OpenClaw 开源个人 AI 智能助理完整部署教程

 OpenClaw 是一款专为个人设备与云服务器、云桌面自建部署设计的开源个人 AI 智能助理,定位主动式 “数字管家”,具备本地长期记忆、多轮上下文对话、真实任务执行等核心能力,可完成文件整理、代码编写、表单自动提交、定时任务等操作,并支持通过 QQ、企业微信等 IM 工具实现跨平台消息提醒与远程交互。在数据隐私可控、部署成本低廉的前提下,一站式覆盖日常使用、学习效率、办公协作等多场景需求,是目前非常适合个人自建使用的本地 AI 助理。
 
步骤 1:开通云桌面服务 想要稳定、长期运行 OpenClaw AI 智能助理,首先需要开通云桌面服务,为 AI 提供 24 小时在线、稳定可靠的运行环境。

步骤 2:选择配置并购买预装 OpenClaw 的云桌面 根据自身使用需求选择云桌面配置,在公共镜像中直接选择已预装 OpenClaw 的镜像,省去复杂环境配置。


步骤 3:官方社区提供了若干需要自行手动配置的步骤,在首次登录云桌面后,在终端中执行如下命令开始配置。


步骤 4:命令运行后会出现风险提示,仔细阅读并确认知晓相关风险后,输入 yes即可继续配置。


步骤 5:首先选择配置模式(Onboarding mode),为了降低初次使用门槛、快速体验 OpenClaw 完整功能,这里我们以快速入门模式(quickstart) 作为演示,新手直接选择该模式即可


步骤 6:接下来选择模型 / 认证提供商(Model/auth provider),为了直观展示配置流程,此处我们选择 Z.AI (GLM 4.7) 作为演示案例。
 选定该提供商后,需完成对应的认证与模型配置:
1.在认证方式(auth method)选项中,选择 Z.AI (GLM 4.7) API key,并准确输入您提前准备好的 Z.AI (GLM 4.7) API 密钥;
2. 对于默认模型(Default model)选项,直接选择 Keep current 即可沿用当前适配的基础模型,无需额外调整。 

步骤 7:选择聊天软件(Select channel):本文以QQ为例,
1.因QQ不在默认配置列表中,需选中“Skip for now”(后续单独配置QQ,切勿选其他聊天软件)并按回车确认;
2.后续技能包(skills)选择No,初次使用可暂不开启额外功能;
3.启用钩子(Enable hooks)选择session-memory,开启记忆功能,支持多轮对话上下文关联。


步骤 8:前往 QQ 开放平台创建机器人并获取信息 进入 QQ 开放平台注册账号,创建个人 QQ 机器人

点击头像管理机器人信息 


步骤9.:在云桌面安装并配置 QQ 机器人插件 在云桌面终端执行命令,安装 QQ 机器人插件并绑定机器人信息


步骤 10:获取 AppID 和 AppSecret 后返回云桌面,执行以下命令安装 QQ Bot 插件

插件安装完成后,通过命令启用 QQ 插件并录入您的 AppID 和 AppSecret;全部配置完成后,在云桌面执行命令重启 Gateway:

步骤11;重启服务,在 QQ 使用 OpenClaw 机器人 执行重启命令使配置生效: openclaw gateway restart 在 QQ 添加机器人好友或拉入群聊,即可通过 QQ 远程控制、使用 AI 助理功能。

关于我们
我是正规云服务器代理商,专注提供稳定、高性价比的云服务与部署方案。 如果你在 OpenClaw 安装部署、云服务器选型、网络配置、AI 工具使用中遇到问题,可以联系我进入官方技术讨论群,和更多玩家一起交流、解决问题。

Read more

告别AI代码“失忆症“!Claude Code效率翻倍的2个插件实战指南

告别AI代码"失忆症"!Claude Code效率翻倍的2个插件实战指南 引言:当AI变成"不靠谱队友"的那些糗事 想象一下,你刚给Claude Code布置完"加个博客评论区"的任务。第二天打开对话,他一脸懵地问:"你是说要给文章加个红色五角星吗?"这种"AI失忆症"是不是让你想摔键盘? 别慌!今天要分享的这套组合拳——Superpower工作流+Claude mem记忆插件,能让你的AI编程效率直接飙到300%,让"AI写代码如行云流水"不再是梦! 一、Superpower工作流:给AI装个"项目管理大脑" 1.1 传统开发VS Superpower开发,

AI世界模型(World Model)全解析:技术原理、研究进展与产业落地

AI世界模型(World Model)全解析:技术原理、研究进展与产业落地 摘要:世界模型(World Model)作为连接AI感知、决策与行动的核心枢纽,正成为突破通用人工智能(AGI)瓶颈的关键技术。本文从概念溯源、理论基础出发,系统剖析世界模型的技术架构、核心分类与实现方法,结合2024-2026年最新研究成果(如LeCun团队潜在动作世界模型、DIAMOND扩散模型)与产业落地案例,深入探讨其在强化学习、游戏开发、自动驾驶、机器人等领域的应用价值,最后梳理当前技术挑战并展望未来研究方向。全文兼顾学术深度与工程实践,为AI研究者与技术从业者提供全面的世界模型知识体系。 一、引言:从“符号拟合”到“世界理解”,AI的认知革命 1.1 大语言模型的认知瓶颈 自ChatGPT掀起大模型浪潮以来,大语言模型(LLM)凭借海量文本数据的统计拟合能力,在语义理解、内容生成、逻辑推理等领域展现出惊人实力。但在杨立昆、李飞飞等顶尖学者眼中,当前LLM仍是“

跨平台 AI 技能(Skill)封装实战:Trae、Qoder、Cursor 三大 IDE 完整封装与调试指南

跨平台 AI 技能(Skill)封装实战:Trae、Qoder、Cursor 三大 IDE 完整封装与调试指南

摘要:想让你的领域知识(如 Three.js、React、数据处理)被 AI 正确调用?关键在于按平台规范封装。本文手把手教你如何在 Trae、Qoder、Cursor 中分别封装一个 Skill,并提供目录结构、配置格式、调试技巧与平台差异对比,助你实现“一套知识,多端生效”。正如 AI 大牛 Andrej Karpathy 所言,掌握 Skill 等可编程抽象层工具,是实现 10 倍效能提升、应对职业重构的核心竞争力。 一、前置准备:统一知识源 无论目标平台是什么,先准备好一份通用技能内容(以 threejs-bloom 为例),核心包含元数据、快速启动代码与核心规则,为多端适配奠定基础: <!-- core.