本文档涵盖 OpenClaw 的能力介绍、系统要求、详细部署步骤、大模型配置、Slack / 飞书 / 企业微信接入方式，以及典型使用案例与推荐安装目录结构。
1）桌面自动化控制（鼠标、键盘操作）
2）屏幕识别与OCR能力
3）本地Shell / Python执行
4）浏览器自动化操作
5）多模型支持（OpenAI / Ollama等）
6）企业IM平台集成
7）可扩展工具注册机制
• 本地可控执行
• 支持私有模型
• 可扩展架构设计
• 支持企业级集成
• 任务可循环规划执行
• 支持沙箱隔离增强安全性
操作系统：macOS / Linux（推荐Ubuntu 22.04+）
Python：3.10及以上
内存：建议16GB以上
CPU：4核及以上
可选：Docker（用于沙箱执行）
/opt/openclaw/
├── app/ # 主程序代码
├── config/ # 配置文件
│ └── config.yaml
├── logs/ # 日志目录
├── models/ # 本地模型相关
├── plugins/ # 工具插件目录
└── venv/ # Python虚拟环境
1）创建安装目录
mkdir -p /opt/openclaw && cd /opt/openclaw
2）克隆代码
git clone <OpenClaw仓库地址> app
3）创建虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
4）安装依赖
pip install -r app/requirements.txt
5）授权系统辅助功能与屏幕录制权限（macOS）
方案一：OpenAI
export OPENAI_API_KEY=your_key
config.yaml:
model:
provider: openai
name: gpt-4o
方案二：Ollama（本地模型）
安装Ollama并下载模型
ollama pull qwen2.5
config.yaml:
model:
provider: ollama
base_url: http://localhost:11434
name: qwen2.5
1）创建 Slack App
2）开启 Bot Token
3）配置 Event Subscriptions
4）在 config.yaml 中配置：
slack:
enabled: true
bot_token: xoxb-xxx
signing_secret: xxx
1）创建企业自建应用
2）获取 App ID 和 App Secret
3）开启事件订阅
config.yaml:
feishu:
enabled: true
app_id: xxx
app_secret: xxx
- 1）创建企业应用
- 2）获取 CorpID / Secret
config.yaml:
wecom:
enabled: true
corp_id: xxx
corp_secret: xxx
OpenClaw 实现自动编译 Go 项目
这个案例会演示：
用户在聊天窗口输入一句话 → Gateway → Agent规划 → 调用Shell工具 → 本地执行 go build → 处理错误 → 输出结果
我们希望实现：“扫描当前目录下所有 Go 项目并执行 go build，如果失败自动分析错误并重新尝试”
①基础要求
已部署 OpenClaw
已配置 LLM（OpenAI 或 Ollama）
本机已安装 Go
②目录示例，假设目录结构：
/workspace
├── service-a
│ └── main.go
├── service-b
│ └── main.go
└── README.md
③ OpenClaw 配置
config.yaml
model:
provider: ollama
base_url: http://localhost:11434
name: qwen2.5
agent:
auto_loop: true
max_steps: 10
（注意：allowed_commands 是 Gateway 的白名单机制。）
第一步：用户输入
聊天窗口输入：
扫描当前目录所有Go项目并执行 go build
第二步：Agent 生成执行计划（LLM 推理）
模型会生成类似：
用户输入
↓
Chat UI
↓
Gateway（安全校验）
↓
Agent调用LLM生成Plan
↓
调用Shell工具
↓
Gateway启动子进程
↓
本地执行 go build
↓
返回stdout/stderr
↓
Agent分析结果
↓
继续/结束
OpenClaw 通过 Gateway 架构连接 AI 与本地执行环境，实现真正可控的自动化操作能力。通过企业IM集成，可构建企业级智能运维助手。
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