Clawdbot（近期更名为 Moltbot/OpenClaw）是近期 GitHub 上爆火的开源自托管个人 AI 助手，被称为"住在电脑里的贾维斯"。它区别于传统网页版 AI，是一个真正拥有"手脚"和"记忆"的本地智能体。

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一、Clawdbot 核心介绍

首先了解Clawdbot本质

1. 产品定位

Personal AI Assistant —— 不是简单的聊天机器人，而是一个运行在你本地设备（Mac/Linux/Windows）上的数字管家 ：

• 本地优先：所有对话记录、操作日志存储在你的硬盘上，数据完全自主可控
• 跨平台入口：通过你日常使用的聊天软件（WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal、iMessage 等）与 AI 交互
• 系统级操作能力：能执行 Shell 命令、浏览器自动化、文件操作、任务调度等实际工作

2. 核心特性

特性	说明
持久记忆	双层记忆结构：短期记忆维持多轮对话上下文，长期记忆形成个人知识库
主动服务	可设置定时任务，主动推送提醒和信息，而非仅被动应答
Web 自动化	自动填表、抓取数据、监控价格、执行浏览器操作
多渠道支持	支持 12+ 聊天平台，打破应用壁垒
技能扩展	支持安装插件（Skill）扩展功能，如接入飞书、企业微信等

3. 适用场景

• 个人知识管理：自动整理笔记、总结文档、归类文件
• 开发运维辅助：运行测试脚本、监控系统状态、批量重命名文件
• 智能生活控制：连接智能家居、根据天气调整设备、自动下单采买
• 办公自动化：整理会议纪要、生成报表、管理日程、跨系统同步数据

4. 系统要求

硬件要求：

• 处理器：任意现代处理器
• 内存：至少 2GB RAM（推荐 4GB+，运行大模型需更高）
• 存储：至少 1GB 可用空间

软件要求：

• macOS 12.0+（推荐，体验最佳）
• Linux：Ubuntu 20.04+ / Debian 11+ / CentOS Stream 9+
• Windows：10/11（需要 WSL2，强烈推荐使用）
• Node.js：v22.17.0 或更高版本（必须）

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二、部署方案详解

Clawdbot 提供多种部署方式，从一键脚本到 Docker 容器化，适合不同技术水平的用户。

方案一：官方一键脚本（适合新手）

这是最简单的方式，自动安装依赖并完成初始化 ：

macOS / Linux：

curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash

Windows（PowerShell）：

iwr -useb https://clawd.bot/install.ps1 | iex

安装完成后，运行引导式配置：

clawdbot onboard --flow quickstart

配置流程：

1. 选择 Yes 确认风险提示（系统会提示这是 powerful 且 inherently risky 的工具）
2. 选择 QuickStart 使用默认配置快速启动
3. 选择 LLM 提供商（推荐 Qwen、OpenAI、Google 等）
4. 输入 API Key 或进行 OAuth 授权
5. 选择需要安装的 Skills（技能包）和 Hooks（记忆功能等）
6. 启动网关服务并绑定聊天渠道（Telegram/WhatsApp 等）

方案二：Docker 部署（推荐生产环境）

Docker 方式环境隔离、易于维护，支持官方预构建镜像 ：

基础部署命令

# 拉取官方镜像
docker pull clawdbot/clawdbot:latest

# 启动容器（后台运行）
docker run -d \
  --name clawdbot \
  -p 7860:7860 \
  -p 18780:18780 \
  -v ~/.clawdbot:/root/.clawdbot \
  -v ~/clawdbot-workspace:/app/workspace \
  --restart=unless-stopped \
  clawdbot/clawdbot:latest

端口说明：

• 7860：Web UI 控制台（Gradio 界面）
• 18780：WebSocket 网关（供聊天渠道接入）

Docker Compose 完整方案（含本地模型）

如果需要对接本地 Qwen3:32B 模型（通过 Ollama），可使用以下编排 ：

version: '3.8'

services:
  clawdbot:
    image: clawdbot/clawdbot:latest
    container_name: clawdbot-qwen3
    ports:
      - "8080:8080"    # Web 访问端口
      - "18780:18780"  # 网关端口
      - "9100:9100"    # Prometheus 监控
    volumes:
      - ~/.clawdbot:/root/.clawdbot
      - ~/workspace:/app/workspace
    environment:
      - CLAWDBOT_LLM_PROVIDER=ollama
      - CLAWDBOT_LLM_BASE_URL=http://localhost:11434
      - CLAWDBOT_LLM_MODEL=qwen3:32b
    restart: always

  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    container_name: ollama
    volumes:
      - ollama-models:/root/.ollama
    ports:
      - "11434:11434"
    restart: always

volumes:
  ollama-models:

设备授权（安全机制）

Clawdbot 默认启用设备配对机制，首次访问需要授权 ：

# 查看待授权设备列表
docker exec -it clawdbot clawdbot devices list

# 批准设备（替换 abc123 为实际设备 ID）
docker exec -it clawdbot clawdbot devices approve abc123

批准后访问 http://localhost:7860 即可使用 Web 界面。

方案三：云平台预装镜像（极简方案）

阿里云、京东云、七牛云等国内云厂商已提供 Clawdbot 预装镜像，适合无 Linux 基础的用户 ：

阿里云方案：

• 进入阿里云 ECS 控制台，选择轻量应用服务器
• 镜像市场中搜索 “OpenClaw”（或 Clawdbot/Moltbot）
• 选择规格：建议 2核4G 起步
• 创建后通过云厂商提供的一键启动脚本自动完成初始化

京东云方案：

• 镜像选择 Moltbot
• 创建轻量云主机后，通过 WebTerminal 登录
• 运行配置脚本 clawdbot onboard
• 可对接京东 JoyBuilder 模型平台（支持 DeepSeek、Qwen 等模型）
• 支持飞书插件一键安装：clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu

方案四：对接 Ollama 本地大模型

如果你想完全离线运行，不依赖云端 API ：

步骤 1：安装 Ollama 并拉取模型

# 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 拉取 Qwen3:32B 模型（约 20GB）
ollama pull qwen3:32b

步骤 2：配置 Clawdbot 使用 Ollama
编辑配置文件 ~/.clawdbot/config.yaml：

llm:
  provider: "ollama"
  base_url: "http://localhost:11434"
  model: "qwen3:32b"
  temperature: 0.7
  max_tokens: 2048

步骤 3：重启服务并验证

# 重启 Clawdbot
docker restart clawdbot

# 查看日志确认连接成功
docker logs clawdbot --tail 20 | grep "LLM provider initialized"

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三、聊天渠道配置示例

Clawdbot 的核心价值在于在你熟悉的聊天软件里操作，以下是 Telegram 的配置示例 ：

1. 获取 Bot Token：在 Telegram 中搜索 @BotFather，发送 /newbot 创建机器人，保存 Token
2. 配置渠道：

   clawdbot channels add
   # 选择 Telegram，输入 Token
   

3. 启动网关：

   clawdbot gateway --port 18780 --verbose
   

4. 测试：在 Telegram 中向你的机器人发送消息，即可看到回复

飞书配置类似 ：

• 访问飞书开放平台创建企业自建应用
• 添加"机器人"能力，获取 App ID 和 App Secret
• 安装飞书插件并配置凭证
• 在"事件与回调"中开启长连接模式

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四、安全与权限提醒

Clawdbot 具备系统级操作能力，请务必注意：

1. 权限控制：默认情况下 Clawdbot 可以执行 Shell 命令，建议在配置中限制危险操作
2. 设备授权：首次使用新设备访问 Web UI 时，必须在终端执行 clawdbot devices approve 批准，防止未授权访问
3. 网络隔离：如果在云端部署，建议不要将 18780 端口暴露到公网，使用 SSH 隧道或 VPN 访问
4. 数据备份：~/.clawdbot 目录存储了所有配置和记忆，建议定期备份

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五、进阶：双镜像协同（Clawdbot + MoltBot）

Clawdbot 侧重"深度思考"，MoltBot（轻量级前端）侧重"广泛连接"，两者可协同部署 ：

# 启动 MoltBot，指向 Clawdbot 作为推理后端
docker run -d \
  --name moltbot \
  -e TELEGRAM_BOT_TOKEN=YOUR_TOKEN \
  -e CLAWDBOT_API_URL=http://host.docker.internal:18780 \
  -e CLAWDBOT_MODEL=vllm/Qwen3-4B-Instruct-2507 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  moltbot/moltbot:latest

这样，Telegram 中的简单查询由 MoltBot 直接处理，复杂任务自动转交给 Clawdbot 的大模型处理。

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总结：Clawdbot 代表了 AI 从"对话"向"执行"的进化，通过本地部署既保障了数据隐私，又实现了真正的自动化办公。对于技术小白，推荐使用云平台预装镜像；对于开发者，Docker + Ollama 本地模型是最佳选择。