这份文档是写给谁的？

不管你是刚接触 AI 的小白，还是想深入定制的老手，这套教程都能帮到你。本系列共 12 篇（本篇 00 阅读指南 + 01～11 正文），不必逐篇通读。这篇指南帮你找到最适合自己的阅读路径。

术语表（先看这个）

在开始之前，先搞懂几个核心概念。后面所有文档都会用到这些词：

本篇你将了解： OpenClaw 是什么、能做什么、跟其他框架有什么区别、核心架构长什么样

小白速通： 只看前 3 节（"一句话说清楚"、"发展历史"、"与其他 AI 助手框架的对比"），其余章节可以等需要时再回来看

一句话说清楚

OpenClaw 是一个开源的 AI 私人助手框架，跑在你自己的电脑或服务器上，能连接 WhatsApp、Telegram、Discord 等消息平台，让 AI 帮你处理消息、执行任务、管理日程。

概述

这篇指南覆盖 OpenClaw 在所有主流平台上的安装、配置、升级和故障排查。不管你是 macOS 用户、Linux 服务器管理员还是 Windows 开发者，都能找到适合自己的安装方式。

安装 OpenClaw 的核心流程就三步：

1. 官方推荐：运行安装脚本（必要时自动安装 Node）
2. 或者手动安装 OpenClaw CLI（npm / pnpm / bun）
3. 运行引导向导（openclaw onboard）

本篇你会做出什么

跟完这一篇，你会得到一个能在浏览器里对话的本地 OpenClaw 助手：

• Gateway 正常运行。
• Control UI 可以打开。
• 能发送第一条消息并收到回复。
• 知道怎么检查 Gateway 状态。
• 失败时知道先看哪几个排查点。

先完成下面的 3 步即可。后面的 Control UI 功能介绍可以等跑通后再看。

5 分钟跑起第一个对话

安装完 OpenClaw 后，只需要 3 步就能开始聊天。别急，我们一步步来，每步都讲清楚。

概述

OpenClaw 支持大量 AI 模型提供商（provider，即 AI 模型提供商，比如 OpenAI、Anthropic），从云端大模型到本地开源模型，总有一款适合你。

配置文件位置

在开始之前，先了解配置文件在哪里。OpenClaw 的模型配置存放在：

# 查看当前模型状态
openclaw models status

# 配置文件默认路径
~/.openclaw/openclaw.json

概述

OpenClaw 的核心卖点之一：一个 Gateway 连接所有消息平台。你在 WhatsApp 上给 AI 发消息，它能帮你在 Telegram 上回复别人。不管你的用户分散在哪些平台，OpenClaw 都能把它们统一到一个入口。

这篇指南会带你从零开始，把各个消息平台接入 OpenClaw。从概念理解到实际配置，从主流平台到小众渠道，从基础接入到高级玩法，全部覆盖。

1. Channel（消息平台）概念详解

1.1 什么是 Channel

在 OpenClaw 里，Channel 就是"消息平台"的抽象。每个 Channel 代表一个消息来源和目的地：

先做一个小练习：看见技能如何改变助手行为

技能不是术语表里的概念，它的作用是把一组稳定做法交给 AI。先用一个最小练习建立手感。

第一步：确认技能命令可用

openclaw skills search "summarize"

为什么 AI 需要记忆？

你跟朋友聊天，不需要每次都自我介绍。因为朋友记得你是谁、你喜欢什么、上次聊了什么。

但 AI 不一样。大语言模型本质上是"无状态"的 — 每次对话结束，它就把你忘得一干二净。下次你再说"继续上次的方案"，它会一脸茫然地问你"什么方案？"

这就是记忆系统要解决的核心问题：让 AI 像一个真正的助手一样，记住你是谁、你在做什么、你喜欢什么。

没有记忆的 AI 助手：

你：帮我改一下昨天那个 React 组件
AI：请问你指的是哪个组件？能提供更多上下文吗？
你：……我昨天跟你聊了两个小时啊
AI：抱歉，我没有之前对话的记录。

什么是 Agent？

在 OpenClaw 的世界里，Agent 就是一个独立的 AI 助手实例。每个 Agent 有自己的"大脑"（系统指令）、"记忆"（记忆文件）、"技能"（技能集）和"身份"（认证凭证）。

你可以把 Agent 想象成公司里的员工：

Agent = 一个独立的 AI 员工

它有：
├── 自己的工位（工作空间目录）
├── 自己的工牌（认证凭证）
├── 自己的笔记本（记忆文件）
├── 自己的技能证书（技能集）
├── 自己的性格（SOUL.md 人格设定）
└── 自己的工作日志（会话历史）

为什么用 Docker 部署 OpenClaw？

官方文档：docs.openclaw.ai/install/docker

在聊具体操作之前，先搞清楚一个问题：我直接装不行吗，为什么要折腾 Docker（容器化平台，把应用和环境打包在一起运行）？

Docker 部署的优势