谷歌封杀也挡不住！OpenClaw+Qwen3.5，开源AI彻底疯了
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目前国内还是很缺AI人才的，希望更多人能真正加入到AI行业，共同促进行业进步，增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我精心打磨的教程 http://blog.ZEEKLOG.net/jiangjunshow，教程通俗易懂，高中生都能看懂，还有各种段子风趣幽默，从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解，我22年的AI积累全在里面了。注意，教程仅限真正想入门AI的朋友，否则看看零散的博文就够了。
前言
一只"小龙虾"掀起的开源风暴
2026 年开年，AI 圈被一只"小龙虾"搅得天翻地覆。
这只"小龙虾"最初叫 Clawdbot，是个开源的个人 AI 助手项目。创始人 Peter Steinberger 可能没想到，自己业余搞的小工具会在几天内冲到 GitHub 热榜第一，Star 数疯狂飙升到 7 万以上。更没想到的是，Anthropic 的一纸律师函直接砸了过来——理由是"Clawd"和"Claude"读音太像，涉嫌商标侵权。
于是，短短 72 小时内，项目经历了 Clawdbot → Moltbot → OpenClaw 的两次改名风波。Peter 在 X 上自嘲：“Same lobster soul, new shell”（同样的龙虾灵魂，换了一身新壳）。这戏剧性的一幕，反而让 OpenClaw 的热度更加失控，Star 数很快突破 10 万大关。
为什么一只"小龙虾"能让全球开发者如此疯狂？答案很简单：它代表了 AI 从"聊天工具"向"数字员工"的质变。而今天，当我们把 OpenClaw 与阿里刚开源的 Qwen3.5 系列模型结合，这种质变正在产生核聚变般的能量。
OpenClaw 到底是什么？你的 24 小时私人助理
想象一下，你有个私人助理，不用发工资，24 小时待命，能直接操作你的电脑，还能通过微信、飞书、Telegram 随时响应你的指令。这就是 OpenClaw 的核心价值。
它不是一个简单的聊天机器人，而是一个 AI Agent 网关。你可以把它理解成一座桥梁，连接着大语言模型和你的数字生活：
- 多平台无缝接入：不需要下载新 APP，直接在常用的聊天软件里 @它就行。支持 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、飞书、钉钉等 10 余种平台。想象一下，你在地铁上用手机发条消息，家里的电脑就开始自动整理桌面文件、生成报表、甚至修复代码 Bug。
- 持久化记忆：传统的 ChatGPT 对话一关闭就失忆，OpenClaw 却能记住你的习惯、偏好和工作流程。它会在本地存储记忆，越用越懂你。
- 主动执行能力：不只是被动问答，它能根据日历事件主动提醒你，定时生成早报，甚至监控服务器状态并在异常时发送警报。这就像《钢铁侠》里的贾维斯，真正做到了"自动运行"。
- 技能系统（Skills）：通过安装不同的 Skill，你可以给 AI 添加各种超能力——查天气、发邮件、操作浏览器、读写本地文件、控制智能家居。社区已经贡献了 500+ 个 Skill，从自动化的 PR 代码审查到加密货币监控应有尽有。
Qwen3.5：阿里开源的"性能怪兽"
如果说 OpenClaw 是骨架，那 Qwen3.5 就是它的大脑。2026 年 2 月，阿里通义千问团队发布的 Qwen3.5 系列，堪称开源模型界的"降维打击"。
- 混合架构带来的性能跃升：Qwen3.5-397B-A17B 采用混合专家（MoE）架构，总参数量 3970 亿，但每次推理只激活 170 亿参数。这就像是一个拥有 3970 名专家的公司，遇到问题只派最合适的 170 人处理，既聪明又省电。
- 小模型逆袭大模型：更令人震撼的是 Qwen3.5-35B-A3B，仅有 35 亿激活参数，性能却全面超越了 7 个月前发布的 2350 亿参数旗舰模型 Qwen3-235B-A22B。这证明了模型的智能不在于参数堆砌，而在于架构精巧。
- 原生多模态：不同于传统文本模型，Qwen3.5 在视觉和文本混合 Token 上预训练，天生就懂看图说话、视频理解。你可以扔给它一张截图，让它直接提取文字、分析图表、甚至根据 UI 设计图生成前端代码。
- 消费级显卡可部署：Qwen3.5-27B 作为 Dense 模型（非 MoE），能在单张 GPU 上流畅运行。这意味着你不需要价值十几万的 A100 集群，几千块的 RTX 4090 就能在家部署一个顶级 AI 大脑。
王炸组合：当 OpenClaw 遇上 Qwen3.5
把 OpenClaw 和 Qwen3.5 结合在一起，会发生什么样的化学反应？答案是：一个完全自主可控、数据隐私绝对安全、且智商超群的本地 AI 助手。
场景一：零代码自动化办公
早上 9 点，你刚到公司，OpenClaw 已经在飞书上给你发了今日待办：“检测到昨晚客户发来的邮件，已自动分类；GitHub 上有 3 个 PR 需要你 Review，我已初步筛选出 1 个可能存在内存泄漏问题；今日会议已整理进日历。”
这一切的背后，是 Qwen3.5-122B-A10B 在理解邮件内容、分析代码差异、识别会议意图，而 OpenClaw 负责调用邮件客户端、GitHub API、日历接口完成实际操作。
场景二：私有化知识库问答
把公司内部的 10 万份文档喂给 OpenClaw，它利用 Qwen3.5 的长上下文能力（支持 100 万 Token），能在几秒内从海量文档中找到答案，并生成带引用来源的报告。所有数据都跑在本地服务器，绝不会上传到第三方云端，彻底解决隐私焦虑。
场景三：7×24 小时智能运维
配置好监控 Skill 后，OpenClaw 会每隔 5 分钟检查服务器状态。一旦检测到异常日志，立即调用 Qwen3.5 分析错误原因，尝试自动修复，并在修复失败时通过 Telegram 通知值班工程师。整个过程无需人工干预，真正实现了"自愈式运维"。
手把手部署：从零搭建你的 AI 助手
说千道万不如动手一干。下面这套方案基于 Windows + WSL2 环境，完全使用开源工具，让你在一小时内跑通 OpenClaw + Qwen3.5。
第一步：准备 Qwen3.5 模型
最经济的选择是部署 Qwen3.5-35B-A3B，它在消费级显卡上就能跑得飞起。我们使用 vLLM 框架部署，这是目前吞吐量最高的推理方案。
创建 Python 环境：
conda create -n openclaw python=3.12-y conda activate openclaw 安装 vLLM（支持 Qwen3.5 的最新版本）：
pip install vllm --pre --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly 从魔搭社区下载模型（国内速度更快）：
pip install modelscope modelscope download Qwen/Qwen3.5-35B-A3B --local_dir ./qwen35 创建配置文件 config.yaml：
model: ./qwen35 served_model_name: qwen3.5-local host: 0.0.0.0 port:8000tensor-parallel-size:1gpu-memory-utilization:0.9max-model-len:32768enable-auto-tool-choice:truetool-call-parser: qwen 启动服务：
vllm serve --config config.yaml 看到 Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 就说明模型已就绪。
第二步：安装 OpenClaw
OpenClaw 基于 Node.js 开发，需要先安装 Node.js 22+。
安装 OpenClaw CLI：
npminstall-g openclaw@latest 初始化配置（会引导你设置模型连接）：
openclaw onboard --install-daemon 在配置环节，选择"Custom OpenAI-compatible API"，填入：
- Base URL:
http://localhost:8000/v1 - API Key:
sk-dummy（本地部署无需真实 Key） - Model:
qwen3.5-local
第三步：接入常用通讯工具
以飞书为例，社区已经贡献了现成的插件：
安装飞书插件：
openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu 在飞书开放平台创建自建应用，获取 App ID 和 App Secret，然后配置到 OpenClaw 中。搞定后，你就能在飞书里 @机器人发送指令，它会在你的电脑上执行并返回结果。
第四步：安装实用 Skills
# 安装文件管理 Skill clawhub install filesystem # 安装浏览器自动化 Skill clawhub install browser # 安装代码审查 Skill（适合开发者） clawhub install code-review 避坑指南：安全防护与成本控制
虽然 OpenClaw + Qwen3.5 组合很强大，但有几个坑必须避开。
- 权限控制是第一要务：OpenClaw 默认需要较高的系统权限才能操作文件和浏览器。建议在 Docker 容器中运行，或者至少使用非特权用户启动，避免它"手滑"删掉重要文件。Palo Alto Networks 的安全研究指出，这类 Agent 系统如果配置不当，确实存在被恶意利用的风险。
- API 费用管理：如果你选择调用云端 Qwen3.5 API 而非本地部署，注意 Agent 会在后台进行大量工具调用，Token 消耗速度远超普通聊天。建议设置预算上限，或优先使用阿里云百炼的 Qwen3.5-Flash 版本，每百万 Token 输入仅需 0.2 元。
- 模型选择的权衡：Qwen3.5-397B-A17B 虽然最强，但需要多卡并行才能跑得动。个人用户建议用 Qwen3.5-35B-A3B，智商在线且单卡可跑；如果只有消费级显卡（如 RTX 4070），选择 Qwen3.5-27B Dense 版本更合适。
- 谨防假冒项目：由于 OpenClaw 多次改名（Clawdbot→Moltbot→OpenClaw），GitHub 上出现了大量抢注的假冒仓库，甚至有用旧名字发行加密货币的骗局。务必认准官方仓库
github.com/openclaw/openclaw，任何宣称发行代币的行为都是诈骗。
写在最后：AI 民主化的里程碑
OpenClaw 的爆火和 Qwen3.5 的开源，标志着 AI 正在从"巨头垄断"走向"全民普及"。过去，你要用 Claude Opus 或 GPT-4，必须按月交订阅费，数据还要上传到别人的服务器；今天，你可以用零代码成本，在自家电脑上部署一个智商不输顶级商业模型的 AI 助手，而且数据完全私有。
Peter Steinberger 在收到 Anthropic 律师函时一定很无奈，但开源社区的力量让这只"小龙虾"越变越强。国内云厂商也迅速跟进——阿里云、腾讯云都推出了 OpenClaw 的一键部署镜像，连 Mac Mini 都一度被抢货到断供。
这种趋势不可阻挡。当谷歌、Anthropic 等巨头试图用封闭生态守住护城河时，OpenClaw 和 Qwen3.5 代表的开源力量正在从底层瓦解围墙。正如 Peter 所说：“同样的龙虾灵魂，换一身新壳继续战斗。”
2026 年，或许将成为个人 AI 助手的元年。而你，完全可以成为这场变革的早期玩家——不需要昂贵的硬件，不需要深厚的 AI 背景，只需要一台电脑、一颗好奇心，和这篇文章的指引。
让我们一起，把 AI 的主动权拿回自己手中。
目前国内还是很缺AI人才的，希望更多人能真正加入到AI行业，共同促进行业进步，增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我精心打磨的教程 http://blog.ZEEKLOG.net/jiangjunshow，教程通俗易懂，高中生都能看懂，还有各种段子风趣幽默，从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解，我22年的AI积累全在里面了。注意，教程仅限真正想入门AI的朋友，否则看看零散的博文就够了。
![[DeepSeek] 入门详细指南（上）](https://qiniu.meowparty.cn/coder.2023/2026-03-16/cover_1773612059729_f86394479dc04725b615feb23401aa2d.png)
