安装指南
系统要求
- 操作系统：Windows 10+、macOS 10.15+、Linux
- Python：3.8+
- 内存：至少 4GB
- 存储空间：至少 1GB
安装步骤
1. 克隆仓库
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git cd openclaw
2. 安装依赖
# 使用 pip 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 或者使用 poetry poetry install
3. 运行应用
# 启动 OpenClaw python main.py # 或者使用 poetry poetry run python main.py
4. 访问界面
安装完成后，在浏览器中访问 http://localhost:8080 即可进入 OpenClaw 的 Web 界面。
配置说明
配置文件
OpenClaw 的配置文件位于 config/config.yaml，主要配置项包括：
# 基本配置 app: name: OpenClaw port: 8080 debug: false # AI 模型配置 models: openai: api_key: your_openai_api_key model: gpt-4 google: api_key: your_google_api_key model: gemini-pro # 技能配置 skills: enabled: true directory: skills/ # 自动化配置 automation: enabled: true directory: workflows/
环境变量
也可以通过环境变量来配置 OpenClaw，优先级高于配置文件：
# OpenAI API 密钥 export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key # Google API 密钥 export GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key # 应用端口 export APP_PORT=8080
使用教程
基本使用
1. 登录界面
打开浏览器，访问 http://localhost:8080，进入 OpenClaw 的登录界面。首次使用时，默认用户名和密码都是 admin。
2. 创建任务
登录后，点击左侧导航栏的「任务管理」，然后点击「创建任务」按钮，填写任务名称、描述和执行内容。
3. 执行任务
创建任务后，点击「执行」按钮，系统会开始执行任务，并显示执行结果。
高级使用
1. 集成 AI 模型
在「模型管理」中，可以配置和管理不同的 AI 模型，包括设置 API 密钥、选择模型类型等。
2. 使用技能
在「技能中心」中，可以浏览和使用各种技能，也可以上传自定义技能。
3. 创建工作流
在「工作流」中，可以创建复杂的自动化工作流，设置触发条件和执行步骤。
技能扩展
技能结构
OpenClaw 的技能采用模块化设计，每个技能都是一个独立的 Python 模块，结构如下：
skills/ └── my_skill/ ├── __init__.py ├── main.py └── config.yaml
创建自定义技能
1. 创建技能目录
mkdir -p skills/my_skill
2. 创建配置文件
# skills/my_skill/config.yaml name: My Skill description: A custom skill for OpenClaw author: Your Name version: 1.0.0 # 技能参数 parameters: – name: input type: string required: true description: Input text for the skill
3. 创建技能实现
# skills/my_skill/main.py def execute(params): “””执行技能””” input_text = params.get(‘input’, ”) # 技能逻辑 return { ‘success’: True, ‘result’: f’Processed: {input_text}’ }
4. 注册技能
创建技能后，在 OpenClaw 的「技能中心」中点击「刷新技能」，系统会自动检测并注册新技能。
自动化配置
工作流配置
OpenClaw 的工作流配置采用 YAML 格式，示例如下：
# workflows/example.yaml name: Example Workflow description: An example workflow # 触发条件 triggers: – type: schedule cron: “0 * * * *” # 每小时执行一次 – type: webhook path: /webhook/example # 执行步骤 steps: – name: Step 1 type: skill skill: my_skill params: input: “Hello from workflow” – name: Step 2 type: model model: openai params: prompt: “Summarize the following: {{steps.step1.result}}” – name: Step 3 type: action action: send_email params: to: user@example.com subject: “Workflow Result” body: “{{steps.step2.result}}”
自动化触发方式
- 定时触发：使用 cron 表达式设置定时执行
- Webhook 触发：通过 HTTP 请求触发
- 事件触发：基于系统事件触发
- 手动触发：用户手动点击执行
常见问题
安装问题
Q: 安装依赖时出现错误怎么办？
A: 确保使用的是 Python 3.8+ 版本，并且网络连接正常。如果仍然出现错误，可以尝试使用虚拟环境：
python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS venv\Scripts\activate # Windows pip install -r requirements.txt
Q: 启动应用时提示端口被占用怎么办？
A: 修改配置文件中的端口号，或者停止占用端口的其他应用。
使用问题
Q: 如何添加自定义 AI 模型？
A: 在配置文件中添加模型配置，然后在「模型管理」中进行设置。
Q: 技能执行失败怎么办？
A: 查看日志文件（logs/error.log）了解具体错误信息，然后检查技能代码和参数设置。
其他问题
Q: 如何贡献代码？
A: 可以在 GitHub 上 fork 仓库，修改代码后提交 Pull Request。
Q: 如何获取帮助？
A: 可以查看官方文档，或者在 GitHub Issues 中提问。
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