OpenClaw 是由奥地利开发者 Peter Steinberger（PSPDFKit 创始人）开发的开源、本地优先的自主 AI 智能体，2025年11月首发，曾用名 Clawdbot、Moltbot，2026年初定名并爆火，协议为 MIT，可免费商用与修改。它的核心定位是连接大模型与本地系统的执行中枢，让 AI 从“回答问题”升级为“自主完成任务”，被称为“有手脚的数字员工”。 核心定位与关键信息 - 本质：不是聊天机器人，是能操作电脑的任务执行型 Agent，通过自然语言拆解目标、调用工具、完成闭环。- 运行环境：支持 Windows、Mac、Linux，可本地部署或跑在服务器；数据与执行均在设备内，隐私可控 。- 模型兼容：不内置大模型，可对接 GPT、Claude、DeepSeek 等云端模型，也能通过 Ollama 接入本地模型。- 交互方式：无需专用 App，通过微信、Telegram、Discord、Slack 等聊天软件发指令即可控制 。 核心能力 1. 系统级强执行：读写文件、运行终端命令、执行脚本、浏览器自动化（填表、抓数、网页操作）、调用 API。2. 持久记忆与规划：以 Markdown 本地存储偏好与历史，越用越懂你，能自动拆解复杂任务为分步流程 。3. 可扩展技能生态：通过 Clawhub 技能市场一键安装插件，支持自定义技能，覆盖办公、开发、生活等场景。4. 跨端协同自动化：在邮件、日历、文档、聊天工具间串联工作流，例如自动整理文件、生成周报、定时发消息。5. 硬件控制拓展：可对接宇树 G1 人形机器人等硬件，通过聊天界面实现远程控制、路径规划与避障。 典型使用场景 - 个人效率：批量整理文件、自动抓取网页数据、生成报表、管理日程与邮件、编写并运行代码。- 团队协作：自动同步会议纪要、分发任务、汇总周报、监控项目进度。- 开发者辅助：快速写脚本、调试代码、自动化测试、部署项目。- 硬件控制：远程操控机器人执行巡检、搬运等物理任务。安全与部署要点 - 隐私优势：本地优先架构，数据不上云，适合处理敏感信息。- 安全提醒：需授予系统级权限，务必做好身份验证（如 Token）、限制聊天范围（仅允许可信联系人）、开启沙盒隔离，避免权限滥用。- 部署便捷：支持一键部署，腾讯云、阿里云等已上线云端部署服务，降低上手门槛 。 总结：OpenClaw 是个人与轻量团队的自动化利器，核心价值在于“低门槛、强执行、高隐私”。它将 AI 从对话工具升级为可操作电脑与硬件的“数字员工”，推动软件形态向“个性化自适应智能体”演进 。适合需要自动化重复任务、重视数据隐私的个人与团队，但使用时需严格做好权限管理。这里给你一份最简单、最稳、不踩坑的 OpenClaw 快速上手教程，照着一步步做就能跑起来。 一、先搞清楚：你需要两样东西 1. OpenClaw：AI 执行框架（手脚）2. 大模型：AI 大脑（推荐本地 Ollama，免费、隐私） 我只教最稳妥、本地免费的方案。 二、第1步：安装 Ollama（给AI装大脑） 官网：网页链接下载安装，一路下一步。 打开命令行（CMD / 终端），运行： plaintext ollama run qwen2.5:7b 等待自动下载模型。三、第2步：安装 OpenClaw Windows 1. 安装 Git：网页链接2. 打开 CMD，输入： plaintext git clone 网页链接cd OpenClawpip install -r requirements.txt macOS / Linux plaintext git clone 网页链接cd OpenClawpip3 install -r requirements.txt 四、第3步：配置文件（关键） 打开 config.yaml ，改成这样： yaml model: provider: ollama model: qwen2.5:7b base_url: 网页链接memory: type: local path: ./memoryplugins: enabled: true 五、第4步：启动 OpenClaw plaintext python main.py 看到：OpenClaw started successfully就成功了。 六、第5步：给它发指令（最简单用法） 直接在控制台输入任务，例如： - 帮我整理桌面文件- 写一个 Python 批量重命名脚本- 查今天的新闻并保存成文件 它会自动执行，而不是只聊天。 七、安全必看（非常重要） 1. 不要给它管理员/root 权限2. 不要让它随便删文件3. 第一次用，先让它只看、不执行4. 不要把它暴露到公网 #黄仁勋称OpenClaw为当代最重磅##腾讯工程师在楼下免费安装OpenClaw# 专栏 · AI学习笔记
