openclaw-最火AI神器

openclaw官网入口:详细安装,部署,配置教程,2026年最火爆的开源AI智能体

什么是openclaw?

OpenClaw 是 2026 年全球最受瞩目的开源 AI 智能体（AI Agent）平台，被誉为“AI 时代的个人操作系统”。作为 Peter Steinberger 发起的现象级项目，它旨在打破传统聊天机器人的对话局限，将 AI 转化为具备真实执行能力的数字化劳动力。OpenClaw 的核心特色在于其高度的自主性，它能通过本地化部署方案运行在用户自己的硬件上，确保了数据的绝对私有化。在功能层面，它深度集成了最新一代的大模型（如 Gemini 3.1、GPT-5 以及 GLM-5），不仅能理解复杂的自然语言，还能通过自主选择工具链来完成读写文件、执行 Shell 脚本、浏览网页和管理跨应用工作流等任务。该平台支持将 AI 能力一键接入 WhatsApp、Telegram、Discord 和 Slack 等主流通讯工具，让用户无需切换界面即可通过对话驱动复杂的自动化指令。无论是处理繁琐的日程安排，还是进行全自动的代码编写与部署，OpenClaw 都能以 7×24 小时在线的状态，为用户提供安全、可靠且极具扩展性的智能服务体验。

openclaw官网: https://openclaw.ai/

OpenClaw：2026 年最火的本地 AI Agent，你真的了解它吗？

GitHub 星标数突破 318K，被黄仁勋在 GTC 2026 上比作”AI 时代的 Linux”——OpenClaw，一个由开源社区驱动的本地 AI 代理框架，正在以前所未有的速度重新定义”AI 助手”这个概念。

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它到底是什么

OpenClaw 的前身是 Moltbot 和 Clawdbot，经历多次迭代后于 2026 年 1 月以稳定版正式发布。 它本质上是一个本地优先的 AI 代理网关：把 GPT、Claude、DeepSeek、Gemini 等大型语言模型，与你的本地操作系统、文件系统、消息应用乃至智能家居设备连接在一起，让 AI 真正能在你的机器上”动手做事”。

与 ChatGPT 这类工具最大的本质区别在于：ChatGPT 是一个被严格沙盒化的对话框，它看不到你桌面上的文件，也无法在你的服务器上运行终端命令。OpenClaw 彻底打破了这堵墙。

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核心架构：本地网关模型

OpenClaw 的工作方式可以用四步描述：

1. 通过 WhatsApp、Telegram、Discord 等消息 API 接收用户指令
2. 将完整上下文发送给你所选择的 LLM（如 Anthropic API 或本地 Ollama 模型）
3. LLM 解析意图（例如”检查我的服务器日志”）
4. 在你的本地机器上实际执行代码或命令，并将结果反馈给你

整个流程完全在你的硬件上运行，零云端依赖意味着零外部 API 延迟，也意味着数据完全不离开你的机器。

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六大核心功能深度解析

持久化记忆系统

这是 OpenClaw 最被低估的特性。它不是用数据库存储对话历史，而是将所有记忆以本地 Markdown 文档的形式保存。这意味着你可以直接打开文件手动编辑 AI 的”记忆”，进行精细调整。

在实测中，OpenClaw 能够跨越两周以上的对话历史，准确回忆之前布置的任务、用户偏好和特定指令。当你要求 AI 继续上次未完成的工作流时，它表现出令人印象深刻的上下文连贯性。

上下文管理上，OpenClaw 支持 /new 命令开启全新会话（清空上下文），也支持在当前会话内压缩上下文——保留关键信息同时减少 Token 占用，适合同一任务聊得过久时”瘦身”。

AgentSkills 技能生态

如果说 OpenClaw 是一台发动机，AgentSkills 就是插入其中的各种工具头。目前 ClawHub 技能注册表已收录超过 5,700 个社区构建的技能，覆盖范围从控制 Spotify 播放、管理购物清单，到执行 Shell 命令、部署 Git 提交。

技能系统的真正威力在于自我扩展能力——OpenClaw 可以通过自主编写代码来创建新技能，以完成你要求的任务。这种”自我改进”的特性让部分研究者将其与 AGI 相提并论，尽管这一说法颇具争议。

部分典型技能应用场景：

• Daily Reddit Digest：根据偏好自动提炼 Reddit 精华内容
• Multi-Source Tech News Digest：聚合 109+ 来源（RSS/Twitter/GitHub）的技术新闻并打分推送
• AI Earnings Tracker：科技/AI 财报追踪，自动生成预演、警报和详细总结
• Personal Knowledge Base (RAG)：把 URL、推文丢进聊天即可构建可搜索个人知识库
• Pre-Build Idea Validator：开搞前自动扫描 GitHub、HN、NPM，评估赛道拥挤程度

消息平台集成

OpenClaw 打通了超过 50 个第三方消息平台集成，包括 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal、iMessage。 这个设计哲学很有意思：它不是让你去打开一个新 App，而是把 AI 嵌入你本来就在使用的通讯工具里。

你可以在深夜用 WhatsApp 给 AI 发一条语音消息，早上醒来发现它已经完成了你交代的任务，并在 Discord 频道里向你汇报结果。部分集成（如 iMessage）需要配合 BlueBubbles 等辅助工具，Signal 需要 signal-cli。

浏览器自动化控制

OpenClaw 可以作为 AI Agent 控制你电脑上的浏览器，完成 UI 交互层面的自动化操作。通过终端指令 openclaw browser extension install 安装浏览器扩展后，AI 可以执行登录流程、表单填写、数据抓取和截图。

在实测中，对标准网页场景（登录、表单提交）的处理相当可靠；对 JavaScript 密集型的复杂动态页面，则可能需要自定义脚本处理等待时间和元素选择器。

本地模型支持

OpenClaw 对本地模型的支持是其对隐私敏感用户最大的吸引力之一。它完整支持 Llama 3、Mistral、Phi、GPT4All 等模型，通过 Ollama 接入本地运行。在 M2 Mac 上搭配 Llama 3 8B 模型的实测响应时间为 2-3 秒，对大多数日常任务来说完全够用。

当然，也可以对接商业 API——Claude、GPT-4o、DeepSeek、Gemini 均在支持列表内，模型切换完全由用户掌控。每月 LLM API 成本大约在 5-50 美元之间，取决于使用强度。

系统级访问权限

这是 OpenClaw 能力边界最宽也是争议最大的特性。它可以读写文件、执行 Bash 脚本、调用 API、管理 Cron 定时任务，基本上拥有你的操作系统的完整控制权。有开发者测试了用 OpenClaw 构建自定义部署工作流，从零开始只花了 2 小时。

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安装配置：从零到运行

系统要求

• Ubuntu 22.04+ 或 Debian 12+（推荐），Mac 和 Windows（通过 WSL2）也支持
• 4GB+ RAM（运行本地 LLM 推荐 8GB+）
• Python 3.10+
• git、curl，可选 Docker（推荐用于生产部署）

快速安装命令

# 克隆仓库
git clone https://github.com/openclaw-ai/openclaw.git
cd openclaw

# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 复制配置文件
cp config/config.example.yaml config/config.yaml

# 启动
python main.py

也可以通过 npm 全局安装：npm install -g openclaw，然后运行 openclaw setup 进行向导式配置。 对于想跳过手动部署的用户，官方提供了预装好 OpenClaw 的 ClawBox 硬件设备，接上电源和网线后访问 http://clawbox.local 即可直接使用。

对于生产环境，也可以通过 Docker Compose 部署：

docker build -t openclaw .
docker-compose up -d

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真实使用体验测评

内容创作工作流

对于写作类工作，OpenClaw 可以读取本地文件库（如 iA Writer 文档），执行错别字检查、语病排查，以及对表述不严谨之处给出修改建议。这套工作流通过自定义 Skill 实现，一旦配置好，调用时只需一句自然语言指令即可触发完整流程。

技术自动化

系统管理场景是 OpenClaw 表现最为亮眼的领域。一句话建网站、自动修复依赖冲突、设置定时任务——这些都不是演示用的花活，而是经过两天 VPS 实测验证的真实功能。部署工作流的构建时间可以压缩到 2 小时以内。

消息自动化

设置好之后，OpenClaw 可以每天早上通过 WhatsApp 发送你订阅的新闻摘要、检查航班状态、管理邮件收件箱——而这一切都在你睡觉的时候自主完成，任务结束后通过你偏好的消息平台向你汇报。

学习门槛评估

诚实的说，OpenClaw 不是一个面向普通用户的产品。它没有图形界面，没有按钮，没有拖拽操作。完整安装和配置需要 30-60 分钟，并要求对命令行有基本的熟悉程度。 对于技术背景扎实的用户，这是可以接受的一次性成本；对于只想”打开用”的用户，学习曲线可能相当陡峭。

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安全风险：不能回避的话题

OpenClaw 的强大与其潜在风险成正比。Sandbox（沙盒）默认关闭是目前最受批评的结构性问题——在默认安装状态下，AI 执行的任何代码都不受任何限制。

ClawHub 恶意技能问题

随着技能生态快速扩张，ClawHub 上出现了大量第三方 Skill。安全研究人员发现其中有相当比例的恶意技能（一次称为”ClawHavoc”的事件中，341 个恶意技能被曝光，整体恶意率约 12%），这些技能可能窃取 SSH 私钥、API Token 等敏感凭证。

安全使用原则

安装 Skill 前，至少应完成以下检查：

• 审查 SKILL.md 文件，确认技能声明的权限与其实际功能相符
• 警惕需要读取 ~/.ssh/、~/.aws/credentials 等高危路径的技能
• 检查技能是否有未声明的网络请求（尤其是向外部 URL 上传数据）
• 遵循最小权限原则，敏感资源临时授权、用后立即撤销
• 启用审计日志记录技能的敏感操作

发现可疑迹象后，立即断开 OpenClaw 的网络访问，在 30 分钟内轮换所有可能泄露的 API Key 和密码，并向社区报告。

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五款同类产品横向对比

Manus AI

Manus AI 是目前与 OpenClaw 最直接的竞争对手，同样定位为自主 AI 代理，但走的是完全相反的路线——云端托管、无需部署、开箱即用。

Manus 的优势在于上手极快：注册账号即可使用，复杂任务开箱即办，无需准备任何基础设施。代价是数据完全由云端服务提供商掌控，自定义能力非常有限——工具集由平台预定义，你无法像 OpenClaw 一样随意扩展。价格区间在 $20-$200/月（基于积分计费），对高频使用者成本不低。

适合谁： 想快速体验 AI Agent 能力、不愿折腾服务器、对数据隐私要求不极端的非技术用户。

n8n

n8n 是开源自动化领域的老牌选手，采用可视化工作流编辑器，通过连接节点来构建自动化管道，并在近年加入了 AI 节点支持（可接入 OpenAI、Anthropic 等 LLM）。

与 OpenClaw 的核心区别在于确定性 vs. 灵活性：n8n 的工作流是确定性的——一个处理发票的工作流，第 1 次和第 10,000 次执行结果完全一致。OpenClaw 的 AI Agent 每次可能对边缘情况有不同处理，这既是优点（灵活应对意外情况）也是风险（行为不可完全预测）。

n8n 拥有 400+ 预置集成，自托管完全免费，云端版从约 $24/月起。AI 对 n8n 来说是附加能力而非核心，对需要高稳定性、可重复业务流程的场景更合适。

适合谁： 运营团队、需要构建标准化、可审计业务自动化流程的企业用户。

Claude Code

Claude Code 是 Anthropic 官方推出的代码专用 AI 代理，基于 Claude Opus 4.6 模型，通过终端运行，深度集成 VS Code、JetBrains、Xcode 等主流 IDE。

与 OpenClaw 的比较经常被讨论，但两者其实是完全不同物种：OpenClaw 是通用型生活 OS，Claude Code 是高度专业化的代码工程师。Claude Code 能理解整个项目的架构，维护跨多次重构会话的代码上下文，在 200K Token 上下文窗口内保持整个项目的全局视野。

安全性方面，Claude Code 在 Anthropic 托管的沙盒环境中运行，有细粒度权限控制，达到企业级安全标准（SOC2）。设置时间约 30 秒，与 OpenClaw 的 30-60 分钟形成鲜明对比。

适合谁： 职业开发者，任何把写代码作为核心工作的人——这个场景 Claude Code 完胜。

SuperAGI

SuperAGI 是与 OpenClaw 目标最接近的开源竞争者，同样定位为可扩展的多 Agent 自主框架，支持记忆系统、工具插件和多 Agent 协作，并已从纯开发者框架演化为面向销售、营销和客户支持团队的”AI 超级应用”。

SuperAGI 在研究和实验场景非常强大，社区活跃，生态持续扩展。但相比 OpenClaw，它的消息平台集成（如 WhatsApp/Telegram 直连）较弱，更偏向结构化的多 Agent 编排而非”个人 Life OS”式的体验。

适合谁： 想构建自主多 Agent 系统的开发者和研究者，以及希望自动化销售/营销工作流的团队。

AnythingLLM

AnythingLLM 聚焦于私有知识库和文档对话，核心能力是让团队或个人安全地与自己的文档交互——上传 PDF、网页、Notion 页面，构建本地 RAG（检索增强生成）管道。

它既有开源自托管版本，也有托管云端方案，设置门槛比 OpenClaw 低很多，图形界面友好。但它本质上是一个”对话型知识库”，而不是能在你电脑上执行操作的 Agent——它能回答”我的合同里写了什么”，但不能帮你发邮件或部署代码。

适合谁： 需要构建私有企业知识库、想让团队安全问答内部文档的用户。

五款产品功能对比一览

维度	OpenClaw	Manus AI	n8n	Claude Code	SuperAGI
定位	本地通用 AI 代理	云端自主 AI 代理	可视化工作流自动化	代码专用 AI 代理	多 Agent 开发框架
开源	✅ MIT 协议	❌ 闭源	✅（可持续使用协议）	❌ 闭源	✅ 开源
部署方式	完全本地/自托管	仅云端	自托管或云端	Anthropic 托管 + 本地 CLI	自托管
费用	免费 + LLM API（$5-50/月）	$20-200/月	免费（自托管）/ $24+/月	按 Token 计费（偏高）	免费 + API 费用
上手难度	⭐⭐⭐⭐（需 CLI）	⭐（注册即用）	⭐⭐⭐（可视化）	⭐⭐（30 秒安装）	⭐⭐⭐（需技术背景）
模型支持	全模型（含本地）	平台内置	通过 AI 节点接入	仅 Claude	多模型支持
数据隐私	最高（全本地）	较低（云端）	中等	较低（Anthropic 处理）	高（自托管）
消息平台集成	50+（WhatsApp/Telegram 等）	仅 Web UI	Webhook 触发	仅终端/IDE	有限
技能/插件生态	5700+ ClawHub 技能	平台预设工具	400+ 预置集成	MCP 扩展	工具插件系统
安全性	用户自管（风险较高）	平台沙盒（托管）	中等（视部署方式）	企业级沙盒	用户自管

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谁适合用 OpenClaw

经过系统的功能梳理和横向对比，OpenClaw 的目标用户画像其实相当清晰：

非常适合：

• 对数据隐私有强烈需求、不希望任何数据上传云端的技术用户
• 希望最大程度自定义 AI 工作流、不满足于任何现成 SaaS 工具局限的开发者
• 想用低成本（甚至零成本）在本地机器上搭建个人 AI 基础设施的独立开发者
• 希望将 AI 深度融入日常数字生活（邮件、消息、文件、自动化）的重度效率工具爱好者

不太适合：

• 对命令行完全陌生、不愿意投入初始配置时间的普通用户
• 对 AI 安全性有严格要求、需要可审计行为记录的企业合规场景
• 主要需求是代码开发的专业程序员（Claude Code 在这个场景更专业）
• 需要稳定确定性自动化流程（而非灵活但不可预测的 AI Agent）的运营团队

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生态与未来走向

OpenClaw 在 2026 年初的爆发式增长（GitHub 星标从 20 万飙升至 31.8 万）背后，是整个 AI Agent 范式的成熟。 配套的 Moltbook 平台（AI 社交网络，已有 150 万 AI 代理入驻）和 ClawBox 硬件设备，表明这个项目正在构建比单一工具更完整的生态系统。

部分初创公司已经开始基于 OpenClaw 构建商业化服务——一个月内 129 家初创公司合计通过 OpenClaw 相关服务获得了 28.3 万美元的营收。 这既说明了这个工具的商业潜力，也意味着围绕它的开发者生态正在快速成型。

技术层面，随着本地模型（尤其是 Llama 系列）能力的持续提升，OpenClaw 不依赖商业 API 的使用场景会越来越具吸引力。硬件成本下降 + 本地模型能力提升 + OpenClaw 的 Agent 框架，可能构成未来个人 AI 基础设施的标准配置。

以下是 OpenClaw 安装部署 + 接入飞书 / 微信 / 微博 / Telegram 完整教程（2026年3月23日最新版）。

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一、基础部署 OpenClaw

环境要求

在部署前，请确认以下环境已就绪 ：

• Node.js 22 及以上
• Git
• Docker（推荐方式）
• 内存 ≥ 2GiB（低于此配置服务启动会失败）
• 系统：Windows / macOS / Linux 均支持

三种部署方式

方式 1：一键安装（推荐新手）

# macOS / Linux
curl -fsSL https://get.openclaw.ai | bash

# Windows（管理员 PowerShell）
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
# 再执行安装脚本（官网获取最新链接）

方式 2：阿里云一键部署（零命令，最简单）

1. 访问 https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot，点击「一键购买并部署」
2. 实例规格选默认（2vCPU + 2GiB + 40GiB），地域优先选中国香港/美国弗吉尼亚（国内大陆地域无法正常对接 Telegram）
3. 购买后进入「应用详情」→「一键放通 18789 端口」
4. 浏览器访问 http://你的公网IP:18789，设置管理员密码

方式 3：Docker 部署

docker run -d \
  --name openclaw \
  -p 18789:18789 \
  -v ~/.openclaw:/root/.openclaw \
  openclaw/openclaw:latest

配置大模型 API

部署完成后需接入 AI 模型（以阿里云百炼为例）：

# 进入容器
docker exec -it openclaw-2026 /bin/bash

# 测试 API 连通性
docker exec -it openclaw-2026 openclaw api test
# 返回 {"code":200,"msg":"success"} 即成功

支持模型：Qwen（千问）、Kimi、MiniMax、智谱 GLM-4、GPT、Claude 等 。⚠️ 国内模型提供商有国内/国外两套域名，OpenClaw 默认用国外域名，需手动修改配置文件中的 API base URL，否则会连接失败 。

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二、接入飞书

飞书是最常用、最稳定的接入方式，原生支持长连接，无需公网 IP 。

步骤：

1. 访问飞书开放平台 https://open.feishu.cn，登录 → 进入「开发者后台」
2. 点击「创建企业自建应用」，填写应用名称和描述
3. 在「应用能力」中添加「机器人」功能
4. 在左侧菜单找到「凭证与基础信息」，记录 App ID 和 App Secret
5. 配置权限：进入「权限管理」→「批量导入」，开通所有即时通讯相关权限
6. 配置事件订阅：「事件与回调」→ 订阅方式选「长连接」→ 添加事件 im.message.receive_v1（接收消息）
7. 创建并发布应用版本（如 1.0.0），等待组织管理员审批

OpenClaw 侧配置：

# 进入 OpenClaw 容器
docker exec -it openclaw-2026 /bin/bash

# 启动渠道配置向导
openclaw channels login
# 选择 Feishu，依次填入 App ID 和 App Secret
# 地区选 China，模式选 Open，保存完成

首次在飞书中发消息会显示配对码，需在服务器执行 ：

openclaw pairing approve feishu 你的配对码

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三、接入微信（通过企业微信）

⚠️ OpenClaw 不支持直接接入个人微信，必须通过企业微信作为中转，再开启「微信插件」同步到个人微信 。且 OpenClaw 必须部署在有公网 IP 的服务器上 。

步骤：

1. 修改 openclaw.json 配置，开放公网访问 ：

{
  "bind": "lan",
  "controlUi": {
    "allowedOrigins": ["你的公网IP"]
  },
  "allowInsecureAuth": true,
  "dangerouslyDisableDeviceAuth": true
}

保存后执行 openclaw gateway restart

2. 安装企业微信插件 ：

openclaw plugins install @openclaw-china/wecom-app

3. 企业微信后台配置 ：

• 登录企业微信管理后台 → 「应用管理」→「创建自建应用」
• 开启消息接收（API接收），在 URL 中填入：http://公网IP:18789/wecom/app
• 点击「随机获取」获得 Token 和 ASEKey，记录下来
• 从「我的企业」找到企业 ID（CorpID）

3. 在 openclaw.json 中配置 wecom-app 通道 ：

"wecom-app": {
  "corpId": "你的CorpID",
  "agentId": "你的AgentID",
  "secret": "你的Secret",
  "token": "你的Token",
  "encodingAESKey": "你的AESKey"
}

5. 执行 openclaw gateway restart 重启，回到企业微信后台保存 API 回调地址即完成 。微信用户需在企业微信关联微信后，即可在微信中收到 OpenClaw 的消息。

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四、接入 Telegram

Telegram 原生支持，适合跨境/海外用户，服务器地域必须选海外节点 。

第一步：创建 Telegram Bot

1. 在 Telegram 搜索 @BotFather，发送 /newbot
2. 设置 Bot 名称和用户名（用户名必须以 bot 结尾）
3. 复制保存生成的 Bot Token
4. 发送 /setprivacy → 选择你的 Bot → 发送 Disable（关闭隐私模式，否则 Bot 无法读取消息）

第二步：绑定 OpenClaw

# SSH 进入服务器
ssh root@你的服务器公网IP

# 进入容器
docker exec -it openclaw-2026 /bin/bash

# 启动渠道配置向导
openclaw channels login
# 选择 "Telegram (Bot API)"
# 粘贴 Bot Token（注意无空格）
# 访问模式选 "Open(allow all channels)"
# 会话记忆勾选 "session-memory"
# 选择 "Restart" 重启服务

第三步：配对授权

如果收到「未授权」提示，执行 ：

openclaw pairing approve telegram 配对码
openclaw gateway restart

测试连通性：

curl -s "https://api.telegram.org/bot你的BotToken/getMe"

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五、接入微博

微博接入通过官方插件 openclaw-weibo 实现 ：

# 安装微博插件
openclaw plugins install @openclaw-china/weibo

# 该插件通过 open-im.api.weibo.com 域名调用微博接口
# 如网络受限，需配置该域名访问权限

在微博开放平台申请应用、获取 App Key 和 App Secret，然后在 openclaw.json 的 channels 中添加微博通道配置，填入凭证后重启 openclaw gateway restart 。

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六、四平台同时在线（一键启用）

如需 QQ、微信（企业微信）、钉钉、飞书同时接入，执行以下命令 ：

docker exec -it openclaw-2026 /bin/bash

# 批量启用全部通道
openclaw config --set channels.dingtalk.enable=true
openclaw config --set channels.feishu.enable=true
openclaw config --set channels.wecom.enable=true
openclaw config --set channels.qq.enable=true

# 重启网关使所有配置生效
openclaw gateway restart

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七、常用运维命令

命令	用途
docker ps | grep openclaw	查看服务运行状态
docker restart openclaw-2026	重启整个 OpenClaw 服务
openclaw channels restart telegram	重启 Telegram 对接
openclaw gateway restart	重启网关（解决大部分响应问题）
openclaw logs --channel telegram	查看 Telegram 对接日志
clawhub update --all	升级 OpenClaw 及所有插件
openclaw channels status	查看所有渠道绑定状态

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八、常见问题排查

• 飞书对接失败：检查长连接是否开启，权限 im.message.receive_v1 是否已添加，配对码是否正确执行
• Telegram 无响应：检查服务器是否为海外地域、Bot 隐私模式是否已关闭、Token 是否无空格
• 微信回调验证失败：确认 OpenClaw 已启动且公网 IP 端口已开放，回调 URL 格式为 http://公网IP:18789/wecom/app
• 国内模型连不上：OpenClaw 默认使用国际 API 域名，国内模型（Kimi、千问等）需在配置文件中手动修改 base URL 为国内域名
• 版本不兼容：执行 clawhub update --all 升级后重新配置渠道