OpenClaw（原Clawdbot）作为开源AI Agent框架，其核心价值在于可扩展性与深度定制能力。多数用户完成基础部署后，仅能使用基础对话与简单技能调用功能，难以发挥其全部潜力——中级到高级的进阶，本质是从“会用”到“活用”的跨越，核心突破点在于记忆系统优化、多Agent协作、自定义Skill开发、自动化工作流搭建四大模块。

本文基于“OpenClaw 从中级到高级完整教程”核心逻辑，结合最新社区实战经验，补充2026年新手零基础部署流程（阿里云+本地双方案）、阿里云百炼API配置及避坑指南，所有代码命令可直接复制执行，覆盖中级到高级的全进阶路径，确保用户从基础部署到高级应用一站式掌握，让OpenClaw从“简单AI助手”升级为“数字生命中枢”。阿里云上OpenClaw极速一键部署最简单，步骤详情访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

一、进阶前提与核心认知

（一）进阶前提

本教程面向已完成OpenClaw基础认知的用户，进阶前需确认以下条件已满足：

已成功安装OpenClaw并能正常运行；
了解OpenClaw基础目录结构（workspace、skills、config等）；
掌握基础命令行操作，能执行简单的安装、重启等指令；
具备基本的JSON、Markdown格式认知，能编辑简单配置文件。

若尚未完成基础部署，可先参考本文第二部分的零基础部署流程，完成环境搭建与API配置后，再进入进阶学习。

（二）核心认知：中级与高级的本质区别

阶段	核心能力	应用场景	核心痛点
基础级	简单对话、基础Skill调用	单一简单任务（如查询、总结）	功能有限，无法适配复杂场景
中级	记忆系统优化、Skill组合使用、基础自动化	固定流程任务（如批量处理、定时执行）	记忆混乱、Token消耗过高、无专业分工
高级	多Agent协作、自定义Skill开发、多渠道接入、性能调优	复杂协同任务（如团队协作、全流程自动化）	配置复杂、权限管理难、性能不稳定

进阶的核心逻辑的是：从“单一Agent单打独斗”到“多Agent专业分工”，从“依赖现有Skill”到“自主开发Skill”，从“被动执行”到“主动规划” ，最终实现OpenClaw的深度定制与高效复用。

二、2026年新手零基础OpenClaw部署流程（阿里云+本地双方案）

无论中级还是高级应用，稳定的部署环境都是基础。以下提供阿里云（长期稳定）与本地（隐私优先）双部署方案，适配不同用户需求，全程零基础友好。

（一）阿里云部署流程（适合长期运营、多Agent协作）

阿里云提供OpenClaw专属预置镜像，预装Node.js 22、Docker等核心依赖，无需手动配置环境，支持7×24小时运行，适合需要持续服务或多Agent协作的高级应用场景。

1. 前置准备

阿里云账号：注册阿里云账号 与实名认证：个人用户通过支付宝刷脸或身份证验证即时生效，企业用户需上传资质审核（1-3个工作日）；
阿里云百炼API-Key获取：访问登录阿里云百炼大模型服务平台，进入“密钥管理”页面创建API-Key，保存Access Key ID与Access Key Secret（仅创建时可完整查看Secret）；
辅助工具：远程连接工具（FinalShell、Xshell）、文本编辑器（记录公网IP、API-Key等关键信息）。

新手零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

第一步：访问打开阿里云OpenClaw一键部署专题页面，找到并点击【一键购买并部署】。

第二步：选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据自己的需求及预算选择。

第三步：访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

2. 服务器配置与实例创建

访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，点击“一键购买并部署”；
核心配置选择（适配高级应用需求）：
- 地域：优先选择中国香港、美国弗吉尼亚等免备案地域，支持全功能运行，国内地域（除香港外）需完成ICP备案；
- 镜像：选择“应用镜像”分类下的“OpenClaw官方优化版”，基于Alibaba Cloud Linux 3构建，预装核心依赖，无需额外配置；
- 规格：中级应用选择2vCPU+4GiB内存+40GiB ESSD，高级应用（多Agent、多Skill并发）建议选择4vCPU+8GiB内存+80GiB ESSD；
- 付费类型：短期测试选“按需付费”，长期使用选“包年包月”，设置强密码（含大小写字母、数字、特殊符号），开启“安全加固”功能。
支付完成后，等待1-3分钟至实例状态变为“运行中”，记录服务器公网IP（后续远程连接、服务访问需用到）。

3. 端口放行与API配置

端口放行：进入实例详情页“防火墙”模块，添加TCP协议端口规则，放行22（远程连接）、18789（核心通信）、8080（多Agent协作）端口，授权对象设为“0.0.0.0/0”（长期使用建议配置IP白名单）；

远程连接服务器：

# 替换为服务器公网IP，按提示输入服务器密码
ssh root@你的服务器公网IP

配置阿里云百炼API（高级应用核心，确保模型调用稳定）：

# 设置模型提供商为阿里云百炼
openclaw config set model.provider alibaba-cloud
# 填写API-Key（替换为你的Access Key Secret）
openclaw config set model.apiKey "你的Access Key Secret"
# 填写Base URL（国内地域默认，海外地域替换为国际版地址）
openclaw config set model.baseUrl "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
# 配置模型优先级（高级应用建议优先使用高性能模型）
openclaw config set model.priority "bailian/qwen3-max-2026-01,bailian/qwen2-72b"
# 重启服务使配置生效
openclaw gateway restart

验证API配置（确保模型调用正常，避免后续进阶操作报错）：
```
# 发送测试指令，验证模型连通性与响应速度
openclaw chat "测试连接，简要说明OpenClaw从中级到高级的进阶核心"
```
若正常返回响应，且响应速度在1-3秒内，说明API配置成功；若超时或报错，参考本文第三部分避坑指南排查。

4. 服务访问与Token生成

生成访问Token（有效期1年，高级应用建议设置更长有效期）：
```
openclaw token generate --expires 365
```
复制Token，浏览器输入http://服务器公网IP:18789，粘贴Token登录Web控制台，查看 workspace、skills等目录是否正常，部署完成。

（二）本地部署流程（适合测试、隐私敏感场景）

本地部署所有数据存储在本地设备，无需依赖云服务器，适合注重数据隐私或短期测试高级功能的用户，支持Windows、macOS、Linux全平台。

1. 前置准备

系统依赖安装（高级应用需确保依赖版本达标）：
- Windows 10+：安装Node.js 22+、VS Build Tools（勾选“C++桌面开发”组件）、Git；
- macOS 12+：通过brew安装Node.js、Git（brew install node git）；
- Linux（Ubuntu 20.04+）：
```
# 安装Node.js 22
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo bash
sudo apt install -y nodejs git
# 安装构建依赖（自定义Skill开发需用到）
sudo apt install -y build-essential python3-dev
```

解锁脚本执行权限（Windows）：

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

2. OpenClaw安装与初始化

一键安装（推荐，避免手动配置出错）：
```powershell
Windows系统
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

macOS/Linux系统

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

2.  初始化配置（适配高级应用，选择“Custom”自定义模式）：
```bash
openclaw onboard

按提示完成以下配置：

选择工作目录（建议默认，或自定义路径，记住路径后续编辑配置文件）；
选择会话模式（高级应用建议选择“Persistent”持久化模式，保留会话记忆）；
配置日志级别（选择“Debug”，便于后续排查高级功能报错）。

3. 阿里云百炼API配置（可选，高级应用建议配置，提升模型性能）

# 配置阿里云百炼模型
openclaw config set model.provider alibaba-cloud
openclaw config set model.apiKey "你的Access Key Secret"
openclaw config set model.baseUrl "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
# 配置Token缓存，减少API调用次数，降低成本
openclaw config set model.cache true
# 重启服务
openclaw gateway restart

4. 服务启动与访问

启动服务（高级应用建议后台启动，避免终端关闭导致服务中断）：

# Linux/macOS后台启动
nohup openclaw gateway start &
# Windows后台启动（PowerShell）
Start-Job -ScriptBlock {
     openclaw gateway start}

访问控制台：
```
openclaw dashboard
```
自动跳转至http://localhost:18789，无需Token直接访问，查看核心目录与配置，本地部署完成。

三、阿里云百炼API配置避坑指南（进阶必备）

高级应用中，模型调用的稳定性与效率直接影响使用体验，以下针对新手常见的API配置问题，提供详细解决方案与安全建议，避免因API问题导致进阶操作失败。

（一）常见配置问题与解决方案

API-Key验证失败（报错“Invalid API Key”）：
- 原因：Key字符不完整、已过期、被禁用，或复制时包含空格、换行；
- 解决方案：
  1. 登录阿里云百炼控制台，进入“密钥管理”，删除过期/禁用的API-Key，重新创建；
  2. 复制新的Access Key Secret时，确保完整复制（无空格、无换行），建议粘贴到文本编辑器中检查后再使用；
  3. 检查百炼账号状态，确保无欠费、无风控限制，若有异常联系阿里云客服排查。
模型调用超时（报错“Request Timeout”）：
- 原因：地域不匹配、网络不通、模型选择不当；
- 解决方案：
  1. 确认Base URL与服务器地域一致：国内地域用默认地址https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1，海外地域替换为https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1；
  2. 执行以下命令测试网络连通性：
```
# 测试百炼API地址连通性
ping dashscope.aliyuncs.com
# 测试端口连通性
telnet dashscope.aliyuncs.com 443
```
  3. 若网络不通，检查服务器防火墙规则，放行443端口；海外服务器可更换地域至离国内较近的节点（如新加坡）；
  4. 高级应用中，避免使用过于庞大的模型（如qwen2-72b）处理简单任务，根据任务复杂度动态切换模型（后续进阶技巧会详细说明）。
无调用额度或调用报错“Insufficient Quota”：
- 原因：免费额度耗尽、未开通对应模型权限，或API-Key未关联额度；
- 解决方案：
  1. 登录百炼控制台，领取新用户免费额度（超7000万tokens，90天有效期），高级应用建议提前规划额度使用；
  2. 在“模型服务”中开通对应模型（qwen3-max-2026-01、qwen2-72b等）的调用权限；
  3. 若使用企业账号，确认API-Key已关联对应额度套餐，避免因额度不足导致服务中断。
模型响应质量低（生成内容不符合预期）：
- 原因：模型参数配置不当、提示词不规范、未适配OpenClaw格式；
- 解决方案：
```
# 配置模型参数（优化响应质量）
openclaw config set model.parameters.temperature 0.7
openclaw config set model.parameters.max_tokens 2048
# 重启服务使参数生效
openclaw gateway restart
```
  1. 优化提示词，明确任务要求（如“生成OpenClaw自定义Skill开发教程，步骤清晰，包含代码示例”）；
  2. 高级应用中，针对特定场景（如Skill开发、多Agent协作），选择适配的模型（如qwen3-max-2026-01适配复杂指令，qwen2-14b适配日常协作）。

（二）安全与效率优化建议（高级应用必备）

API-Key安全管理：
- 定期轮换API-Key（建议每3个月），避免泄露导致恶意调用产生额外费用；
- 通过环境变量配置API-Key，避免硬编码到配置文件（降低泄露风险）：
```
# Linux/macOS设置环境变量
export ALIBABA_CLOUD_API_KEY="你的Access Key Secret"
# Windows设置环境变量（PowerShell）
$env:ALIBABA_CLOUD_API_KEY="你的Access Key Secret"
```
- 限制服务器访问权限，高级应用建议配置IP白名单，仅允许个人设备或团队设备访问，避免未授权调用。

API调用效率优化（降低Token消耗，提升响应速度）：

启用Token缓存，减少重复调用：

openclaw config set model.cache true
# 设置缓存有效期（单位：分钟）
openclaw config set model.cacheTTL 30

动态切换模型，根据任务复杂度选择合适的模型（参考以下策略）：

# 简单查询（如天气、事实查询），切换至轻量模型
openclaw model set bailian/qwen2-7b
# 复杂任务（如Skill开发、多Agent协作），切换至高性能模型
openclaw model set bailian/qwen3-max-2026-01

控制上下文长度，避免会话过长导致Token消耗过高，可使用/new指令重置会话（后续进阶技巧详细说明）。

四、OpenClaw中级进阶：记忆系统优化+Skill组合应用

中级进阶的核心是解决“记忆混乱、Token消耗高、功能复用性差”的问题，重点掌握记忆系统优化、核心指令使用、Skill组合三大模块，为高级进阶打下基础。

（一）记忆系统优化（中级核心，让AI越用越聪明）

OpenClaw的记忆系统由三层构成：会话记忆（Session Memory）、工作区记忆（Workspace Memory）、长期记忆（Long-term Memory），中级进阶需优化记忆的存储、检索与管理，避免记忆膨胀与混乱。

1. 记忆系统基础配置

# 进入工作区目录，编辑记忆配置文件
cd ~/.openclaw/workspace
nano AGENTS.md

添加以下配置（定义记忆加载与存储规则）：

# Session 启动流程（中级优化版）
每次会话开始时，按以下顺序自动执行：
1.  读取 `SOUL.md` - 加载AI性格和行为风格
2.  读取 `USER.md` - 了解用户背景和偏好
3.  读取 `memory/YYYY-MM-DD.md` - 加载今天和昨天的日志（近期记忆）
4.  主会话额外读取 `MEMORY.md` - 加载核心记忆索引（精简，不超过40行）

# 记忆分层存储规则
1.  索引层：`MEMORY.md` - 存储用户偏好、核心配置、记忆索引，保持精简
2.  项目层：`memory/projects.md` - 存储各项目状态、待办事项
3.  教训层：`memory/lessons.md` - 存储踩过的坑、解决方案（按严重程度分级）
4.  日志层：`memory/YYYY-MM-DD.md` - 存储当天发生的事件、操作记录

# 记忆写入规范
- 当天事件写入 `memory/YYYY-MM-DD.md`，格式：【项目：名称】事件标题 + 结果 + 经验教训 + 检索标签
- 项目状态变更同步更新 `memory/projects.md`
- 问题与解决方案记录到 `memory/lessons.md`
- 核心信息变更更新 `MEMORY.md`，避免冗余

保存后重启服务：

openclaw gateway restart

2. 高质量记忆创建技巧

主动保存重要信息（避免AI遗忘核心配置）：

# 示例：保存项目技术栈到记忆
openclaw chat "记住，我们的项目技术栈：前端TypeScript+React+Vite，后端Node.js+Express，数据库PostgreSQL，保存到MEMORY.md"
# 示例：保存部署流程到记忆
openclaw chat "记住，项目部署流程：1. npm run build 2. npm run test 3. 部署到阿里云服务器，更新到memory/projects.md"

定期整理记忆文件（避免记忆混乱）：

# 查看近期记忆日志
cat ~/.openclaw/workspace/memory/$(date +%Y-%m-%d).md
# 编辑核心记忆文件，精简冗余内容
nano ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md
# 清理过期记忆（保留近3个月）
find ~/.openclaw/workspace/memory -name "*.md" -mtime +90 -delete

记忆检索技巧（快速获取所需信息）：

# 精确搜索记忆中关于“部署”的内容
openclaw chat "搜索记忆中关于'部署'的内容"
# 按标签检索（如检索#webapp相关记忆）
openclaw chat "搜索记忆中标签为#webapp的内容"

3. 记忆系统避坑点

避免将敏感信息（如API-Key、密码）写入记忆文件，可单独存储在加密文件中；
不要依赖会话记忆（临时记忆），重要信息必须手动保存到长期记忆文件（MEMORY.md、projects.md等）；
定期清理冗余记忆，避免记忆文件过大导致检索缓慢、Token消耗过高。

（二）核心指令使用（中级必备，提升效率）

OpenClaw的核心指令可解决“Token消耗高、会话混乱、性能异常”等问题，中级进阶需熟练掌握以下4个核心指令，大幅提升使用效率。

1. /new 指令（重置会话，节省Token）

OpenClaw会将历史对话全部传递给API，导致Token积累和成本增加，/new指令可创建新会话，重置上下文，不影响已保存的长期记忆。

# 示例：完成复杂任务后，重置会话切换至新任务
openclaw chat "/new"
# 系统响应：已创建新会话
openclaw chat "现在帮我分析这个Python脚本的报错原因"

使用场景：

切换到完全不同的任务；
对话过长（超过50条消息），Token消耗过高；
会话出现异常，需要重新开始。

2. /status 指令（监控会话状态）

快速了解当前会话的关键指标，便于排查性能问题、控制Token成本。

# 查看会话状态
openclaw chat "/status"

系统响应示例：

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
会话状态
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
当前模型: bailian/qwen3-max-2026-01
上下文使用: 12,450 / 200,000 tokens
最后响应: 845 tokens
预估成本: $0.06
Gateway 状态: 运行中 (PID: 12345)
运行时间: 2小时 34分钟

使用时机：

长时间工作后检查Token成本；
怀疑性能问题（如响应缓慢）时；
想确认当前使用的模型与会话状态。

3. /model 指令（动态切换模型）

根据任务复杂度实时切换模型，平衡效率与成本，中级进阶必备。

# 切换至轻量模型（适合简单查询，快速、低成本）
openclaw chat "/model bailian/qwen2-7b"
# 切换至高性能模型（适合复杂任务，推理能力强）
openclaw chat "/model bailian/qwen3-max-2026-01"

推荐策略：

简单查询（如天气、事实查询）→ qwen2-7b（最快、最便宜）；
日常任务（如文案生成、简单Skill调用）→ qwen2-14b（性价比最高）；
复杂任务（如代码开发、记忆优化）→ qwen3-max-2026-01（推理能力最强）。

4. /skill 指令（Skill管理，高效复用）

快速管理已安装的Skill，包括启动、停止、查看状态，避免Skill冲突。

# 查看所有已安装Skill
openclaw chat "/skill list"
# 启动指定Skill
openclaw chat "/skill start xiaohongshu-copywriter"
# 停止指定Skill
openclaw chat "/skill stop xiaohongshu-copywriter"
# 查看Skill运行日志
openclaw chat "/skill logs xiaohongshu-copywriter"

（三）Skill组合应用（中级实战，实现简单自动化）

中级进阶不再是单一Skill调用，而是通过多个Skill的协同配合，实现固定流程的自动化，以下以“办公自动化”“内容创作”两个高频场景为例，提供实操示例。

场景1：办公自动化（文件处理+邮件发送）

组合使用excel-manager、email-manager两个Skill，实现Excel数据统计+邮件自动发送的自动化流程。

安装所需Skill：

clawhub install excel-manager email-manager
# 重启服务使Skill生效
openclaw gateway restart

发送组合指令（一键启动自动化流程）：

openclaw chat "帮我完成以下任务：1. 读取/root/data/月度销售数据.xlsx，统计各产品销售额、增长率；2. 生成统计报告（Markdown格式）；3. 将报告发送至指定邮箱（xxx@163.com），邮件标题为'2026年3月销售统计报告'，正文说明报告核心数据；4. 完成后将报告保存至/root/reports目录"

查看执行结果：

# 查看生成的报告
cat /root/reports/2026年3月销售统计报告.md
# 查看邮件发送日志
openclaw chat "/skill logs email-manager"

场景2：内容创作（选题+文案+配图）

组合使用xiaohongshu-topic、xiaohongshu-copywriter、ai-image-generator三个Skill，实现小红书笔记全流程创作。

安装所需Skill：

clawhub install xiaohongshu-topic xiaohongshu-copywriter ai-image-generator
openclaw gateway restart

发送组合指令：

openclaw chat "帮我创作一篇小红书笔记：1. 用xiaohongshu-topic技能挖掘AI工具相关热点选题，优先选择下载量高的爆款方向；2. 用xiaohongshu-copywriter技能生成文案（干货风格，300-600字）、标题和8个标签；3. 用ai-image-generator技能生成3-5张ins风配图，适配文案主题；4. 完成后将文案和配图保存至/root/xiaohongshu目录"

优化与复用：

# 查看生成的内容
ls /root/xiaohongshu
# 将该流程保存为临时脚本，便于后续复用
openclaw chat "将刚才的任务流程保存为脚本，命名为xiaohongshu_create.sh，保存至/root/scripts目录"

五、OpenClaw高级进阶：多Agent协作+自定义Skill开发

高级进阶的核心是实现“多Agent专业分工”与“自主扩展功能”，重点掌握多Agent搭建、自定义Skill开发、自动化工作流搭建三大模块，让OpenClaw成为“7×24小时AI团队”。

（一）多Agent协作（高级核心，从单打独斗到团队作战）

单一Agent难以应对复杂任务（如团队协作、多流程并行），多Agent协作通过专业分工，解决“记忆膨胀、角色混乱、安全隔离”等问题，实现1+1>2的效果。

1. 多Agent搭建前置准备

为每个Agent创建独立工作区（避免记忆互相干扰）：

# 进入OpenClaw根目录
cd ~/.openclaw
# 创建主Agent工作区（全局管理）
mkdir -p workspace-main
# 创建专业Agent工作区（代码、内容、运营）
mkdir -p workspace-code workspace-content workspace-ops

配置飞书机器人（多Agent协作推荐渠道，无需公网IP，适配国内用户）：
- 访问飞书开放平台（https://open.feishu.cn/app），创建多个飞书应用（有几个Agent，创建几个应用）；
- 每个应用中，复制App ID和App Secret，启用“机器人能力”和“事件订阅”，选择WebSocket模式（无需公网IP）；
- 在OpenClaw中安装飞书插件：
```
clawhub install feishu-bot
openclaw gateway restart
```

2. 多Agent配置（核心步骤）

编辑OpenClaw全局配置文件openclaw.json：

nano ~/.openclaw/openclaw.json

添加以下配置（定义Agent团队、飞书账号绑定）：

{
   
  "agents": {
   
    "list": [
      {
   
        "id": "main",
        "default": true,
        "name": "主Agent",
        "workspace": "/root/.openclaw/workspace-main",
        "description": "全局管理，分配任务，协调各Agent协作"
      },
      {
   
        "id": "code",
        "name": "代码Agent",
        "workspace": "/root/.openclaw/workspace-code",
        "description": "专注代码开发、调试、优化，负责所有编程相关任务"
      },
      {
   
        "id": "content",
        "name": "内容Agent",
        "workspace": "/root/.openclaw/workspace-content",
        "description": "专注文案生成、内容编辑、配图制作，负责所有内容创作任务"
      },
      {
   
        "id": "ops",
        "name": "运营Agent",
        "workspace": "/root/.openclaw/workspace-ops",
        "description": "专注账号运营、数据监控、互动管理，负责所有运营相关任务"
      }
    ]
  },
  "channels": {
   
    "feishu": {
   
      "enabled": true,
      "connection": "websocket",
      "accounts": {
   
        "main": {
   
          "appId": "你的主Agent飞书App ID",
          "appSecret": "你的主Agent飞书App Secret"
        },
        "code": {
   
          "appId": "你的代码Agent飞书App ID",
          "appSecret": "你的代码Agent飞书App Secret"
        },
        "content": {
   
          "appId": "你的内容Agent飞书App ID",
          "appSecret": "你的内容Agent飞书App Secret"
        },
        "ops": {
   
          "appId": "你的运营Agent飞书App ID",
          "appSecret": "你的运营Agent飞书App Secret"
        }
      }
    }
  },
  "bindings": [
    {
   
      "agentId": "main",
      "match": {
   "channel": "feishu", "accountId": "main"}
    },
    {
   
      "agentId": "code",
      "match": {
   "channel": "feishu", "accountId": "code"}
    },
    {
   
      "agentId": "content",
      "match": {
   "channel": "feishu", "accountId": "content"}
    },
    {
   
      "agentId": "ops",
      "match": {
   "channel": "feishu", "accountId": "ops"}
    }
  ]
}

保存后重启服务：

openclaw gateway restart

3. 多Agent协作实操示例

场景1：代码开发+文档撰写协作

发送指令给主Agent（飞书私聊）：“@code 帮我实现用户认证功能（Node.js+Express），包含登录、注册、token验证；@content 等code完成后，帮我撰写一份用户认证功能的使用文档，包含接口说明、调用示例；@code 文档完成后，确认代码实现与文档描述是否一致，有不一致的地方及时反馈并修改”。

协作流程：

主Agent接收指令，分配任务给code和content Agent；
code Agent编写用户认证代码，完成后反馈给主Agent；
content Agent根据代码，撰写使用文档，完成后反馈给主Agent；
code Agent验证文档与代码的一致性，提出修改意见；
content Agent修改文档，最终完成协作，主Agent汇总结果反馈给用户。

场景2：多Agent流水线作业（竞品分析）

发送指令给主Agent：“组织@researcher（需提前创建调研Agent）、@analyst（数据分析Agent）、@content（内容Agent）、@designer（设计Agent）协作完成竞品分析任务：1. @researcher 收集3个同行业竞品的核心功能、市场份额、用户评价；2. @analyst 分析竞品数据，提炼优势与不足，生成数据报表；3. @content 根据分析结果，撰写竞品分析报告；4. @designer 制作数据可视化图表，适配报告内容；5. 所有步骤完成后，汇总成完整的竞品分析文档，保存至/root/reports目录”。

4. 多Agent管理技巧

# 查看所有Agent状态
openclaw agents list
# 启动指定Agent
openclaw agents start code
# 停止指定Agent
openclaw agents stop code
# 查看Agent日志
openclaw agents logs main
# 重置Agent记忆（避免记忆混乱）
openclaw agents reset content

（二）自定义Skill开发（高级必备，自主扩展功能）

Skills是OpenClaw的“小程序”，现有Skill无法满足高级定制需求时，可通过自定义开发，实现专属功能，以下提供保姆级开发教程，零基础也能上手。

1. 自定义Skill基础结构

一个完整的Skill包含4个核心文件，目录结构如下：

my-skill/                # 技能文件夹
├── SKILL.md             # 技能信息（名称、描述、作者）
├── index.js             # 核心代码（工具定义、执行逻辑）
├── package.json         # 依赖和版本信息
└── README.md            # 使用说明

2. 自定义Skill开发实操（以“自定义问候Skill”为例）

步骤1：创建技能文件夹

# 进入OpenClaw技能目录
cd ~/.openclaw/workspace/skills
# 创建技能文件夹
mkdir demo-greeting-skill
cd demo-greeting-skill

步骤2：创建SKILL.md（技能信息）

nano SKILL.md

添加以下内容（YAML frontmatter+Markdown说明）：

---
name: demo-greeting
description: 自定义问候技能，根据用户姓名和时间发送个性化问候
version: 1.0.0
author: Your Name
---
# 自定义问候技能使用说明
## 功能
根据用户提供的姓名和当前时间，发送个性化问候（如早上、下午、晚上）。
## 使用方法
在对话中发送指令：“打个招呼，姓名：XXX”，或直接发送“打招呼”（默认称呼“朋友”）。
## 参数说明
- 姓名（可选）：用户姓名，不提供则默认“朋友”。

步骤3：创建package.json（依赖配置）

# 初始化package.json
npm init -y
# 安装必要依赖（OpenClaw工具库）
npm install @openclaw/tool --registry https://registry.npmmirror.com

步骤4：创建index.js（核心代码）

nano index.js

添加以下代码（定义工具与执行逻辑）：

import {
    Tool } from "@openclaw/tool";

export default {
   
  create: (options) => {
   
    return new Tool({
   
      name: "custom_greeting", // 工具名称（唯一）
      description: "根据用户姓名和当前时间发送个性化问候", // 工具描述
      parameters: {
   
        // 定义参数（可选）
        name: {
   
          type: "string",
          description: "用户姓名",
          required: false // 非必填，默认“朋友”
        }
      },
      // 执行逻辑
      execute: async (toolCallId, args) => {
   
        // 获取当前时间，判断时间段
        const hour = new Date().getHours();
        let timeGreeting = "";
        if (hour >= 6 && hour < 12) {
   
          timeGreeting = "早上好";
        } else if (hour >= 12 && hour < 18) {
   
          timeGreeting = "下午好";
        } else {
   
          timeGreeting = "晚上好";
        }
        // 获取用户姓名，默认“朋友”
        const userName = args.name || "朋友";
        // 返回结果
        return {
   
          result: `${
     timeGreeting}，${
     userName}！欢迎使用OpenClaw自定义技能，祝你使用愉快～`
        };
      }
    });
  }
};

步骤5：创建README.md（使用说明）

nano README.md

添加以下内容：

# 自定义问候Skill（demo-greeting）
## 功能介绍
一款简单的个性化问候技能，支持根据当前时间和用户姓名发送问候，适配日常互动场景。
## 安装方法
1. 将本技能文件夹复制到~/.openclaw/workspace/skills目录；
2. 重启OpenClaw服务：openclaw gateway restart；
3. 在对话中发送指令即可使用。
## 使用示例
- 指令：打个招呼，姓名：张三
- 响应：早上好，张三！欢迎使用OpenClaw自定义技能，祝你使用愉快～
- 指令：打招呼
- 响应：晚上好，朋友！欢迎使用OpenClaw自定义技能，祝你使用愉快～
## 版本更新
v1.0.0：初始版本，实现基础问候功能。

步骤6：安装与测试Skill

安装Skill（本地安装）：

# 确保技能文件夹在skills目录下
ls ~/.openclaw/workspace/skills/demo-greeting-skill
# 重启服务使Skill生效
openclaw gateway restart

测试Skill：

# 发送测试指令
openclaw chat "打个招呼，姓名：李四"
# 预期响应：根据当前时间返回“早上好/下午好/晚上好，李四！欢迎使用OpenClaw自定义技能，祝你使用愉快～”

3. Skill发布与共享（可选）

若开发的Skill具有通用性，可发布到ClawHub，供其他用户安装使用：

# 登录ClawHub账号
clawhub login
# 发布Skill
clawhub publish ~/.openclaw/workspace/skills/demo-greeting-skill
# 发布成功后，其他用户可通过以下命令安装
# clawhub install demo-greeting

（三）高级自动化工作流搭建（实战落地）

高级进阶的最终目标是实现“全流程自动化”，结合多Agent协作与自定义Skill，搭建适配自身场景的自动化工作流，以下以“AI工具账号全流程运营”为例，提供完整实操。

1. 工作流规划（多Agent+自定义Skill协同）

调研Agent（researcher）：每日抓取AI工具相关热点、竞品动态；
内容Agent（content）：根据热点生成小红书、公众号文案，搭配配图；
运营Agent（ops）：定时发布内容、自动回复互动、监控数据；
自定义Skill（data-stat）：每日统计运营数据，生成数据报告；
主Agent（main）：协调各Agent，汇总数据报告，每周生成优化建议。

2. 核心配置与实操

安装所需Skill与依赖：

# 安装基础运营Skill
clawhub install xiaohongshu-publisher wechat-publisher data-analyzer
# 安装自定义数据统计Skill（前文开发的demo-greeting-skill可替换为实际需求的Skill）
cp ~/custom-skills/data-stat ~/.openclaw/workspace/skills/
# 重启服务
openclaw gateway restart

配置定时任务（Cron表达式，实现自动触发）：

# 编辑定时任务配置文件
nano ~/.openclaw/workspace/cron.json

添加以下配置：

{
     
"tasks": [
{
     
  "id": "daily-research",
  "cron": "0 9 * * *", // 每天9点执行
  "agentId": "researcher",
  "command": "抓取今日AI工具相关热点，汇总成热点清单，发送给content Agent"
},
{
     
  "id": "daily-publish",
  "cron": "10 10 * * *", // 每天10点执行
  "agentId": "content",
  "command": "根据researcher提供的热点清单，生成1篇小红书文案、1篇公众号文案，搭配配图，发送给ops Agent"
},
{
     
  "id": "daily-operation",
  "cron": "0 11 * * *", // 每天11点执行
  "agentId": "ops",
  "command": "发布content Agent提供的内容，自动回复互动，监控内容数据，发送给data-stat Skill"
},
{
     
  "id": "daily-stat",
  "cron": "0 22 * * *", // 每天22点执行
  "agentId": "main",
  "command": "调用data-stat Skill，统计今日运营数据，生成数据报告，保存至/root/operation-reports目录"
},
{
     
  "id": "weekly-optimize",
  "cron": "0 20 * * 7", // 每周日20点执行
  "agentId": "main",
  "command": "汇总本周运营数据，分析热点趋势与内容效果，生成优化建议，发送给所有Agent"
}
]
}

启动定时任务：

# 启用定时任务
openclaw cron start
# 查看定时任务状态
openclaw cron status
# 查看定时任务日志
openclaw cron logs

监控与优化：

# 查看各Agent执行日志
openclaw agents logs researcher
openclaw agents logs content
# 查看自动化工作流执行结果
ls /root/operation-reports
# 根据数据报告优化定时任务与Agent配置
nano ~/.openclaw/workspace/cron.json

六、高级进阶避坑指南（关键注意事项）

（一）多Agent协作常见问题

Agent记忆混乱，任务分配错误：
- 原因：多个Agent共用工作区，记忆互相干扰；
- 解决方案：确保每个Agent有独立的工作区（如workspace-code、workspace-content），修改配置文件后重启服务；定期重置Agent记忆（openclaw agents reset AgentID）。
飞书机器人无法连接，Agent无响应：
- 原因：飞书App ID、App Secret配置错误，或未启用WebSocket模式；
- 解决方案：重新核对飞书账号配置，确保启用“机器人能力”和“事件订阅”，选择WebSocket模式，重启飞书插件与OpenClaw服务。
多Agent协作卡顿，响应缓慢：
- 原因：服务器配置不足，或多Agent并发执行任务过多；
- 解决方案：升级服务器配置（4vCPU+8GiB内存以上）；合理分配任务，避免多个Agent同时执行复杂任务；优化模型参数，降低Token消耗。

（二）自定义Skill开发常见问题

Skill安装后无法调用，提示“Skill not found”：
- 原因：技能文件夹名称错误、核心文件缺失（如index.js、SKILL.md），或未重启服务；
- 解决方案：检查技能文件夹名称（无特殊字符），确保4个核心文件齐全；重启OpenClaw服务，执行openclaw skills list确认Skill已加载。
Skill执行报错，提示“依赖缺失”：
- 原因：未安装所需依赖，或依赖版本不兼容；
- 解决方案：进入Skill目录，执行npm install --registry https://registry.npmmirror.com安装依赖；检查依赖版本，确保与OpenClaw版本兼容。
Skill执行逻辑异常，返回结果不符合预期：
- 原因：代码逻辑错误，或参数定义不规范；
- 解决方案：检查index.js中的执行逻辑，调试代码；确认参数定义与使用方法一致，测试不同参数输入的响应结果。

（三）安全与性能优化注意事项

安全防护（高级应用必备）：

启用命令执行审批，防止AI误执行危险命令：

# 编辑安全配置文件
nano ~/.openclaw/config.yaml

添加以下配置：

tools:
exec:
requireApproval: true
approvalPrompt: "⚠️ 即将执行:{command}\n是否批准?"

限制文件系统访问，配置白名单：

tools:
fs:
allow: ["~/.openclaw/**", "~/projects/**", "/tmp/**"]

定期执行安全审计，排查风险：
```
openclaw security audit --deep
```

性能优化（避免卡顿、Token消耗过高）：

优化模型参数，根据任务复杂度动态调整：

# 降低温度参数，提升响应稳定性
openclaw config set model.parameters.temperature 0.6
# 限制最大Token，避免冗余输出
openclaw config set model.parameters.max_tokens 1536

启用缓存机制，减少重复API调用：

openclaw config set model.cache true
openclaw config set model.cacheTTL 60

定期清理日志与冗余记忆，释放存储空间：

# 清理过期日志（保留近1个月）
find ~/.openclaw/logs -name "*.log" -mtime +30 -delete
# 清理冗余记忆文件
openclaw memory clean --keep 30d

七、总结

OpenClaw从中级到高级的进阶，是一个“从优化到创造”的过程——中级阶段聚焦记忆系统优化、核心指令使用与Skill组合，解决“会用、好用”的问题；高级阶段聚焦多Agent协作、自定义Skill开发与自动化工作流搭建，实现“活用、定制化”的目标。

本文完整覆盖2026年新手零基础部署（阿里云+本地双方案）、阿里云百炼API配置及避坑指南，同时拆解了中级到高级的全进阶路径，所有代码命令可直接复制执行，无营销词汇，确保零基础用户也能逐步掌握高级应用技巧。

需要强调的是，进阶的核心不在于掌握多少命令或功能，而在于根据自身场景，灵活组合OpenClaw的各项能力，实现效率最大化。建议用户按以下步骤进阶：先完成基础部署与API配置，再优化记忆系统、熟练掌握核心指令，然后尝试Skill组合应用，最后逐步学习多Agent协作与自定义Skill开发，循序渐进，逐步发挥OpenClaw的全部潜力。

随着OpenClaw生态的持续完善，更多高级功能与优质Skill将不断涌现，建议用户定期关注社区动态，积累实战经验，持续优化自身的OpenClaw配置，让这款工具真正成为贴合个人与团队需求的“数字生命中枢”。

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技术资料

OpenClaw（Clawdbot）从中级到高级进阶指南：部署+记忆系统+多Agent协作实操及避坑手册

一、进阶前提与核心认知

（一）进阶前提

（二）核心认知：中级与高级的本质区别

二、2026年新手零基础OpenClaw部署流程（阿里云+本地双方案）

（一）阿里云部署流程（适合长期运营、多Agent协作）

1. 前置准备

新手零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

2. 服务器配置与实例创建

3. 端口放行与API配置

4. 服务访问与Token生成

（二）本地部署流程（适合测试、隐私敏感场景）

1. 前置准备

2. OpenClaw安装与初始化

Windows系统

macOS/Linux系统

3. 阿里云百炼API配置（可选，高级应用建议配置，提升模型性能）

4. 服务启动与访问

三、阿里云百炼API配置避坑指南（进阶必备）

（一）常见配置问题与解决方案

（二）安全与效率优化建议（高级应用必备）

四、OpenClaw中级进阶：记忆系统优化+Skill组合应用

（一）记忆系统优化（中级核心，让AI越用越聪明）

1. 记忆系统基础配置

2. 高质量记忆创建技巧

3. 记忆系统避坑点

（二）核心指令使用（中级必备，提升效率）

1. /new 指令（重置会话，节省Token）

2. /status 指令（监控会话状态）

3. /model 指令（动态切换模型）

4. /skill 指令（Skill管理，高效复用）

（三）Skill组合应用（中级实战，实现简单自动化）

场景1：办公自动化（文件处理+邮件发送）

场景2：内容创作（选题+文案+配图）

五、OpenClaw高级进阶：多Agent协作+自定义Skill开发

（一）多Agent协作（高级核心，从单打独斗到团队作战）

1. 多Agent搭建前置准备

2. 多Agent配置（核心步骤）

3. 多Agent协作实操示例

场景1：代码开发+文档撰写协作

场景2：多Agent流水线作业（竞品分析）

4. 多Agent管理技巧

（二）自定义Skill开发（高级必备，自主扩展功能）

1. 自定义Skill基础结构

2. 自定义Skill开发实操（以“自定义问候Skill”为例）

步骤1：创建技能文件夹

步骤2：创建SKILL.md（技能信息）

步骤3：创建package.json（依赖配置）

步骤4：创建index.js（核心代码）

步骤5：创建README.md（使用说明）

步骤6：安装与测试Skill

3. Skill发布与共享（可选）

（三）高级自动化工作流搭建（实战落地）

1. 工作流规划（多Agent+自定义Skill协同）

2. 核心配置与实操

六、高级进阶避坑指南（关键注意事项）

（一）多Agent协作常见问题

（二）自定义Skill开发常见问题

（三）安全与性能优化注意事项

七、总结

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