OpenClaw 初体验

2026 年初，除了基础大模型争相斗艳之外，在技术圈，一个名叫 OpenClaw 的 个人 AI 助手火出了天际，引爆了新一轮的 Agent 热潮。OpenClaw 的核心理念是让 AI 直接接管系统的读写与执行权限，并通过 Telegram、Discord 或 WhatsApp 等 IM 软件接收自然语言指令，然后再服务器上自动执行代码编写、文件管理、收发邮件等任务。通过 IM 软件下达任务，OpenClaw 会自己分析任务，然后自动执行任务，并返回执行结果。这才是我们一直在苦苦追求的 AI 个人助理。

1. 什么是 OpenClaw

OpenClaw 是奥地利程序员 Peter Steinberger 在 2025 年 11 月发布的开源项目。项目的最初命名为 Clawdbot，是一个能连通各种 API 和本地 Shell 的轻量级对话机器人原型。2026 年 1 月，Clawbot 在 GitHub 上突然爆火出圈，同时也顺便带火了 Mac mini，甚至有用户一口气买了 40 台 Mac mini，全部用来运行 Clawdbot。

就在 Clawdbot 爆发式增长的时候，Peter 收到了 Anthropic 的律师函：因为 Clawdbot 与 Anthropic 的大语言模型 Claude 太像，因此涉嫌商标侵权。2026 年 1 月 27 日，Peter 在 Discord 频道里召集社区成员进行头脑风暴，并最终为项目改名为 Moltbot。

3 天后，Peter 觉得 Moltbot 读音感觉像是嘴里含了块石头，同时为了彻底规避未来的版权争议并彰显开源和自由的属性，再次为项目更名为 OpenClaw 并沿用至今。改名后的 OpenClaw 像火箭一样起飞：

• 1 月底：2K GitHub stars
• 2 月初：突破 100K stars
• 2 月中旬：突破 180K stars
• 2 月底：突破 200K stars

2 月 4 日，Founder Park 搞了一场闭门活动，聚集了 130 多位 AI 创业者，来自 AI 游戏、AI Coding、Agent Memory、AI 硬件、AI 语音等不同赛道，分享了他们在上手用 Clawdbot 的感受和思考。^[1]

Clawdbot 带来了一些和聊天不一样的「增量」。它的本质，是为你配了一台「云电脑」。第一次可以真正地指挥一个 AI 去增、删、改、查文件。这让 AI 从一个信息工具，变成了一个执行工具。

2 月 14 日，Peter 宣布加入 OpenAI，领导“下一代个人代理”的开发，OpenClaw 则转由开源基金会维护，确保项目永远自由和独立。^[2]

直到今天，OpenClaw 的热度依然不减：在 Google Trends 上，搜索趋势热度依然在 60 以上；微信公众号上关于 OpenClaw 的文章也多如牛毛。

即便如此，我想，依然有非常多的人和我一样，对 OpenClaw 的了解和认知还主要在别人的讨论中，依然没有亲自上手、真正体验。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

于是，在春节前的几天，我花了一些时间，亲自上手部署了 OpenClaw，并记录下了整个体验过程。

2. 为什么选择 ECS

1. 首先，我个人并不喜欢云厂商提供的一键部署服务，相反，我更喜欢在一台干净的服务器上，从零开始搭建自己的环境。
2. 其次，在 在阿里云上部署 Vui 语音模型 这篇文章中，我介绍了我在阿里云的 PAI-DSW 上部署 Vui 模型的经验，那时我就被阿里云的使用体验所折服。
3. 然后，对于新用户而言，阿里云提供了 价值 300 元的免费 ECS 额度。
4. 最后，阿里旗下的钉钉机器人已经有 Channel 插件支持通过钉钉和 OpenClaw 交互。

因此，当我决定要亲自体验一下 OpenClaw 的时候，我选择了阿里云的 ECS。

3. 在 ECS 上部署 OpenClaw

3.1 申请 ECS 主机

根据自己的需求选择合适的 ECS 实例配置，我选择了 2 核 4G 的 Ubuntu 22.04 作为 ECS 实例，在创建 ECS 实例时，阿里云会提供对应的公网 IP，这极大方便了后续的部署和访问。

点击 远程链接 按钮，可以配置登录方式，我选择使用 SSH 密钥对登录并设置了登录的 root 密码。通过提供的公网 IP 和设置的密码，就可以通过 SSH 登录到 ECS 实例了。

3.2 配置 ECS 的安全组

OpenClaw 运行依赖两个核心端口——18789 和 80：

• 18789 端口为网关通信与控制界面访问端口
• 80 端口用于部分 IM 平台的回调通信

因此，为了保障 OpenClaw 的可用性，ECS 主机启动后，需要在 网络与安全组 中对这两个端口进行配置，避免因端口拦截导致服务不可用。

3.3 安装 Node 环境

snap install node --classic
npm config set registry https://registry.npmmirror.com

3.4 安装 OpenClaw

根据 OpenClaw 官方文档 安装 OpenClaw：

npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon

向导程序 会安装 OpenClaw 的网关守护进程（launchd/systemd 用户服务），并使其保持运行状态。在安装过程中，向导程序 会让我们配置各种参数：例如 IM 平台、所用的大模型、安装的插件……根据自己的需求进行配置即可。

安装完成之后，可以通过 openclaw status 查看 OpenClaw 的运行状态。

3.5 配置 SSH 本地端口转发

为了方便本地访问 OpenClaw 的控制界面，可以通过 SSH 的本地端口转发功能，将 ECS 实例的 18789 端口转发到本地。

ssh -L 18789:localhost127.0.0.1:18789 root@<ECS公网IP>

为什么要配置端口转发

由于 OpenClaw 的控制界面是以 18789 端口作为访问端口，而该端口并非标准的 HTTP 协议端口，而是一个普通的 TCP 端口。因此，如果直接在本地浏览器访问：http://<ECS公网IP>:18789，无法访问 ECS 主机中的 OpenClaw 的控制界面。

3.6 配置大模型

在阿里云的百炼平台申请对应模型的 API-KEY，在 openclaw.json 中增加大模型配置。

1.在 models 字段中增加大模型配置：

"models": {
  "providers": {
    "alibaba-cloud": {
      "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "apiKey": "<your-api-key>",
      "api": "openai-completions",
      "models": [
        {
          "id": "qwen3-coder-plus",
          "name": "Qwen Coder",
          "reasoning": false,
          "input": [
            "text"
          ],
          "cost": {
            "input": 0,
            "output": 0,
            "cacheRead": 0,
            "cacheWrite": 0
          },
          "contextWindow": 128000,
          "maxTokens": 8192
        },
        {
          "id": "qwen3-vl-plus",
          "name": "Qwen Vision",
          "reasoning": false,
          "input": [
            "text",
            "image"
          ],
          "cost": {
            "input": 0,
            "output": 0,
            "cacheRead": 0,
            "cacheWrite": 0
          },
          "contextWindow": 128000,
          "maxTokens": 8192
        }
      ]
    }
  }
}

2.在 agents 字段中增加大模型配置：

"agents": {
  "defaults": {
    "model": {
      "primary": "alibaba-cloud/qwen3-coder-plus"
    },
    "models": {
      "alibaba-cloud/qwen3-coder-plus": {
        "alias": "qwen"
      },
      "alibaba-cloud/qwen3-vl-plus": {}
    },
  }
}

3.7 配置钉钉机器人

根据 阿里云 ECS 云服务器部署OpenClaw（Clawdbot）详细步骤流程 中的 钉钉对接流程 部分创建钉钉机器人并进行配置。

根据 openclaw-channel-dingtalk 中的说明安装 DingTalk Channel 插件，并重启 OpenClaw 服务。

openclaw gateway restart

重启 OpenClaw 服务后，在 OpenClaw 控制界面中的 Control→Channels，用创建的钉钉机器人信息对 DingTalk 进行配置。

3.8 测试

把钉钉机器人添加到钉钉群中，并在钉钉群中发送指令，测试 OpenClaw 的功能。

参考文献

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1. 闭门探讨：130位AI创业者，对Clawdbot和下一代AI产品的39条思考 ↩︎

2. OpenClaw, OpenAI and the future ↩︎

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