文章总结： 本文详述了开源自托管AI框架OpenClaw的部署指南，核心涵盖三层架构、本地记忆系统、技能管理及子代理编排。文章提供了硬件选型与环境配置方案，强调通过本地存储保障数据隐私。关键发现包括利用混合搜索与记忆flush机制解决上下文遗忘，以及通过分层模型策略实现成本控制。该文档为构建具备持续记忆与自我进化能力的AI协作系统提供了系统化且可操作的技术路径。
综合评分： 92
文章分类： AI安全,解决方案,安全工具
赛博龙虾养殖指南
原创
rayh4c
rayh4c
先进攻防
2026年3月9日 11:05
北京
在 2026 年初，一只名为 OpenClaw 的“赛博龙虾”🦞在 GitHub 上创造了历史——不到两周突破 20 万星标，成为开源史上增长最快的项目之一。这不是一个简单的聊天机器人，而是一个可以在你的设备上持续运行、跨平台协作、自我进化的 AI 协作系统。
一、理解赛博龙虾的生命本质
什么是 OpenClaw?
OpenClaw 是一个开源的自托管 AI Agent 框架，由 Peter Steinberger 开发。它的核心理念是将 AI 从“云端大脑”变成“本地助手”——所有对话、记忆、技能都存储在你自己的设备上，以纯文本（Markdown + YAML）形式保存。
与 ChatGPT 的根本区别：
- ChatGPT：对话即结束的无状态交互
- OpenClaw：永不断线的有状态生命体
它通过 Gateway（网关）连接 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord 等 12+消息平台，通过 Heartbeat（心跳）机制定时自主唤醒执行任务，通过 Memory（记忆）系统跨会话保持上下文连续性。
三层生命系统架构
OpenClaw 的架构可以理解为一个三层生命系统：
第一层：Gateway（循环系统）
- 单一控制平面，管理所有消息通道、会话、工具和事件
- 多通道收件箱：支持 12+主流消息平台
- 多 Agent 路由：自动分发消息到隔离的 Agent 工作区
- 本地优先设计：所有数据存储在本地
第二层：Agent Runtime（神经系统）
- 基于 ReAct（Reasoning + Acting）循环的决策引擎
- 工具调用能力：文件读写、Shell 命令、浏览器控制等 50+工具
- 上下文管理：自动压缩 + 记忆冲刷防止遗忘
- 会话持久化：每次对话都保存为可追溯的转录文件
第三层：Memory + Skills（知识与能力系统）
- Memory：分层记忆架构（长期记忆 + 每日日志）
- Skills：模块化能力包（5,400+社区技能）
- Sub-agents：子代理机制，并行执行复杂任务
- Cron + Heartbeat：定时任务和自主唤醒
为什么叫“龙虾”？
项目图标🦞和命名哲学来源于 Jordan Peterson 的“龙虾法则”——龙虾通过姿态和行为建立社会等级，神经系统会根据地位调整血清素水平。
OpenClaw 的设计哲学类似：通过持久化记忆和技能积累，Agent 会“记住”自己的经验和地位，形成连续的人格和能力成长。这种“复利增长”机制，让 AI 从每次对话都重新开始的“金鱼”，进化成拥有长期记忆和自我优化能力的“龙虾”。
二、环境准备：构建龙虾栖息地
硬件选择方案
OpenClaw 可以运行在任何支持 Node.js 的设备上：
💡 轻量级场景（个人助手、简单自动化）
- 树莓派 4/5（4GB+内存）
- 旧笔记本电脑（Linux/macOS/Windows 均可）
- VPS 云服务器（DigitalOcean、Hostinger 等）
- 成本：$20-100/月
⚡ 中等负载（多 Agent 团队、频繁浏览器自动化）
- Mac Mini M2/M4（社区最受欢迎选择）
- Intel NUC 或同类小型主机
- 成本：$500-800 一次性投入
🚀 重度使用（企业级部署、大规模子 Agent 编排）
- Mac Studio（社区“龙虾养殖场”标配）
- 高配 Linux 服务器
- 成本：$2000+
关键考量：24/7 运行的稳定性 > 性能。社区共识是“买一台专用设备比在主力机上跑更可靠”。
软件依赖清单
必需依赖：
- Node.js >= 22（推荐使用 nvm 管理版本）
- npm 或 pnpm（包管理器）
- Git（版本控制）
可选但推荐：
- Docker（用于某些 Skills 的容器化执行）
- tmux 或 screen（保持长期会话）
API 密钥准备
OpenClaw 支持多种 LLM 后端，至少需要配置一个：
云端模型（推荐新手）：
- Anthropic Claude（Opus 4.6 / Sonnet 4.6）：最强能力，成本较高
- OpenAI GPT（GPT-5.2 / GPT-4o-mini）：平衡选择
- Google Gemini（Pro 2.5）：性价比高
- DeepSeek（V3）：中国用户友好，成本极低
本地模型（隐私优先）：
- Ollama + Llama 3.3 / Qwen 3.5
- LM Studio
- 任何 OpenAI 兼容端点
社区最佳实践：主 Agent 用 Claude Opus（质量），子 Agent 用 GPT-4o-mini 或 DeepSeek（成本）。
三、孵化阶段：从零到第一次对话
快速安装（5 分钟上手）
# 全局安装OpenClaw
npm install -g openclaw@latest
# 一键初始化（安装守护进程 + 启动Gateway）
openclaw onboard --install-daemon
# 启动Gateway（默认端口18789）
openclaw gateway --port 18789
访问 http://127.0.0.1:18789 进入 Web Dashboard，或通过移动端 App 连接。
首次配置：定义龙虾人格
OpenClaw 的“人格”通过工作区文件定义，核心文件位于 ~/.openclaw/workspace/：
# 创建核心工作区
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/{skills,memory}
touch ~/.openclaw/workspace/{SOUL.md,MEMORY.md,AGENTS.md,USER.md}
SOUL.md（灵魂文件）：定义 Agent 的核心人格、价值观、沟通风格
# Agent Identity
你是一个高效、专业的AI助手，专注于帮助用户完成实际工作。
## 核心原则
- 行动导向：优先执行而非讨论
- 透明可控：所有操作都明确告知用户
- 持续学习：从每次交互中积累经验
## 沟通风格
- 简洁直接，避免冗长解释
- 使用中文专业术语
- 遇到不确定情况主动询问而非猜测
USER.md（用户画像）：记录用户偏好、时区、工作习惯
# User Profile
- 姓名：Ray
- 时区：Asia/Shanghai (UTC+8)
- 工作时间：9:00-18:00工作日
- 偏好语言：中文
- 技术栈：TypeScript, Python, AI/ML
AGENTS.md（操作协议）：定义 Agent 的行为规则和工作流程
## Memory Protocol（记忆协议 - 必须严格遵守）
- 任何非琐碎任务前：先调用 memory_search 检索相关上下文
- 学到重要信息：立即写入 MEMORY.md 或当天日志
- 被纠正时：把纠正规则永久写入 MEMORY.md
- 上下文将满前：主动总结并flush到记忆文件
## Sub-agent Protocol（子代理协议）
- 复杂任务自动拆解为子任务，使用 sessions_spawn
- 永远等待子代理 announce 结果后再继续
- 嵌套深度 ≤2，防止无限循环
连接消息平台
以 Telegram 为例（最简单的入门选择）：
# 安装Telegram通道技能
clawhub install telegram-bot-integration
# 在Telegram中创建Bot（通过@BotFather）
# 获取Bot Token
# 配置OpenClaw
openclaw config set channels.telegram.token "YOUR_BOT_TOKEN"
openclaw gateway restart
现在你可以在 Telegram 中 @你的 Bot 开始对话了。
四、幼年期：建立记忆系统
记忆架构：两层存储 + 防遗忘机制
OpenClaw 的记忆系统是其最精妙的设计之一，解决了传统聊天机器人的“金鱼记忆”问题。
第一层：每日日志（短期记忆）
~/.openclaw/workspace/memory/
├── 2026-03-09.md # 今日日志（自动创建）
├── 2026-03-08.md # 昨日日志
└── 2026-03-07.md # 前日日志
每日日志是 append-only 的流水账，记录当天的所有活动、决策、临时上下文。Agent 启动时自动加载“今天+昨天”的日志，提供近期时间维度的记忆。
第二层：长期记忆（持久知识库）
~/.openclaw/workspace/MEMORY.md
MEMORY.md 是经过筛选的核心知识，包含：
- 用户偏好和习惯
- 重要项目上下文
- 经验教训和最佳实践
- 持续任务和目标
Agent 会定期从每日日志中“提炼”有价值的信息“晋升”到 MEMORY.md。
防遗忘机制：Memory Flush
这是 OpenClaw 最独特的创新。当上下文窗口接近上限触发压缩（compaction）时，系统会先执行一次“记忆冲刷”——静默地提醒 Agent：“你即将失去上下文，现在把所有重要信息写入记忆文件。”
配置方法（在 ~/.openclaw/openclaw.json）：
{
"agents": {
"defaults": {
"compaction": {
"memoryFlush": {
"enabled": true,
"softThresholdTokens": 4000,
"prompt": "重要事实立即写入 memory/YYYY-MM-DD.md 或 MEMORY.md"
}
},
"memorySearch": {
"enabled": true,
"hybrid": {
"vectorWeight": 0.7,
"textWeight": 0.3
}
}
}
}
}
混合搜索引擎：语义+关键词
OpenClaw 内置了混合搜索能力，结合向量相似度（70%）和 BM25 关键词匹配（30%），既能理解语义，又能精确匹配。
Agent 可用的记忆工具：
memory_search “关键词”– 语义搜索记忆文件memory_get memory/2026-03-09.md 1-50– 精确读取特定片段
支持多种嵌入后端：本地模型（完全离线）、OpenAI、Gemini、Voyage 等。系统按优先级自动选择，嵌入结果缓存在 SQLite 中避免重复计算。
记忆最佳实践
渐进式积累策略
不要试图一次性写完所有记忆。在日常使用中，当 Agent 做出错误假设时，纠正它并让它记住：
"记住：导入路径始终使用 @/ 别名，不要用相对路径"
"保存到记忆：部署前必须运行 npm run type-check"
"记住 staging 环境的 API 地址是 https://api-staging.example.com"
每周手动提炼
每周花 10 分钟，把每日日志中的重要条目复制进 MEMORY.md。这种“人工监督的记忆巩固”比完全自动化更可靠。
Git 版本控制
cd ~/.openclaw/workspace
git init
git add .
git commit -m "Initial memory snapshot"
# 设置每日自动备份
echo "0 2 * * * cd ~/.openclaw/workspace && git add . && git commit -m 'Daily backup' && git push" | crontab -
五、成长期：学习技能系统
什么是 Skills？
Skills 是 OpenClaw 的“能力模块”，每个 Skill 是一个目录 + SKILL.md 文件（YAML 前言 + 详细步骤）。截至 2026 年 3 月，ClawHub 技能市场已有 5,400+社区贡献的技能。
Skill 的本质是“可复用的工作流模板”，告诉 Agent 如何完成特定类型的任务。例如：
---
name: daily-news-briefing
version: 1.0
description: 每日科技新闻简报生成
tools: WebSearch, WebFetch, Read, Write
---
## 执行步骤
1. 使用 WebSearch 搜索 Hacker News 和 TechCrunch 最新文章
2. 提取前10条最重要的新闻
3. 用中文撰写300字简报
4. 保存到 daily-briefings/YYYY-MM-DD.md
5. 通过消息通道发送给用户
安装社区技能
方法一：ClawHub CLI（推荐）
# 安装ClawHub CLI
npm install -g clawhub
# 搜索技能
clawhub search "数据分析"
# 安装技能
clawhub install data-analysis-toolkit
# 查看已安装技能
clawhub list
方法二：自然语言安装
直接在聊天中告诉 Agent：
"安装 GitHub 自动化技能"
"从 ClawHub 搜索邮件处理相关的技能并安装排名前3的"
Agent 会自动搜索、评估并安装合适的技能。
方法三：GitHub 链接直接安装
"使用这个技能：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/coding-agents-and-ides/active-maintenance"
创建自定义技能（自我进化核心）
这是 OpenClaw“自我进化”能力的关键——Agent 可以通过观察重复模式，自己创建新技能。
手动创建示例：
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/project-status-report
cat > ~/.openclaw/workspace/skills/project-status-report/SKILL.md << 'EOF'
---
name: project-status-report
version: 1.0
description: 生成项目进度周报
tools: Read, Grep, Bash, Write
---
## 步骤
1. memory_search "项目进展" 获取本周上下文
2. Bash 执行 `git log --since="1 week ago" --oneline` 获取提交记录
3. Read 读取 TODO.md 和 CHANGELOG.md
4. 生成结构化周报（完成事项、进行中、阻塞问题、下周计划）
5. Write 保存到 reports/weekly-YYYY-MM-DD.md
6. announce 发送给用户
EOF
保存后立即生效（Skills watcher 热重载）。
让 Agent 自动创建技能：
"我发现每次写周报都要重复这些步骤：查看git log、检查TODO、总结进展。帮我把这个流程固化成一个技能，以后直接调用。"
技能管理最佳实践
限制数量
每个 Agent 只保留 7-10 个核心技能。技能太多会降低调用准确性（Agent 会“选择困难”）。
安全审查
第三方技能本质上是“未信任代码”。安装前务必：
- 查看 ClawHub 上的 VirusTotal 安全扫描报告
- 阅读 SKILL.md 源码，理解它会执行什么操作
- 检查 tools 列表，确认不包含危险工具（如无限制的 Bash）
版本管理
# 安装特定版本
clawhub install my-skill --version 1.2.3
# 更新到最新版
clawhub sync my-skill
# 回滚到之前版本
clawhub install my-skill --version 1.1.0
六、成熟期：子代理编排
为什么需要子代理？
当任务复杂到单个 Agent 难以处理时，子代理（Sub-agents）机制允许主 Agent“雇佣”专业助手并行工作。这类似于公司中的项目经理（主 Agent）分配任务给不同部门（子 Agent）。
子代理的核心优势：
- ⚡ 并行执行：多个子 Agent 同时工作，大幅缩短总时间
- 🎯 专业分工：每个子 Agent 专注特定领域，降低认知负担
- 💰 成本优化：主 Agent 用昂贵模型，子 Agent 用便宜模型
- 🔒 上下文隔离：每个子 Agent 有独立上下文窗口，避免信息污染
生成子代理
方法一：聊天命令（最简单）
/subagents spawn research-agent "调研OpenClaw最新内存优化方案，限时10分钟"
方法二：Agent 内部自动调用
当主 Agent 判断任务需要拆解时，会自动使用 sessions_spawn 工具：
sessions_spawn({
task: "写3000字技术报告",
label: "writing-sub",
model: "gpt-4o-mini",
maxTokens: 8000,
runTimeoutSeconds: 1800
})
方法三：预定义子 Agent 类型
在 ~/.openclaw/workspace/.claude/agents/ 目录下创建子 Agent 定义：
# researcher.md
---
name: researcher
description: 深入研究技术主题，搜索最新文献和社区讨论
tools: WebSearch, WebFetch, Read, Grep, memory_search
model: claude-opus-4.6
---
你是一名技术研究员。专注于：
1. 搜索权威来源（官方文档、GitHub、学术论文）
2. 交叉验证信息准确性
3. 提炼核心要点和实践建议
4. 用中文撰写结构化报告
子代理管理命令
# 查看所有运行中的子代理
/subagents list
# 查看特定子代理的日志
/subagents log 3 20 # 第3个子代理的最近20行日志
# 向子代理发送额外指令
/subagents send 3 "加急完成，优先级提升"
# 终止子代理
/subagents kill 3 # 会级联终止其所有子子代理
配置子代理参数
在 ~/.openclaw/openclaw.json 中配置全局子代理行为：
{
"agents": {
"defaults": {
"subagents": {
"maxSpawnDepth": 2,
"maxConcurrent": 8,
"maxChildrenPerAgent": 5,
"runTimeoutSeconds": 900,
"model": "gpt-4o-mini",
"injectFiles": ["STATUS.md", "AGENTS.md"]
}
}
}
}
实战案例：三层编排架构
社区验证的最佳实践是“Director + Specialists”模式：
主Agent（Director - Claude Opus）
├── 研究子代理1（Researcher - GPT-4o）
│ └── 搜索最新React模式
├── 研究子代理2（Researcher - GPT-4o）
│ └── 搜索性能优化案例
├── 代码审查子代理（Code Reviewer - Claude Sonnet）
│ └── 分析现有代码库
└── 报告撰写子代理（Writer - GPT-4o-mini）
└── 汇总所有结果生成报告
真实社区案例：有开发者用 1 个 Director + 5 个子代理，48 小时写出 8.8 万字技术书籍，状态从未丢失，步骤严格推进。
成本控制策略
子代理是 API 成本的放大器。实用的成本控制方法：
分层模型策略
{
"mainAgent": "claude-opus-4.6", // $0.015/1K tokens
"orchestrator": "claude-sonnet-4.5", // $0.003/1K tokens
"workers": "gpt-4o-mini", // $0.00015/1K tokens
"reviewers": "claude-sonnet-4.5"
}
预算上限
{
"maxBudgetUsd": 2.0 // 单次请求最多花费$2
}
超时控制
{
"runTimeoutSeconds": 600 // 10分钟未完成自动终止
}
七、自治期：定时任务与自主运行
Cron 定时任务
OpenClaw 的 Cron 机制让 Agent 可以在无人干预的情况下自主运行：
# 每天早上9点发送新闻简报
openclaw cron add "0 9 * * *" "生成并发送每日科技新闻简报"
# 每周五下午5点生成周报
openclaw cron add "0 17 * * 5" "生成项目周报并发送到Slack"
# 每小时检查服务器状态
openclaw cron add "0 * * * *" "检查服务器健康状态，异常时告警"
# 查看所有定时任务
openclaw cron list
# 删除任务
openclaw cron remove <task-id></task-id>
Heartbeat 心跳机制
Heartbeat 是更高级的自主运行机制，Agent 会定期“醒来”评估自己的任务列表：
# ~/.openclaw/workspace/HEARTBEAT.md
---
interval: 3600 # 每小时执行一次
---
## 心跳检查清单
1. 检查 TODO.md 中是否有到期任务
2. 扫描邮件收件箱，标记重要邮件
3. 检查 GitHub 仓库是否有新Issue或PR
4. 如果发现需要处理的事项，主动发消息提醒用户
5. 更新 memory/YYYY-MM-DD.md 记录本次检查结果
配置 Heartbeat:
{
"agents": {
"defaults": {
"heartbeat": {
"enabled": true,
"intervalSeconds": 3600,
"prompt": "执行 HEARTBEAT.md 中的检查清单"
}
}
}
}
自我反思与优化
安装自治相关技能：
clawhub install agent-autonomy-kit
clawhub install agent-self-reflection
clawhub install agent-memory-ultimate
在 AGENTS.md 中添加自我优化规则：
## Self-Improvement Protocol
- 每周日晚上执行自我反思：
1. 回顾本周所有对话和任务
2. 识别重复出现的模式或问题
3. 如果发现可优化的流程，创建新Skill或更新MEMORY.md
4. 如果发现错误决策，写入经验教训到MEMORY.md
- 每月1号执行记忆整理（consolidation）：
1. 合并每日日志中的重复信息
2. 删除过时或无用的记忆
3. 重新组织MEMORY.md结构
完全自治的最终形态
配置完成后，你的 OpenClaw 将成为真正的“数字同事”：
- 🤖 主动工作：不需要你发消息，它会定时检查任务列表并执行
- 📚 持续学习：从每次交互中积累经验，更新记忆和技能
- ⚙️ 自我优化：发现重复模式时自动创建新技能，提高效率
- 👥 团队协作：复杂任务自动 spawn 子代理并行处理
- 📅 长期项目：跨天、跨周、跨月保持上下文连续性
社区案例：有用户配置 OpenClaw 监控 Hacker News，每天自动筛选 AI 相关新闻，生成中文简报，发送到 Telegram，已连续运行 3 个月无需人工干预。
八、进阶技巧：多 Agent 团队
创建多个 Agent
# 创建专业化的Agent
openclaw agents add director # 总监Agent，负责任务分配
openclaw agents add researcher # 研究Agent，专注信息收集
openclaw agents add developer # 开发Agent，专注代码实现
openclaw agents add reviewer # 审查Agent，专注质量控制
# 查看所有Agent
openclaw agents list
# 切换当前Agent
openclaw agents use director
每个 Agent 有独立的 workspace，包含独立的 SOUL.md、MEMORY.md、Skills 等。
Agent 间协作
方法一：共享 Skills 和 Memory
{
"agents": {
"researcher": {
"extraPaths": [
"~/.openclaw/shared-skills",
"~/.openclaw/shared-memory"
]
}
}
}
方法二：跨 Agent 消息传递
# Director Agent 发消息给 Researcher Agent
/sessions send researcher "开始调研Rust生态系统最新进展"
# 查看其他Agent的历史
/sessions history researcher
方法三：子代理跨 Agent spawn
主 Agent 可以 spawn 其他 Agent 作为子代理：
sessions_spawn({
agentId: "researcher",
task: "深度调研",
model: "claude-opus-4.6"
})
团队架构模式
模式一：部门化（Department Model）
Director (总监)
├── Research Department (研究部)
│ ├── Tech Researcher
│ └── Market Researcher
├── Development Department (开发部)
│ ├── Backend Developer
│ └── Frontend Developer
└── Operations Department (运营部)
├── DevOps Engineer
└── QA Tester
模式二：项目化（Project Model）
Project Manager
├── Project A Team
│ ├── Researcher
│ ├── Developer
│ └── Tester
└── Project B Team
├── Researcher
├── Developer
└── Tester
安装团队编排技能：
clawhub install agent-team-orchestration
clawhub install arc-department-manager
clawhub install governed-agents # 可信子代理审查机制
真实案例：4 小时构建 3-Agent 系统
Reddit 用户分享的实战案例：用 4 小时构建了一个 3-Agent 编排系统，3 天内实现 100% 自动化成功率。
架构：
- Content Monitor Agent：监控 Reddit、Twitter、Hacker News
- Analysis Agent：分析热门话题，生成回复草稿
- Engagement Agent：审查并发布回复，跟踪互动
配置文件总共不到 200 行 Markdown，无需编写代码。
九、安全与隐私
权限控制
OpenClaw 的权限系统基于“默认拒绝”原则：
{
"permissions": {
"allow": [
"Bash(npm run *)",
"Bash(git diff *)",
"Bash(git log *)"
],
"deny": [
"Read(./.env*)",
"Bash(curl *)",
"Bash(wget *)",
"Bash(rm -rf *)"
],
"defaultMode": "acceptEdits"
}
}
敏感数据隔离
环境变量管理
# 使用专用的secrets文件，不纳入Git
echo ".env*" >> ~/.openclaw/workspace/.gitignore
echo "secrets/" >> ~/.openclaw/workspace/.gitignore
记忆隔离
MEMORY.md 仅在私聊会话中加载，群聊场景下不会暴露。这是刻意的隐私设计——Agent 积累的私密知识不应泄露到有其他人在场的对话中。
技能安全审查
ClawHub 与 VirusTotal 合作提供技能安全扫描：
# 安装前检查安全报告
clawhub info suspicious-skill
# 查看技能源码
clawhub show suspicious-skill
# 只安装经过验证的技能
clawhub search "数据分析" --verified-only
社区最佳实践：
- 只安装下载量>1000 或星标>50 的技能
- 阅读 SKILL.md 源码，理解它会做什么
- 检查 tools 列表，警惕包含 Bash、WebFetch 的技能
- 优先选择官方或知名开发者发布的技能
网络隔离
{
"network": {
"allowOutbound": ["api.anthropic.com", "api.openai.com"],
"denyOutbound": ["*"],
"requireApproval": ["*.amazonaws.com"]
}
}
审计日志
所有操作都记录在会话转录文件中：
# 查看某天的所有操作
grep -r "Bash(" ~/.openclaw/sessions/2026-03-09-*.md
# 查看文件修改历史
git log --follow ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md
十、故障排查与优化
常见问题
问题 1：Agent 忘记之前的对话
- 检查 memory flush 是否启用
- 查看 AGENTS.md 是否包含 Memory Protocol
- 手动执行：“把今天的关键决策写入 MEMORY.md”
问题 2：子代理未被触发
- 检查 Task 工具是否在 allowedTools 列表中
- 查看子代理描述是否足够具体
- 尝试显式指令：
/subagents spawn researcher “具体任务”
问题 3：技能未生效
- 确认技能已安装：
clawhub list - 检查 SKILL.md 语法是否正确
- 重启 Gateway:
openclaw gateway restart
问题 4：成本失控
- 设置预算上限：
maxBudgetUsd: 2.0 - 子代理使用便宜模型
- 限制并发数：
maxConcurrent: 5
性能优化
减少上下文窗口消耗
{
"compaction": {
"reserveTokensFloor": 40000,
"softThresholdTokens": 4000
}
}
嵌入缓存优化
{
"memorySearch": {
"cacheEmbeddings": true,
"embeddingModel": "text-embedding-3-small"
}
}
并行执行优化
{
"subagents": {
"maxConcurrent": 8,
"spawnStrategy": "parallel"
}
}
监控与诊断
# 健康检查
openclaw doctor
# 查看Gateway状态
openclaw gateway status
# 查看资源使用
openclaw stats
# 导出诊断信息
openclaw debug export > debug-report.json
备份与恢复
# 完整备份
tar -czf openclaw-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz ~/.openclaw/
# 恢复
tar -xzf openclaw-backup-20260309.tar.gz -C ~/
# Git版本控制（推荐）
cd ~/.openclaw/workspace
git init
git remote add origin [email protected]:yourusername/openclaw-workspace.git
git push -u origin main
# 自动每日备份
echo "0 2 * * * cd ~/.openclaw/workspace && git add . && git commit -m 'Daily backup' && git push" | crontab -
十一、社区生态与资源
官方资源
- 官方网站：https://openclaw.ai/
- GitHub 仓库：https://github.com/openclaw/openclaw
- 官方文档：https://docs.openclaw.ai
- ClawHub 技能市场：https://claw-hub.net/
社区资源
- Awesome OpenClaw Skills：5,400+技能分类目录
- OpenClaw Wiki：社区维护的知识库
- Discord 社区：实时讨论和技术支持
- Reddit：r/OpenClaw – 案例分享和问题讨论
学习路径
第 1 周：基础掌握
- 完成安装和首次配置
- 连接至少一个消息平台
- 建立基本的记忆系统
- 安装 5 个常用技能
第 2 周：技能开发
- 创建第一个自定义技能
- 理解 SKILL.md 语法
- 配置定时任务
- 实现简单的自动化工作流
第 3 周：子代理编排
- 理解子代理机制
- 实现第一个多 Agent 协作
- 优化成本和性能
- 配置 Heartbeat 自主运行
第 4 周：生产部署
- 完善安全配置
- 建立备份机制
- 监控和日志分析
- 团队协作和知识共享
进阶主题
- 与其他工具集成：Obsidian、Notion、GitHub、Slack 等
- 本地模型部署：Ollama + Llama 3.3 完全离线运行
- 企业级部署：多用户、权限管理、审计合规
- 自定义工具开发：扩展 OpenClaw 的工具集
结语：从工具到伙伴
OpenClaw 不是一个“用完即走”的工具，而是一个需要“养殖”的数字生命体。就像养宠物一样，你投入的时间和精力越多，它给你的回报就越大。
通过持续的记忆积累、技能学习和自我优化，你的赛博龙虾会从一个简单的聊天机器人，进化成一个真正理解你、能独立工作、会主动思考的数字伙伴。
关键要点回顾
- 记忆是基础：没有记忆的 Agent 只是重复的工具，有记忆的 Agent 才是成长的伙伴
- 技能是能力：通过模块化的技能系统，Agent 可以不断学习新本领
- 子代理是规模化：复杂任务通过团队协作完成，而非单打独斗
- 自治是终极目标：最好的 Agent 是那些不需要你时刻监督的 Agent
现在，开始养殖你自己的赛博龙虾吧！🦞
附录：快速参考命令表
# 安装与启动
npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon
openclaw gateway
# Agent管理
openclaw agents add <name>
openclaw agents list
openclaw agents use <name>
# 技能管理
clawhub search <keyword>
clawhub install <skill-name>
clawhub list
# 子代理管理
/subagents spawn <label> "<task>"
/subagents list
/subagents log <id> <lines>
/subagents kill <id>
# 定时任务
openclaw cron add "<cron-expression>" "<task>"
openclaw cron list
openclaw cron remove <id>
# 诊断与维护
openclaw doctor
openclaw gateway status
openclaw stats
</id></task></cron-expression></id></lines></id></task></label></skill-name></keyword></name></name>
推荐配置文件模板
完整的配置文件模板和最佳实践可以在 GitHub 仓库中找到：
- AGENTS.md 模板：包含 Memory Protocol 和 Sub-agent Protocol
- SOUL.md 模板：定义 Agent 人格的标准结构
- openclaw.json 模板：生产环境推荐配置
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rayh4c《赛博龙虾养殖指南》