2026 年 1 月，由 PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger 倾力打造的开源个人 AI 助手项目 OpenClaw（原名 Clawdbot，过渡名 Moltbot）一经推出便迅速席卷开发者社区。

区别于传统的对话式模型，OpenClaw 是一款以任务执行为核心的全能智能体。它打破了 AI “只给建议、无法实操”的局限，致力于让 AI 直接交付完整的工程结果。

核心亮点：

• 深度系统接管： 接收指令后，OpenClaw 能够自主操作系统，实现网页浏览、邮件处理、文件整理、日程提醒，甚至全自动编写与调试代码。
• 极致算力融合： 完美结合 本地算力 与 大模型 Agent 自动化，将硬件潜能与 AI 智力压榨到极致，打造无缝衔接的开发者效率工具。
• 结果导向使命： 从“智能顾问”进化为“超级员工”，OpenClaw 的目标是跨越理论指导，直接为您完成端到端的复杂工程任务。

我个人的理解 OpenClaw 是一个可以运行在你电脑上的agent智能体 它通过接入大模型来实现本地化的一些操作 包括帮你打开浏览器搜索视频 本地化脚本

它的功能可以理解为以下三个点

• 打破“次元壁”： 以前的 AI 就像被困在浏览器对话框里的智者，你只能把问题复制粘贴给它；而 OpenClaw 相当于给大模型装上了“眼睛”（读取屏幕/文件）和“手脚”（控制鼠标键盘/执行终端命令）。
• 云端大脑 + 本地执行： 它把复杂的意图理解交给大模型，然后把结果转化为系统能执行的动作。比如你说“帮我找个讲 Spring Boot 并发处理的视频”，它能直接调用本地浏览器，打开 B 站或 YouTube 去帮你搜出来，甚至把链接提取给你。
• 消除“上下文断层”： 普通 AI 不知道你本地环境配没配好、不知道你文件夹里有哪些脚本。OpenClaw 运行在本地，意味着它能结合你当前真实的系统环境去执行操作，不怕代码在它的环境能跑、在你的电脑就报错。

下面是我个人在搭建openClaw的过程 因为这个东西比较新 可能查阅了比较多的文档 然后迭代速度也比较快 有一些地方具有时效性

windows mac命令相同

1. 下载与安装 OpenClaw

💡 环境要求： 请确保本机已安装 Node.js (版本 ≥ 22)。

打开终端，通过 npm 全局安装 OpenClaw：

Bash

npm i -g openclaw

安装完成后，执行以下命令进行初始化，并安装必要的后台服务：

Bash

openclaw onboard （需要管理员权限windows）

选择 Yes QuickStart

会进入到模型的配置页面 此处可以使用api key 也可以使用账号 比如OpenAI Codex

之后进入选择channel页面 选择slack

这里会让你提交Bot Token

我们先打开这个页面 api.slack.com/apps

创建 Slack 应用并启用 Socket Mode

前往 api.slack.com/apps，点击 ‘Create New App’ → ‘From scratch’。为应用命名并选择你的工作区。在侧栏中进入 ‘Socket Mode’ 并启用。生成一个具有 ‘connections:write’ 权限范围的 App-Level Token — 这就是 xapp-… Token。

配置 OAuth 权限范围并安装到工作区

进入 ‘OAuth & Permissions’，添加必需的 Bot Token Scopes（chat:write、channels:history、channels:read、im:write、im:history、im:read、users:read、reactions:read、reactions:write、files:write 等）。点击 ‘Install to Workspace’ 并授权。复制 Bot User OAuth Token（xoxb-…）。然后进入 ‘Event Subscriptions’，启用事件订阅并订阅：message.channels、message.groups、message.im、message.mpim、 app_mention、reaction_added、reaction_removed。

在这里配置权限 权限越大 机器人功能越强大 但风险也越高

添加配置、启动 Gateway 并邀请机器人

填入 appToken 和 botToken。启动 Gateway 在 Slack 中输入 ‘/invite @你的机器人名’ 将机器人邀请到目标频道。发送消息进行测试。

最后可以测试 和它对话一类的