncio-mqtt==0.16.1 pycryptodome==3.23.0 loguru==0.7.2 requests 建立ws2sse_proxy.py #!/usr/bin/env python3 """ MCP WebSocket 转 SSE 代理（完整版） - 作为客户端连接到远程 WebSocket MCP …

OpenClaw AI助手入门教程-配置QMD记忆系统，优化反馈速度
type: item
date: 2026-02-19T04:52:00+00:00
description: 说明 你是否遇到过这样的困扰：刚开始用OpenClaw时响应还挺快，聊了几轮后速度越来越慢，最后甚至卡死？更糟心的是，API账单还在蹭蹭往上涨，仿佛在为一个“失忆”的AI付高额账单。这背后的罪魁祸首，往往是上下文爆炸——每次对话都携带大量无关历史记录，让AI花大量时间“阅读理解”，既耗钱又降速。 别担心，从OpenClaw 2026.2.2版本开始，内置的QMD记忆系统完美解决了这个问题。本文将带你从零开始，一步步配置QMD，让你的AI助手响应速度从“蜗牛”变“猎豹”。 为什么你的OpenClaw越来越慢？ 1.1 传统记忆系统的痛点 传统的记忆机制，简单粗暴——把整个MEMORY.md文件或完整的对话历史，一股脑全塞给AI。这导致几个严重问题： 上下文越长，速度越慢：大模型的推理时间与输入token数量成正比。5000 token的请求要等8-15秒，20000 token直接奔着1分钟去了 成本指数级增长：一个20000 token的会话，单次请求成本可能高达数美元，如果频繁调用，月账单令人心惊 容易卡死超时：当上下文累积到8万、10万token时，请求很容易超时失败，钱花了，结果却没得到 噪音干扰精度：塞入大量无关信息，反而会让AI“分心”，回答质量下降 1.2 QMD是什么？ QMD（Quantum Memory Database）是由Shopify联合创始人Tobi Lütke开发的本地语义搜索引擎，专为AI Agent场景设计。 它的核心思路是：不要把整个文件塞给AI，而是先用本地搜索找到最相关的片段（通常只需2-3句话），再把精准内容传给AI。 技术原理上，QMD采用三层混合搜索机制，确保检索精准度： 层级 技术 作用 第一层 BM25全文搜索 精准匹配关键词，类似传统搜索引擎 第二层 向量语义搜索 理解语义相似度，能找到意思相近但用词不同的内容 第三层 LLM重排序 用AI对结果二次优化，确保最相关内容排前面 这种混合搜索模式能将精准度提升至93%，而纯语义搜索只有59% 注意：qmd的query功能，需要有GPU支持才比较顺畅，CPU下很慢不建议使用。cpu下使用search即可 openclaw自安装： 我们直接利用openclaw自动帮我们完整部署，web-ui的chat发指令: 为openclaw配置QMD记忆系统，优化反馈速度 通过这个指令，应该能让openclaw自己完成安装，配置和重启openclaw 同时openclaw会给出一个测试报告 使用docker安装，这个方法可能不一定成功安装，可以参考手工安装。 OpenClaw 会自动使用 QMD 进行记忆检索，如果 QMD 出现问题，会自动回退到内置的 SQLite 记忆系统，不影响正常使用 手工安装 最好是有vpn，要不下载模型容易失败，只能采用手工下载比较麻烦 root方式进入容器 docker compose exec --user root -it openclaw-gateway bash 安装依赖 #QMD 需要支持 vector 扩展的 SQLite apt update && apt install jq sqlite3 #测试生效 sqlite3 --version 安装qmd #方法1： bun install -g @tobilu/qmd #方法2：自动先安装qmd npx @tobilu/qmd ... #方法3： # 使用 npm 安装 npm install -g @tobilu/qmd #安装后添加到PATH路径 echo "export PATH=$PATH:/home/node/.bun/bin" >> ~/.bashrc #测试生效 qmd --version #保证目录权限 mkdir -p /home/node/.cache/qmd chown -R node:node /home/node/.cache/qmd chown -R node:node /home/node/.bun/install/global/node_modules/node-llama-cpp 普通用户方式进入容器 docker compose exec -it openclaw-gateway bash #如果不带GPU，基于源码安装CUP支持的node-llama-cpp版本 NODE_LLAMA_CPP_SKIP_DOWNLOAD=true npm install node-llama-cpp #测试建立索引 $ ~/.bun/bin/qmd update --verbose Updating 1 collection(s)... [1/1] workspace (**/*.md) Collection: /home/node/…

OpenClaw AI助手入门教程-配置gitee并提交代码到仓库
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date: 2026-02-19T16:15:00+00:00
description: 说明： 与传统的聊天机器人不同，OpenClaw拥有系统级权限和执行力。它不仅能聊天，更能直接操作你的电脑：执行Shell命令、读写文件、调用浏览器，甚至自动提交代码 。 对于国内的开发者而言，Gitee是绕不开的代码托管平台。本文将详细介绍如何配置OpenClaw，让它成为你的编程伙伴，自动将代码提交到Gitee仓库 非持久ssh密钥配置方法： 配置使用ssh方式提交代码 步骤1:在openclaw的容器里，生成SSH密钥并配置Gitee cd openclaw docker compose exec -it openclaw-gateway bash # 生成密钥，一路回车即可 ssh-keygen -t ed25519 -C "你的邮箱@example.com" # 查看公钥 cat ~/.ssh/id_ed25519.pub 步骤2：在gitee里面添加公钥 登录Gitee，进入 设置 → SSH公钥，粘贴并确定 步骤3：OpenClaw执行Git命令时，需要知道你是谁 cd openclaw docker compose exec -it openclaw-gateway bash git config --global user.name "你的Gitee用户名" git config --global user.email "你的Gitee邮箱" 步骤4：先在gitee新建一个项目，比如地址为：http://gitee.com/ncnynl/test 步骤5：让OpenClaw学会提交代码到Gitee. web-ui的chat上发送指令: 编写一个python脚本，生成一个圆，并提交到仓库http://gitee.com/ncnynl/test openclaw会自动想办法实现这个脚本，并自动上传到仓库。 实现持久的ssh密钥配置方法： 步骤1：使用宿主主机的密钥作为容器的密钥 建立密钥 # 生成密钥，一路回车即可 ssh-keygen -t ed25519 -C "你的邮箱@example.com" # 查看公钥 cat ~/.ssh/id_ed25519.pub # 启动 ssh-agent（如果尚未运行） eval $(ssh-agent) # 添加私钥（例如默认的 id_rsa） ssh-add ~/.ssh/id_ed25519 # 验证是否已添加 ssh-add -l #查看是否有这个变量 echo $SSH_AUTH_SOC 步骤2：配置docker-compose使用ssh-agent: #其他配置 environment: #其他配置 SSH_AUTH_SOCK: /ssh-agent #配置容器内UID与宿主UID一致 user: "${UID:-1000}" #其他配置 volumes: #其他配置 - ${SSH_AUTH_SOCK}:/ssh-agent 步骤3：重新启动容器 cd openclaw docker compose down #启动ssh-agent eval $(ssh-agent) #增加密钥 ssh-add ~/.ssh/id_ed25519 #查看变量 echo $SSH_AUTH_SOC docker compose up -d 步骤4：验证是否有效 cd openclaw #进入容器 docker compose exec -it openclaw-gateway bash #查看变量 node@066bddd34e72:/app$ echo $SSH_AUTH_SOCK /ssh-agent 再连接到gitee提交代码就不会有缺少密钥的问题了。

OpenClaw AI助手入门教程-OpenClaw多Agent协同工作流
type: item
date: 2026-03-02T13:29:00+00:00
description: 说明 如何打造多Agent协同工作流 为什么需要多Agent？ 痛点 记忆负担过重：单个Agent长期使用后记忆文件臃肿，加载慢、易丢失关键信息。 上下文污染：写作时冒出代码逻辑，编程时被营销思路干扰。 Token成本高昂：每次对话都加载无关背景，无效Token占比超60%。 多Agent解决方案 独立Workspace：每个Agent拥有专属工作目录（如 workspace-dev），记忆文件独立，互不干扰，加载飞快。 独立AgentDir + 独立会话：每个Agent有自己的状态目录和会话存储，上下文严格隔离，告别“人格分裂”。 按需加载：只加载当前Agent相关的记忆和工具，Token消耗直降，钱包不再喊疼。 想象一下，如果你只有一个通用助手，它既要写代码、又要写文案、还要处理部署，时间一长就会变得混乱、缓慢，甚至“精神分裂”。而通过多Agent架构，你可以为不同任务创建专属的“专家助手”，让它们各司其职、协同作战，大幅提升效率和质量。 多Agent核心架构 在 OpenClaw 中，每个 Agent 都拥有三大独立属性： 独立 Workspace（工作区）：专属的“办公室”，包含 SOUL.md（个性定义）、PROMPT.md（提示词模板）、TOOLS.md（工具配置）等文件，行为边界清晰。 独立 AgentDir（状态目录）：存储认证信息、模型配置，支持不同 Agent 绑定不同大模型（如创意类用 GPT-4，代码类用 DeepSeek）。 独立 Sessions（会话存储）：聊天记录单独保存，彻底杜绝上下文污染，降低 Token 成本。 前置准备 已部署 OpenClaw（Docker 方式），并确保 docker compose 命令可用。 已完成基础配置，能够通过 Web UI 访问（可直接访问服务器 IP:18789，或通过 SSH 隧道本地访问）。 准备一个 Gitee 账号，并已配置好 SSH 密钥（用于部署助手提交代码）。如未配置，请参考 Gitee 官方文档 添加公钥。 第一步：创建开发助手 (dev) 我们将通过 OpenClaw 的 Web UI 聊天窗口，用自然语言指令让系统自动创建开发助手。这个过程展示了 OpenClaw 的“自举”能力——助手自己创建助手。 1.1 打开 Web UI 聊天窗口 访问 OpenClaw 控制面板（例如 http://127.0.0.1:19999 或 http://你的服务器IP:18789），进入聊天界面。 1.2 发送创建指令 在输入框中粘贴以下指令并发送： 请建立一个开发助手，命名为 dev，开发助手专注于开发任务，熟悉各类开发语言；可以通过-dev来调用；拥有独立的工作目录，目录名为workspace-dev，把通用助手的工作目录workspace下的所有md文件复制一份到workspace-dev，并相应更改为符合角色的内容；拥有独立的记忆目录和文件；能跟通用助手互相交流。通过设置人设和能力，openclaw能利用-dev + 语句方式来调用开发助手完成相应的开发。在通用助手人设中添加匹配-dev就自动调用开发助手。 系统会开始处理，可能需要几秒钟到一分钟。你可以在聊天中看到进度反馈。创建成功后，你会收到确认消息。 1.3 验证开发助手 尝试调用开发助手： -dev 开发一个python脚本实现1-10的相加 助手应该会自动生成一个 Python 脚本，并可以运行（如果你在服务器上执行）。如果一切正常，说明开发助手已就绪。 第二步：创建部署助手 (deploy) 类似地，我们创建专注于部署运维的助手。 2.1 发送创建指令 请建立一个部署助手，命名为deploy，部署助手专注于部署和运维任务；可以通过-deploy来调用；拥有独立的工作目录，目录名为workspace-deploy，把通用助手的工作目录workspace下的所有md文件复制一份到workspace-deploy，并相应更改为符合角色的内容；拥有独立的记忆目录和文件；能跟通用助手互相交流。通过设置人设和能力，openclaw能利用-deploy + 语句方式来调用部署助手完成相应的开发。在通用助手人设中添加匹配-deploy就自动调用部署助手。 等待创建完成。 2.2 验证部署助手 -deploy 查看服务器当前目录 助手应该能执行 shell 命令并返回结果。 第三步：让助手协同工作——一个真实案例 现在，我们让两个助手合作完成一个完整任务：开发助手编写一个网站监控脚本，部署助手将其提交到 Gitee 仓库。 3.1 准备 Gitee 仓库 在 Gitee 上创建一个新仓库，例如 test。确保你已经在服务器上配置了 SSH 密钥，并能够通过 git clone git@gitee…

OpenClaw AI助手入门教程-OpenClaw(本地ubuntu部署)
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date: 2026-03-03T03:42:00+00:00
description: 说明： OpenClaw（昵称“小龙虾”）是一款开源的个人AI助理。与传统的聊天机器人不同，它不仅能和你对话，更能直接操作你的电脑——帮你整理文件、处理邮件、编写代码，真正做到“指哪打哪”。最关键的是，OpenClaw支持完全本地部署。这意味着你的所有数据（聊天记录、文件等）都保留在自己的电脑上，无需上传云端，隐私和安全由你自己掌控。 本教程将指导你在本地环境中（如虚拟机或物理机）完成OpenClaw的安装、配置，并接入DeepSeek大模型，最终通过Web UI与你的AI助理进行交互。 系统要求 在开始之前，请确保你的环境满足以下要求： 内存：建议 2GB 或以上。 硬盘空间：建议预留至少 10GB 的可用空间，用于存放程序文件和AI模型相关的依赖。 网络：需要稳定的互联网连接以下载安装包和依赖（后续使用中模型调用可能需要联网，但你的数据始终保留在本地）。 操作系统：支持Linux、macOS和Windows（通过WSL或Cygwin等）。本教程以Linux（如Ubuntu）为例。 Node.js：版本必须 ≥ v22。OpenClub的核心运行环境基于Node.js，请先安装Node.js。 安装步骤 安装Node.js（如未安装） 如果系统中没有Node.js v22或更高版本，请先安装。以Ubuntu为例： # 使用NodeSource安装Node.js 22 curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash - sudo apt-get install -y nodejs # 验证版本 node --version # 应输出 v22.x.x 或更高 一键安装OpenClaw OpenClaw提供了一键安装脚本，可以自动下载并配置所有组件。打开终端，执行以下命令： curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash 该脚本会执行以下操作： 下载OpenClaw核心包及其依赖 将openclaw命令添加到系统PATH 创建默认配置目录 ~/.openclaw 安装完成后，验证是否成功： openclaw --version 预期输出类似：2026.2.3（版本号≥2026.2.x） 首次配置并启用守护进程 第一次使用OpenClaw需要运行交互式配置向导，同时可以选择安装系统守护进程以便后台运行： openclaw onboard --install-daemon 该命令会引导你完成以下设置： 选择数据存储目录（默认~/.openclaw/data） 设置管理员账号（用于Web UI登录） 配置AI模型接入（暂时跳过，后续单独配置DeepSeek） 自动安装并启动openclaw-daemon服务（如果你使用systemd，会创建服务单元） 注意：如果你没有使用--install-daemon，后续需要手动启动服务，可使用openclaw start。 配置DeepSeek大模型 OpenClaw本身不包含AI模型，需要接入第三方模型服务。本教程以DeepSeek为例，说明如何配置模型接入。DeepSeek提供了API接口，你需要先注册获取API密钥。 获取DeepSeek API密钥 访问 DeepSeek官网 注册账号。 登录后进入API密钥管理页面，创建一个新的API密钥，复制保存。 配置OpenClaw使用DeepSeek OpenClaw的配置文件位于 ~/.openclaw/openclaw.json。你可以直接编辑该文件，或通过命令设置。 编辑配置文件： nano ~/.openclaw/openclaw.json 找到 "models" 相关配置段（如果没有则手动添加），示例配置如下： "models": { "mode": "merge", "providers": { "custom-api-deepseek-com": { "baseUrl": "https://api.deepseek.com", "apiKey": "sk-b5687763", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "deepseek-chat", "name": "deepseek-chat (Custom Provider)", "reasoning": false, "input": [ "text" ], "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 64000, "maxTokens": 8192 } ] } …