OpenClaw 龙虾机器人部署与配置指南
介绍 OpenClaw 龙虾机器人的部署方法。需准备硅基流动或推理时代 API Key,安装 Cherry Studio、Node.js 及 Git。在 Cherry Studio 中配置模型并启动 Clawbot。进阶步骤包括使用 npm 安装 clawhub 并配置国内镜像源,安装 tavily-search 等基础技能。支持接入钉钉实现远程调度,并可安装 MemOS 插件增强记忆以优化 Token 消耗。

介绍 OpenClaw 龙虾机器人的部署方法。需准备硅基流动或推理时代 API Key,安装 Cherry Studio、Node.js 及 Git。在 Cherry Studio 中配置模型并启动 Clawbot。进阶步骤包括使用 npm 安装 clawhub 并配置国内镜像源,安装 tavily-search 等基础技能。支持接入钉钉实现远程调度,并可安装 MemOS 插件增强记忆以优化 Token 消耗。

本文详细介绍 OpenClaw 龙虾机器人的部署流程,补充配置后的推荐操作。

部署完成基础运行效果测试,你可以直接问 clawdbot 当前的模型:

首先准备好可用的 API 平台。这里提供两个方案供选择。
硅基流动地址:https://cloud.siliconflow.cn/
注册账号并完成认证后,在 API 秘钥处新建秘钥。

硅基流动内包含多种模型,部分收费模型也可通过注册礼使用。建议使用截图中的第一个模型体验。

推理时代地址:https://aihubmix.com/
注册之后创建自己的 key 备用。如果已经搭建好的龙虾可以直接用这个 key。

推理时代有很多模型是直接免费的,免费模型后面会标注一个 -free 标识。

准备好 key 之后,可以回到首页查看免费的模型有哪些。
Cherry Studio 下载地址:https://www.cherry-ai.com/download
Node.js 下载地址:https://nodejs.org/zh-cn/download/
Git 官方下载地址:https://git-scm.com/
Cherry 的安装直接下一步即可,但要根据自己的系统情况进行下载。

Node.js 下载的时候注意芯片类型:

安装时勾选自动安装依赖:

几个必要的安装包安装完成之后,下面是一键安装 clawbot。
先确认自己的 Cherry 设置导航栏是在左侧的。

点左侧龙虾机器人图标,开始安装:
装完成之后,就可以进行模型配置了。

打开 CherryStudio 的设置,然后将刚才准备的 key 填入对应的平台地址。

注意一定要先添加免费模型:
还是当前操作界面,翻到最下面点管理,然后将免费模型加一些进来。这个是支持 gemini 和 chatGPT 的。

添加完测试一下,选国内的模型厂商一般都是通的:

这样就可以开始体验 clawdbot 了。
回到 clawdbot 小图标,然后选择对应的模型启动。

启动之后,我们就可以给自己的龙虾派任务了。

对于小白现在就可以用了,下面是进阶应用,需要懂点命令行的。
安装 clawhub 命令:
npm i -g clawhub
配置国内镜像源命令:
openclaw config set --global registry https://openclaw.registry.aliyuncs.com
安装 skill 的命令:
clawhub install <技能名称>
推荐安装的基础技能:
| 序号 | 技能名称 | 必装理由 |
| 1 | tavily-search | 联网实时搜索,支持精准问答/热点查询,解决 AI 信息滞后问题 |
| 2 | self-improving-agent | 让 Agent 记录错误并自我优化,交互越久越智能 |
| 3 | find-skills | AI 自动检索 ClawHub 并推荐适配技能,解决「装什么」痛点 |
| 4 | clawhub-update | 一键更新所有已装技能,同步官方最新版本 |
| 5 | session-manager | 管理 OpenClaw 会话,支持一键保存/恢复对话内容 |
很多人推荐安装飞书,可能出于办公自动化需要,但是实际测试发现飞书限流,很多语句会丢包,所以最终选择了钉钉,基本上面配置很简单。
先安装钉钉依赖插件:
openclaw plugins install https://github.com/soimy/clawdbot-channel-dingtalk.git
(如果访问不了,找一找内地镜像下载下来,告诉 openclaw 自己装,然后把必要的 key 直接发给机器人,机器人可以自己装)
然后:
登录钉钉开放平台(https://open.dingtalk.com),切换到你的企业。
创建企业内部应用
获取应用凭证
添加并配置机器人
发布应用与机器人
(可选)开启 AI 卡片流式输出
效果:

这样,你就可以远程指挥自己的机器人了,随时随地给他发命令让他干活儿。
节省 token 的最佳方式是增强机器人的记忆,所以我这里使用的是 memOS,key 是免费的,我还是觉得有 key 的更好一点。

安装命令(也可以把你的密钥丢给机器人让他自己装)
openclaw plugins install github:MemTensor/MemOS-Cloud-OpenClaw-Plugin
这样你的 Token 消耗就可以大幅节省,据说可以达到 75% 以上的账单压缩。

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