文章总结： 文档介绍开源AI智能体平台OpenClaw，强调其本地优先与隐私安全特性。作者详述了从环境配置到接入飞书的实战部署过程，指出依赖冲突等坑并建议通过Ollama跑本地小模型降低成本。文章演示了文件整理等应用场景，提出个人与企业部署建议，展望了人机协作前景。
综合评分： 85
文章分类： 实战经验,数据安全,解决方案
用OpenClaw+Ollama+千问7B, 养一只不用花Token的龙虾
天黑说嘿话
2026年3月11日 09:52
浙江
以下文章来源于文迷津渡
，作者文迷津渡
文迷津渡
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Since 2015,了了不成文，迷津渡的随笔记录。 走自己的路、看路上的众生，感悟众生的世界。
这几天大家应该都被OpenClaw（龙虾）给刷屏了，仿佛谁还没有养龙虾，就已经被时代抛弃了一样。
1、OpenClaw龙虾是什么？
OpenClaw是什么？简单说，它是一个开源的AI智能体平台，能让AI真正操作你的电脑。以前的AI是“动嘴”的，你问它问题它回答你；OpenClaw是“动手”的，你让它整理桌面它就真的去整理，让它回复邮件它就真的去回复。它的名字挺有意思，Claw是爪子的意思，翻译成“龙虾”虽然不准确，但莫名贴切——就像一只藏在电脑里的小龙虾，挥舞着钳子帮你干活。
它最大的特点就是“本地优先”——所有数据都保存在你自己的电脑里，不用上传到云端，真正实现了隐私自主、数据安全。你可以通过飞书、钉钉、电报、Wahtsapp等日常使用的聊天工具，像和同事聊天一样给它下达指令，它就能帮你执行各种任务。
2、OpenClaw能干什么？
从技术角度看，OpenClaw拥有四层架构：“前台”（多渠道接入）、“大脑”（大模型理解指令）、“双手”（插件系统执行操作）、“档案柜”（本地记忆存储）。
简单来说：你在微信/飞书上发一句话 → 它“听懂”后规划步骤 → 调用电脑功能执行 → 把结果发回给你，并记住你的习惯。
3、为什么要折腾这个？
因为总是会有很多重复性的杂活。每天打开电脑，桌面上乱糟糟的文件，邮箱里几十封未读，日历上排得满满的会议日程……
OpenClaw所有数据都存在自己电脑里，不用上传到任何服务器。对隐私的尊重，在现在这个时代显得特别珍贵。
4、真的那么好部署吗？
网上铺天盖地说可一键部署，事实上绝非如此。
如果只是把OpenClaw安装上，一台干净且满足要求的电脑确实只需要几条命令就可以了。但是，各种各样的需求、不同的操作系统、已安装会产生冲突的插件….遇到的每一个问题，都是一个个坑。
我昨天上午花了两个小时把OpenClaw安装上，并接入在线模型；今天下午配置Chanel，并实现本地化部署模型的接入。
整个安装过程就不细说了，全是泪。Node.js版本不对，Git没装，SSH密钥没配，模型拉不下来，飞书配不上……每一个步骤都是坑。但有意思的是，每解决一个问题，你就对这东西多一分理解。比如那个Git SSH报错，折腾了半天才发现是某个依赖包硬编码了ssh协议，得用git config –global url.”https://github.com/”.insteadOf [email protected]:强制转成https。这种小技巧，要不是踩坑，可能永远不会知道。
模型的选择也是个学问。我试了7B的千问，发现纯CPU跑起来太慢，发一条消息转圈转半天。后来换成了3B版本，速度就快多了。虽然模型小了点，但日常对话足够了。突然理解了为什么有人说“选模型就像选工具，不是越大越好，合适最重要”。
最激动人心的时刻是飞书配通的那一刻。在飞书开放平台创建应用，配好App ID和Secret，然后在OpenClaw里安装插件，重启服务，给机器人发消息——“你好，给我打开一个网站并提取网站上的关键信息？”几秒钟后，它回复了“网站中的关键内容”。就这么简单的一个回复，终于走通了。
5、让它干了一些事。
今天下午我让它帮我做了几件事：整理桌面上的PDF文件，查看明天的日历安排，写一封简单的会议邀请邮件。它都做成了。虽然偶尔会理解错意思，但大部分时候靠谱。我突然意识到，这可能就是未来工作的样子——不是AI取代人，而是人和AI一起干活，AI处理那些重复的、繁琐的，人专注于思考的、创造的。
有个数据挺有意思，国内AI模型的日均Token消耗，从2024年初的1000亿，涨到了现在的180万亿，一年多时间翻了1800倍。为什么涨这么快？因为Agent应用开始普及了——完成一个任务可能需要多次调用模型，理解需求、规划步骤、执行工具、返回结果，每个环节都要消耗Token。以前用AI是问一句答一句，现在是用AI去完成一个流程，消耗自然大得多。
所以怎么用更经济，也得琢磨。日常任务我用Ollama本地跑3B模型，零成本；复杂任务切回千问云端，新用户送的免费额度还能撑一阵。等用完了，可以考虑阿里云那个Coding Plan，90块钱一个月，9万次请求，对于个人用户来说足够了。
明天打算再研究一下技能市场，听说已经有1万多个现成的技能了，有人写好了文档处理、邮件自动回复、数据抓取的各种插件。装上去试试，定时检测数据并分析，每天、每周、每月分析，并把结果通过飞书发送给我，这个是我最需要它做的事。
6、一点小建议。
- 国外大厂模型贵且大多需要绕开访问限制；
- 不要太指望国内模型，一是能力不太行，二是虽然有免费token那点额度经不起几造；
- 个人处理非特别复杂日常个人和工作事务，不如借道Ollama自行部署本地开源模型接入；
- 企业在充分预算后一定要上，后期各AI大厂的Token大概率会打包降价或套餐式服务；
- 想接入企业微信客服，可以使用腾讯定制版。
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