linux中从零开始,将OpenClaw 接入 QQ 机器人

linux中从零开始,将OpenClaw 接入 QQ 机器人

Linux 从零开始:将 OpenClaw 接入 QQ 机器人

本文提供完整的 OpenClaw 安装和 QQ 机器人接入指南,适用于 Debian 12 系统,模型使用华为云提供MAAS

📋 目录

  1. 系统准备
  2. 安装 OpenClaw
  3. 配置 QQ 机器人
  4. 测试与验证
  5. 常见问题

🚀 系统准备

环境要求

  • 操作系统:Debian 12(其他 Linux 发行版类似)
  • 用户权限:root 用户
  • 网络:可正常访问外部网络

1.1 SSH 配置(可选)

如需通过 SSH 远程管理,可配置 root 密码登录:

vi /etc/ssh/sshd_config 

修改以下配置:

PasswordAuthentication yes PermitRootLogin yes 

重启 SSH 服务:

systemctl restart sshd 

1.2 配置 APT 镜像源

使用国内镜像源加速软件下载:

# 方法一:使用自动化脚本bash<(curl-sSL https://linuxmirrors.cn/main.sh)# 方法二:手动配置清华源cat> /etc/apt/sources.list <<EOF # 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度,如有需要可自行取消注释 deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ bookworm main contrib non-free non-free-firmware # deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ bookworm main contrib non-free non-free-firmware deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ bookworm-updates main contrib non-free non-free-firmware # deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ bookworm-updates main contrib non-free non-free-firmware deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ bookworm-backports main contrib non-free non-free-firmware # deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ bookworm-backports main contrib non-free non-free-firmware # 以下安全更新软件源包含了官方源与镜像站配置,如有需要可自行修改注释切换 deb https://security.debian.org/debian-security bookworm-security main contrib non-free non-free-firmware # deb-src https://security.debian.org/debian-security bookworm-security main contrib non-free non-free-firmware EOFapt update 
在这里插入图片描述

图 1.1:APT 镜像源配置完成

1.3 安装 Node.js

OpenClaw 基于 Node.js 开发,需要安装 Node.js 24:

# 安装 curl(如果未安装)aptinstallcurl-y# 安装 nvm(Node Version Manager)curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh |bash# 加载 nvm\. "$HOME/.nvm/nvm.sh"# 安装 Node.js 24 nvm install24# 启用 pnpm corepack enablepnpm# 验证安装node-v
在这里插入图片描述

图 1.2:Node.js 安装成功


🔧 安装 OpenClaw

2.1 一键安装

使用官方安装脚本:

curl-fsSL https://openclaw.ai/install.sh |bash
在这里插入图片描述

图 2.1:OpenClaw 安装过程

在这里插入图片描述

图 2.2:选择YES

在这里插入图片描述

图 2.3:快速引导

2.2 配置 AI 模型

选择 AI 模型提供商,这里以华为云 MaaS 为例:

在这里插入图片描述

图 2.4:查看模型提供商

在这里插入图片描述


图 2.5:选择模型提供商

在这里插入图片描述

图 2.6:填入API

2.3 跳过频道配置

在初始配置阶段,可以暂时跳过频道设置,后续再配置 QQ 机器人:

在这里插入图片描述

图 2.7:跳过频道配置

在这里插入图片描述

图 2.8:安装过程

在这里插入图片描述

图 2.9:安装过程

在这里插入图片描述

图 2.10:服务管理界面


🤖 配置 QQ 机器人

3.1 注册 QQ 机器人

  1. 使用 QQ 扫码登录
  2. 创建机器人应用

访问 QQ 机器人注册页面:

https://q.qq.com/qqbot/openclaw/login.html 

3.2 获取凭证信息

创建成功后,保存以下重要信息:

字段说明注意事项
AppID机器人的唯一标识符长期有效
AppSecret机器人调用 API 的密钥只会显示一次,请立即保存
在这里插入图片描述

图 3.1:QQ 机器人凭证信息

3.3 安装 QQ 机器人插件

在 OpenClaw 中安装 QQ 机器人插件:

openclaw plugins install @tencent-connect/openclaw-qqbot@latest 

3.4 添加 QQ 机器人频道

使用获取的 AppID 和 AppSecret 添加频道:

openclaw channels add--channel qqbot --token"AppID:AppSecret"

注意:将 AppID:AppSecret 替换为实际的凭证,格式为 AppID:AppSecret

3.5 重启 OpenClaw 服务

使配置生效:

systemctl --user restart openclaw-gateway.service 
在这里插入图片描述

图 3.2:QQ 机器人插件安装成功


🧪 测试与验证

4.1 测试对话功能

  1. 打开 QQ,使用创建的机器人账号
  2. 向机器人发送消息

确认能够收到 OpenClaw 的回复

在这里插入图片描述

图 4.1:QQ 机器人对话测试成功

4.2 验证服务状态

检查 OpenClaw 服务运行状态:

systemctl --user status openclaw-gateway.service 

📚 扩展功能

4.1 配置其他频道

除了 QQ 机器人,OpenClaw 还支持:

  • Telegram
  • Discord
  • Slack
  • Web 界面

4.2 添加技能模块

安装扩展技能:

openclaw plugins install<插件名称>

4.3 自定义配置

编辑配置文件:

vi ~/.openclaw/config.yaml 

🎉 完成

恭喜!你已经成功在 Linux 系统上安装 OpenClaw 并接入 QQ 机器人。现在可以开始使用智能助手功能了。

下一步建议

  1. 探索 OpenClaw 的其他功能
  2. 配置定时任务和提醒
  3. 集成其他服务和 API
  4. 开发自定义技能

Read more

零代码上手!用 Rokid 灵珠平台,5 步搭建专属旅游 AR 智能体

零代码上手!用 Rokid 灵珠平台,5 步搭建专属旅游 AR 智能体

零代码上手!用 Rokid 灵珠平台,5 步搭建专属旅游 AR 智能体 本文应用基于Rokid灵珠智能体/CXR SDK开发,开发指南https://forum.rokid.com/index 灵珠平台简介 Rokid 自研 AI 开发平台,基于多模态大模型与轻量化架构,打造零门槛、全栈化 AI 开发体系。平台提供可视化编排、预置能力组件,支持原型到云端、端侧一站式敏捷部署,并深度适配 Rokid Glasses 智能眼镜,通过专属硬件接口与低功耗优化,实现 AI 应用高效端侧落地,助力开发者快速打造视觉识别、语音交互等穿戴式 AI 应用,拓展 AI + 物理世界的交互边界可视化编排工具,拖拽式快速搭建应用预置丰富能力组件库,涵盖对话引擎、视觉识别等核心模块支持从原型设计到云端、端侧的一站式敏捷部署提供设备专属适配接口,实现硬件深度协同搭载低功耗运行优化方案,

低代码搭建地图Agent:用Places+RoutePlan两个组件,实现从地点搜索到路线规划的完整闭环

在地图类Agent开发中,"搜索地点"和"规划路线"过去需要分别调用不同API,开发周期通常需要2-3周。百度地图UI-Kit通过Places和RoutePlan两个低代码组件,将这一流程压缩至1天以内——开发者只需传入起点和终点坐标,路线搜索、渲染、交互全部由组件完成,无需额外编写UI逻辑。 一、Places组件:解决地点搜索问题 Places组件将百度地图3.4亿个地点数据以组件形式开放,开发者无需自行设计POI检索页面,直接调用即可获得与百度地图App原生一致的搜索交互体验。 核心价值:省去从零设计地点搜索UI的时间,复用百度地图已有的数据和交互规范。 二、RoutePlan组件:解决路线规划问题 RoutePlan是百度地图UI-Kit第二期发布的核心组件,专门解决"搜到地点之后怎么导航"的问题。 核心能力: * 多方案驾车路线规划(最快到达 / 避开拥堵) * 实时路况感知,自动计算预计到达时间(ETA) * 移动端优化渲染,支持丝滑缩放与平移 * 视觉风格可自定义,适配不同产品调性 调用方式极简:只需传入起点与终点坐标,剩余的交互、

【GitHub项目推荐--Video2Robot:从视频到机器人动作的端到端生成管道】⭐

简介 Video2Robot 是由AIM-Intelligence开发的开源项目,是一个端到端的管道系统,能够将视频或文本提示转换为机器人可执行的运动序列。在机器人技术、动画制作和虚拟现实快速发展的今天,如何让机器人执行自然、流畅的人类动作成为关键挑战。传统方法需要专业动画师手动设计动作,或通过复杂的运动捕捉系统,过程耗时耗力且成本高昂。Video2Robot应运而生,通过整合先进的视频生成、人体姿态提取和运动重定向技术,实现了从简单描述到机器人动作的自动化转换。 核心价值: * 自动化流程:将复杂的手动设计过程自动化,显著提高效率 * 自然动作生成:基于真实人类动作生成自然流畅的机器人运动 * 多模态输入:支持文本提示、现有视频、图像参考等多种输入方式 * 广泛兼容性:支持多种主流机器人平台,包括Unitree、Booster等 项目定位:Video2Robot填补了自然语言/视频到机器人动作转换的技术空白。与需要专业设备和复杂流程的传统运动捕捉系统不同,该项目通过软件管道实现了低成本、高效率的动作生成。项目特别注重易用性和可扩展性,通过模块化设计支持不同组件的替换和

青岑web入门学习wp

靶场介绍: 最近我等于刷到一个新靶场挺好玩的 新搭建的,对新手很友好,这里推荐给大家 https://ctf.qingcen.net/ 还可以加入群聊和师傅们一起交流,进步 快哉,快哉 本篇博客的知识点来源ai or 大佬的博客(我会放链接的) ai成分高,望大家原谅 1、basic: 总结:先看源码和抓包,再找注入点和逻辑问题,最后构造 payload 拿 flag。多做题、多总结,就能形成自己的做题节奏。 直接f12得到flag: flag{56abffc9-f44f-4c90-a8a4-9fc66954ebfb} 2、BASIC_1 我们查看f12发现被封了 一样查看源码得到flag: flag{b997595d-f02c-4f3b-857b-c22433293d3e}  3、basic_2 抓取提交的包 发现无论提交什么内容is_admin一直为0 修改is_admin 得到flag