1. 从零到一为什么要在本地部署OpenClaw最近几个月身边不少搞开发、做研究的朋友都在讨论一个词OpenClaw。你可能也听说了它被称作“AI界的瑞士军刀”一个能让你在本地电脑上像搭积木一样自由组合和使用各种大语言模型的开源工具。但说实话一开始我也犯嘀咕现在云端AI服务这么多ChatGPT、Claude、DeepSeek哪个不是开箱即用为什么还要费劲巴拉地在自己电脑上折腾一个本地部署的OpenClaw我花了两周时间从在Ubuntu服务器上磕磕绊绊地安装到最终在Mac笔记本上丝滑运行中间踩过的坑、浪费的时间加起来能写一本《OpenClaw避坑大全》。但当我真正把它跑起来并且成功接入了我本地的Ollama模型、DeepSeek-V4-Flash甚至尝试了结合Hermes Agent做一些自动化任务后我才彻底明白了它的价值。这根本不是“又一个AI聊天工具”而是一个完全属于你自己的、可编程的AI操作系统核心。想象一下这个场景你正在开发一个内部数据分析工具需要调用大模型来总结报告。如果依赖云端API首先你得考虑网络延迟其次要担心敏感数据泄露最后还得盯着API调用费用生怕哪个同事手一滑跑了个超长对话这个月预算就超了。而OpenClaw本地部署直接把模型、计算、数据流全部锁在你自己的硬件环境里。没有网络波动没有数据出域风险更没有按Token计费的账单。对于需要高频调用、处理内部数据、或是对响应延迟有极致要求的场景本地化是唯一靠谱的路线。更关键的是OpenClaw提供的远不止一个聊天界面。它通过一套清晰的Skill技能和Operator操作器架构让你可以把大模型的能力“插件化”。比如你可以写一个Skill让模型在回答前先自动联网搜索最新资料或者配置一个Operator让模型生成的代码直接提交到你的Git仓库。这种可扩展性让OpenClaw从一个“玩具”变成了一个真正的“生产力平台”。本教程的目的就是带你绕过我踩过的所有坑用最清晰、最直接的方式在你自己的机器上搭建起这个强大的AI工作台。无论你是用Windows、macOS还是Linux无论你是想单纯体验还是为后续开发做准备这篇指南都会给你一个扎实的起点。2. 部署前的战略准备环境、模型与硬件考量在兴奋地敲下第一行安装命令之前我们必须先冷静下来做好“战前侦察”。盲目部署大概率会卡在莫名其妙的依赖错误或资源不足的警告上。本地部署OpenClaw本质上是在你的电脑上建立一个小型的AI服务生态这涉及到运行环境、模型资源、硬件性能三个维度的准备。缺了任何一环体验都会大打折扣。2.1 运行环境选择Docker是首选但非唯一OpenClaw的官方推荐和社区最成熟的部署方式无疑是使用Docker。Docker容器化部署能完美解决环境依赖的“幽灵问题”——“在我机器上好好的怎么到你那儿就不行了”。它把OpenClaw服务、其所有的Python依赖、甚至Web服务器都打包在一个隔离的镜像里保证了环境的一致性。为什么强烈建议Docker环境纯净避免了与你系统全局Python环境可能发生的包版本冲突。玩过AI项目的都知道torch、transformers这些包的版本是“玄学”Docker帮你屏蔽了这一切。一键启停通过docker-compose配置文件你可以用一条命令启动整个服务栈包括OpenClaw和可能需要的数据库同样一条命令干净地停止和清理。便于迁移和升级你的所有配置和数据如果通过“卷映射”挂载在宿主机上那么换个机器只需要把镜像和配置文件拉过去瞬间就能恢复工作状态。升级也只需要拉取新镜像风险可控。当然如果你对Docker有“恐惧症”或者你的环境确实无法安装Docker例如某些严格管控的服务器也可以选择原生Python环境部署。这需要你手动创建虚拟环境逐一安装依赖。这条路更透明但维护成本也更高适合喜欢深度定制的极客。本教程将以Docker部署为主线因为它成功率最高也最省心。对于macOS用户特别是Apple Silicon (M1/M2/M3)芯片的Docker Desktop现在对ARM架构的支持已经非常完善运行效率很高。2.2 模型资源规划你的“大脑”从哪里来OpenClaw本身只是一个“调度中心”和“交互界面”它需要后端连接真正的大语言模型才能工作。你需要提前想好让OpenClaw去连接谁。主要有三种选择本地模型推荐给注重隐私和延迟的用户这是本地部署的精髓。你需要先在本机运行一个模型服务比如Ollama。Ollama是一个专门用于在本地运行、管理和服务大型语言模型的工具它简化了模型下载和加载过程。你可以通过Ollama轻松拉取并运行像llama3.2、qwen2.5、deepseek-coder这样的开源模型。然后在OpenClaw配置中将后端模型地址指向本地的Ollama服务通常是http://host.docker.internal:11434或http://localhost:11434。这样所有的计算和对话都发生在你的电脑内部。云端API推荐给追求模型能力最强的用户如果你觉得本地模型能力不够强或者你的电脑跑不动大参数模型可以连接云端API。OpenClaw支持配置OpenAI格式的API这意味着你可以填入DeepSeek、Kimi、智谱GLM等国内可用服务的API密钥和接口地址。这样OpenClaw负责交互逻辑实际的推理任务则交给强大的云端模型。注意这需要网络通畅且会产生API调用费用。混合模式最灵活的生产力方案这也是我目前采用的方案。在OpenClaw里配置多个模型源。例如将日常代码编写、文档总结等对实时性要求高且可能涉及内部代码的任务分配给本地的Ollama模型如qwen2.5:7b当需要处理复杂的逻辑推理或创意写作时手动切换到配置好的DeepSeek API。OpenClaw的模型切换非常方便可以做到按需取用。给你的建议初次部署强烈建议从本地Ollama模型开始。这能让你完整地体验“端到端”的本地AI工作流并且零成本、零延迟。先跑通一个小参数模型如llama3.2:3b建立信心。2.3 硬件需求评估你的电脑扛得住吗这是最现实的问题。运行OpenClaw服务本身开销不大它只是一个Web应用。真正的资源消耗大户是后端的大语言模型。CPU vs GPU纯CPU也能运行模型但速度会慢到让你怀疑人生尤其是生成较长文本时。GPU是本地AI的“灵魂”。拥有一块显存足够的NVIDIA显卡RTX 3060 12G及以上体验会有质的飞跃。macOS用户得益于Apple Silicon芯片的统一内存架构即使没有独立显卡用Ollama运行70亿参数7B的模型也相当流畅。内存RAM这是底线。运行OpenClaw和Ollama服务建议系统至少有16GB物理内存。如果你打算运行70亿参数7B的模型模型加载本身可能就需要占用7-8GB内存加上系统和其他应用16GB是起步价。32GB会让你更加从容可以尝试更大的模型或同时运行多个服务。存储空间模型文件很大。一个7B的量化模型如GGUF格式大约4-6GB。多准备几个模型上百GB的固态硬盘空间就出去了。请确保你的系统盘或你指定的数据盘有充足空间。一个简单的自查清单目标仅部署OpenClaw服务连接云端API - 任何现代电脑均可。目标本地运行7B参数模型 - 建议16GB内存拥有GPU或Apple Silicon芯片体验更佳。目标本地运行140亿14B或更大参数模型 - 强烈建议32GB内存以及8GB以上显存的NVIDIA GPU。做好以上三点准备你对即将开始的部署就有了清晰的蓝图可以避免过程中因资源不足而产生的挫败感。3. 实战部署基于Docker的OpenClaw一站式安装理论准备完毕我们开始动手。这一章我将以最常用的Linux/macOS (终端环境)和Windows (Docker Desktop)为例分步演示如何通过Docker部署OpenClaw。我会假设你已经安装了Docker和Docker Compose。如果还没安装请先去Docker官网下载对应你系统的Docker Desktop安装过程非常直观。3.1 第一步获取部署配置文件OpenClaw的Docker部署通常需要一个docker-compose.yml文件来定义服务。我们创建一个专门的工作目录。# 打开你的终端Linux/macOS或 PowerShell/WSL2 (Windows) mkdir openclaw-deploy cd openclaw-deploy接下来我们需要一个docker-compose.yml文件。你可以从OpenClaw的官方GitHub仓库获取最新的示例但为了更稳定我这里提供一个包含了常用配置的版本你可以直接复制使用。创建一个名为docker-compose.yml的文件并用文本编辑器打开如vim,nano, 或VS Codeversion: 3.8 services: openclaw: image: your-openclaw-image:latest # 注意这里需要替换为实际的镜像名例如 stonewlg/openclaw:latest container_name: openclaw restart: unless-stopped ports: - 3000:3000 # 将容器的3000端口映射到主机的3000端口 environment: - OPENCLAW_MODEL_PROVIDERollama # 默认模型提供商设为ollama - OPENCLAW_OLLAMA_BASE_URLhttp://host.docker.internal:11434 # 关键连接宿主机Ollama服务 - OPENCLAW_DEFAULT_MODELllama3.2:latest # 默认使用的模型 # - OPENCLAW_API_KEYSyour_api_key_here # 如果需要配置API密钥取消注释并填写 volumes: - ./data:/app/data # 将配置数据持久化到宿主机的 ./data 目录 - ./logs:/app/logs # 日志持久化 networks: - openclaw-network networks: openclaw-network: driver: bridge重要参数解析image这是最关键的。你需要替换your-openclaw-image:latest为真实的镜像地址。由于OpenClaw本身可能没有官方Docker镜像你通常需要寻找社区维护的镜像例如在Docker Hub上搜索openclaw。请务必使用可信来源的镜像。假设我们找到一个叫stonewlg/openclaw:latest的镜像此为举例请自行核实可用性。OPENCLAW_OLLAMA_BASE_URL这个环境变量告诉容器内的OpenClaw去哪里找Ollama服务。host.docker.internal是Docker提供的一个特殊域名指向宿主机你的电脑。这意味着Ollama需要运行在宿主机上并监听11434端口。volumes卷映射。这保证了容器重启后你的配置和聊天记录不会丢失。所有数据会保存在你当前目录下的data和logs文件夹里。3.2 第二步部署并启动Ollama服务如果你选择本地模型如果你计划使用本地模型那么现在需要在宿主机上运行Ollama。它的安装极其简单。Linux/macOS:curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh安装完成后Ollama服务会自动启动。你可以拉取一个模型试试ollama pull llama3.2:3b # 拉取一个较小的3B参数模型适合初次测试Windows:直接前往 Ollama官网 下载安装程序像安装普通软件一样安装即可。安装后Ollama会在后台以服务形式运行。同样在PowerShell或CMD中运行ollama pull llama3.2:3b来拉取模型。验证Ollama是否运行正常ollama list # 查看已拉取的模型 curl http://localhost:11434/api/generate -d {model: llama3.2:3b, prompt:Hello} # 简单测试API如果看到返回一串JSON说明Ollama服务正常。3.3 第三步启动OpenClaw服务回到我们之前创建的openclaw-deploy目录确保docker-compose.yml中的镜像名已修改正确并且Ollama已在运行。# 在 openclaw-deploy 目录下执行 docker-compose up -d-d参数代表“后台运行”。这条命令会拉取镜像如果本地没有、创建容器并启动服务。查看日志确认服务启动成功docker-compose logs -f openclaw当你看到类似Server is running on port 3000或者没有明显错误日志时就可以尝试访问了。打开你的浏览器访问http://localhost:3000。如果一切顺利你应该能看到OpenClaw的Web用户界面。3.4 第四步初始配置与模型连接首次进入OpenClaw界面可能需要进行简单的初始化设置比如创建管理员账户。按照页面提示操作即可。最关键的一步是配置模型。进入OpenClaw的设置Settings或模型管理Model Management页面。添加Ollama模型源找到添加模型供应商Provider的地方选择Ollama。在基础URLBase URL中填入http://host.docker.internal:11434与docker-compose.yml中一致。保存后OpenClaw应该能自动发现你通过Ollama拉取的所有模型如llama3.2:3b。选择其中一个作为默认模型。可选添加云端API如果你想添加DeepSeek、Kimi等选择OpenAI-Compatible或类似的供应商。你需要填写API Base URL对应服务的API地址如DeepSeek的是https://api.deepseek.com。API Key你在该平台申请的密钥。Model Name填写该服务支持的模型名如deepseek-chat。配置完成后回到主聊天界面你应该可以在模型选择下拉框中看到你配置好的模型。选择它然后发送一条测试消息比如“你好请介绍下你自己”。如果本地模型配置正确你会很快得到回复。注意一个经典的网络问题在Docker容器中localhost指的是容器自己而不是宿主机。因此如果OpenClaw容器需要访问宿主机的服务如Ollama必须使用host.docker.internalMac/Windows的Docker Desktop或宿主机的实际IP地址Linux下可能需要用--add-host或配置为host网络模式。这是新手部署时最容易卡住的地方如果模型连接失败首先检查这里的配置。4. 核心功能详解Skill、Operator与工作流编排成功部署并连上模型只是拿到了打开大门的钥匙。OpenClaw真正的威力在于它的可扩展架构即Skill技能和Operator操作器。理解这两个概念你才能从“使用AI”进阶到“编程AI”。4.1 Skill赋予模型“专项能力”你可以把Skill理解为给大语言模型安装的一个个“小程序”或“插件”。一个Skill定义了当用户输入匹配某种模式时应该触发什么样的处理流程。这个流程里可以包含调用模型、使用Operator、处理数据等一系列操作。一个简单的Skill例子天气查询假设你想让OpenClaw具备查询天气的能力。你可以创建一个名为WeatherSkill的Skill。意图识别定义当用户说“北京天气怎么样”或“上海今天气温多少”时触发这个Skill。信息提取从用户话语中提取关键参数比如城市名“北京”。调用外部API在Skill的执行逻辑里调用一个真实的天气API如和风天气传入城市参数获取天气数据。组织回复将获取到的JSON格式天气数据整理成一段人性化的文本例如“北京今天晴转多云气温15-25度微风。”最后通过模型或直接返回给用户。这样用户无需知道背后是哪个天气API只需用自然语言提问就能获得结构化的答案。OpenClaw的Skill框架帮你封装了从自然语言到API调用的整个复杂过程。如何安装和使用现有Skill社区已经开发了许多实用的Skill。通常Skill会以Python包或配置文件的形式提供。安装方式可能是在OpenClaw的插件管理页面上传或者将Skill文件放到指定的目录如/app/data/skills对应我们Docker卷映射的./data/skills。安装后在OpenClaw的管理界面启用它它就会开始工作。4.2 Operator执行具体任务的“机械臂”如果说Skill是决策大脑决定要做什么那么Operator就是执行具体动作的手和脚。Operator是一个个独立的、功能单一的函数它执行具体的操作比如“读取文件”、“发送HTTP请求”、“执行Shell命令”、“查询数据库”。Operator的特点原子性一个Operator只做好一件事。例如HttpRequestOperator只负责发送HTTP请求并返回响应。可复用不同的Skill可以调用同一个Operator。比如天气查询Skill和新闻搜索Skill都可能用到HttpRequestOperator。标准化输入输出Operator有明确的输入参数和输出格式便于在工作流中串联。在OpenClaw中Skill的执行流程Workflow实际上就是一系列Operator的编排。例如上面天气查询Skill的内部工作流可能是[提取城市名Operator] - [构建天气API请求URL的Operator] - [HttpRequestOperator] - [解析天气JSON的Operator] - [组织回复文本的Operator]4.3 工作流编排可视化构建复杂任务这是OpenClaw最直观、最强大的功能之一。许多版本提供了图形化的工作流编辑器。你可以像搭积木一样将不同的Operator拖拽到画布上用连线定义它们的执行顺序和数据流向。实战案例构建一个“本地文件摘要并邮件发送”工作流假设你想实现用户上传一个PDF文档自动总结其内容并将摘要发送到指定邮箱。你可以这样编排工作流触发节点用户上传文件事件。Operator 1:FileReadOperator读取上传的PDF文件。Operator 2:PdfParseOperator假设有解析PDF提取纯文本。Operator 3:LLMCallOperator调用配置好的大模型如本地Ollama的Qwen提示词为“请用三段话总结以下文档的核心内容${提取的文本}”。Operator 4:EmailSendOperator配置SMTP信息将上一步得到的摘要作为邮件正文发送。通过这个可视化的链条你无需编写复杂的胶水代码就完成了一个多步骤的自动化AI任务。你可以将这个工作流保存为一个新的Skill以后用户只需要说“总结一下我刚上传的文件并发给我”就能自动触发整个流程。个人心得从简单Skill开始不要一开始就试图构建复杂的工作流。先从一两个Operator组成的简单Skill玩起比如一个调用公开免费API查询股票价格的Skill。理解数据如何在Operator之间传递通常是通过一个共享的context字典是掌握工作流编排的关键。多看看社区分享的Skill示例能极大提升你的搭建效率。5. 高级配置与疑难排错指南当基本功能跑通后你会自然想要更多如何优化性能如何接入更多模型如何解决部署中遇到的奇怪报错这一章汇集了进阶配置和常见问题的解决方案。5.1 性能调优与模型管理1. Ollama模型优化Ollama运行的模型默认是预量化过的但仍有调优空间。GPU加速确保Ollama使用了GPU。运行ollama run llama3.2:7b时观察日志或使用nvidia-smiLinux查看GPU是否被占用。如果没有可能需要安装带CUDA支持的Ollama版本或检查驱动。参数调整在Ollama的模型文件Modelfile或运行时可以指定参数。例如通过ollama run llama3.2:7b --num-predict 512 --temperature 0.7来调整生成的最大token数和创造性。更常见的做法是创建自定义的Modelfile来固化这些配置。并发与负载OpenClaw可能同时处理多个请求。如果后端Ollama压力大可以在OpenClaw配置中设置请求队列、超时时间或者考虑为Ollama配置OLLAMA_NUM_PARALLEL环境变量来控制并行请求数。2. OpenClaw配置优化环境变量是控制OpenClaw行为的主要方式。除了前面提到的还有一些有用的配置OPENCLAW_LOG_LEVELDEBUG当出现问题时将日志级别调到DEBUG可以获取更详细的内部运行信息帮助定位问题。OPENCLAW_MAX_TOKENS2000限制单次对话模型生成的最大token数防止生成过长内容耗尽资源。OPENCLAW_REQUEST_TIMEOUT120设置向模型后端发送请求的超时时间秒对于运行较慢的本地模型可以适当调大。3. 多模型管理与切换在OpenClaw的模型配置页面你可以轻松添加多个模型源。一个高效的用法是按任务分配模型为“代码助手”任务分配一个专门的代码模型如deepseek-coder:6.7b为“创意写作”分配另一个通用模型如qwen2.5:7b。设置模型别名有些配置允许你为长串的模型名设置一个易记的别名如将qwen2.5:7b简称为qwen方便在聊天中快速切换。5.2 常见错误与解决方案在部署和使用过程中你几乎一定会遇到下面这些问题。别慌它们都有明确的解决路径。问题一OpenClaw启动失败端口被占用错误信息Bind for 0.0.0.0:3000 failed: port is already allocated解决方案检查3000端口被谁占用。在终端运行# Linux/macOS lsof -i :3000 # 或 sudo netstat -tulpn | grep :3000 # Windows (在PowerShell中) netstat -ano | findstr :3000找到进程IDPID后决定是停止该进程还是修改OpenClaw的映射端口。修改docker-compose.yml中的ports部分例如改为- 8080:3000然后浏览器访问http://localhost:8080。问题二OpenClaw无法连接Ollama (Connection Refused)错误信息在OpenClaw日志或前端界面提示无法连接到模型后端。排查步骤确认Ollama在运行执行ollama serve确保服务已启动或curl http://localhost:11434/api/tags看是否能返回模型列表。确认Docker网络这是最常见的问题。在Docker容器内localhost指向容器自身。必须使用能访问宿主机的地址。Mac/Windows Docker Desktop在OpenClaw配置中使用http://host.docker.internal:11434。Linux Docker情况更复杂。可以尝试 a. 使用宿主机的真实IP如http://192.168.1.100:11434但需确保宿主机防火墙允许该端口访问。 b. 在docker-compose.yml中将OpenClaw服务的网络模式改为network_mode: host不推荐会失去部分容器隔离性。 c. 创建一个共享的Docker网络让OpenClaw和Ollama容器都加入其中然后通过容器名访问如果Ollama也运行在Docker中。检查Ollama版本与兼容性确保Ollama版本不是太旧。有时API路径可能有变动。问题三模型加载慢或响应速度极慢排查步骤检查硬件资源打开系统监控工具看CPU、内存、GPU负载是否饱和。如果是CPU运行大模型速度慢是正常的。检查模型是否已加载首次使用某个模型时Ollama需要从磁盘加载到内存/显存这会很慢。后续调用会快很多。使用ollama list查看模型状态。尝试更小的模型用ollama run llama3.2:3b测试如果这个很快那7B或更大模型慢就是硬件瓶颈。查看Ollama日志运行ollama serve在前台观察加载和推理过程中的日志看是否有警告或错误。问题四前端访问正常但发送消息后无反应或报错openclaw llamap svr operator(): got exception错误分析这类错误通常指向OpenClaw后端服务在处理请求尤其是调用某个Operator或Skill时抛出了异常。llamap svr operator()可能是某个内部函数。解决方案查看详细日志立刻去查看OpenClaw容器的详细日志docker-compose logs --tail100 openclaw。错误堆栈信息会告诉你具体是哪行代码、哪个Operator出了问题。常见原因模型调用失败后端模型服务Ollama/API未响应或返回了非标准格式。检查上一步的“连接问题”。Skill/Operator配置错误某个自定义的Skill或Operator的配置文件如config.yaml存在语法错误或缺少必要参数。依赖缺失如果Skill使用了额外的Python包但这些包没有安装在OpenClaw的运行环境中。对于Docker部署你可能需要构建自定义镜像来包含这些依赖。权限问题Operator试图读写宿主机映射目录下的文件但容器内用户没有相应权限。检查data目录的权限ls -la确保容器可写。隔离测试暂时禁用所有自定义Skill只用最基本的聊天功能测试以确定是核心问题还是插件问题。问题五如何更新OpenClaw或Ollama更新Ollama直接运行安装脚本即可更新本体。更新模型用ollama pull 模型名:latest。更新OpenClaw (Docker)cd /path/to/your/openclaw-deploy docker-compose pull # 拉取最新的镜像 docker-compose down # 停止并删除旧容器 docker-compose up -d # 用新镜像创建并启动新容器重要确保你的docker-compose.yml中配置的镜像标签如:latest指向你想更新的版本。数据因已通过卷映射到宿主机所以不会丢失。6. 生态集成与进阶玩法当你熟练掌握了OpenClaw的基本部署和核心功能后就可以探索如何将它融入你现有的工具链或者实现更酷的自动化场景了。它的开放性设计为各种集成提供了可能。6.1 接入外部平台飞书、钉钉、SlackOpenClaw可以作为智能助手接入团队协作工具。以飞书为例大致的思路是飞书开放平台创建应用在飞书开发者后台创建一个“自定义机器人”或“企业自建应用”获取App ID、App Secret等凭证。配置事件订阅与消息接收在飞书应用配置中设置一个“事件订阅”地址这个地址需要是一个公网可访问的URL指向你部署的OpenClaw服务的一个特定接口例如/webhook/feishu。由于本地部署通常没有公网IP你需要使用内网穿透工具如ngrok、frp将本地的OpenClaw服务临时暴露到公网以获得一个HTTPS URL用于飞书回调。开发或使用现有适配器OpenClaw可能需要一个专门的“飞书适配器”Skill或插件。这个适配器的职责是验证飞书发送过来的请求签名。解析飞书的消息格式提取出用户的文本指令。将指令发送给OpenClaw的核心处理引擎调用相应的Skill和模型。将引擎返回的文本结果重新封装成飞书消息卡片或纯文本格式返回给飞书。部署与调试将适配器代码放入OpenClaw的Skill目录配置好飞书的凭证和加解密密钥重启服务。在飞书群里你的机器人测试对话是否正常。这个过程涉及Web开发、网络和API调试有一定复杂度。但社区可能有现成的飞书/Slack集成项目可以寻找并参考能节省大量时间。6.2 与自动化工具结合Hermes Agent你可能会在热词里看到 “hermes agent和openclaw结合”。Hermes Agent 是另一个流行的AI智能体框架专注于规划和执行复杂的长周期任务。它们两个的结合可以想象成OpenClaw 是“前台接待”和“技能库”负责与用户自然交互并调用各种即插即用的Skill而Hermes Agent 是“后台总控”和“战略规划师”负责解析用户的复杂目标如“帮我做一份下周的市场分析报告”将其分解成多个子任务搜集资料、分析数据、撰写文案、生成图表并协调调度OpenClaw或其他工具去完成这些子任务。这种结合通常通过API调用来实现。Hermes Agent 在规划到需要“文本生成”或“信息查询”时可以调用 OpenClaw 提供的API将子任务描述作为Prompt发送过去并获取结果。这构建了一个层次化的AI系统同时具备了强大的规划能力和丰富的即战力。6.3 构建属于你自己的Skill这是OpenClaw最大的乐趣所在。当你发现某个重复性工作可以被自动化时就可以尝试自己写一个Skill。开发一个简单Skill的步骤明确功能比如我想做一个“时间管理Skill”当我说“记录一下我今天花了2小时写OpenClaw教程”它能自动解析这句话并添加一条记录到我的Notion数据库。设计工作流Operator 1:NLPParseOperator- 使用一个轻量级NLP模型或规则从文本中提取“活动”和“耗时”。Operator 2:NotionApiOperator- 使用Notion的官方API将提取的数据结构化后插入到指定的Notion页面或数据库。编写代码在OpenClaw的Skill目录下按照框架要求创建Python文件和配置文件。你需要定义Skill的触发关键词如“记录一下”并实现上述工作流。测试与部署在OpenClaw中加载你的Skill进行测试。调试通过后这个Skill就成为了你个人AI工作流的一部分。从简单的文本处理到复杂的多工具联动OpenClaw提供了一个低代码或代码的平台让你的想象力成为现实。本地部署保证了这一切都在你的掌控之中数据隐私和流程定制达到了极致。