A 基于OpenClaw的AI助手部署实践

欢迎来到“Agent 时代”！如果说 2023-2025 年是“聊天机器人”的爆发期，那么 2026 年无疑是 AI Agent（智能体） 的元年。你可能已经刷到了不少视频：一台闲置的 Mac mini 或 Linux 笔记本，在安装了一个名为 OpenClaw (原名 Clawdbot) 的软件后，摇身一变成为了一名不知疲倦的“数字员工”。它不仅能陪你聊天，更能真正地操作电脑——自动整理文件、发送邮件、监控服务器，甚至在你睡觉时帮你“搬砖”。

本次项目将带你从零开始，在 Linux 或 Mac 环境下部署并调教属于你自己的 AI Agent。你需要从开源社区中选择合适的框架（如功能强大的 OpenClaw，或是轻量级的 Nanobot，亦或是专注于记忆的 memU），并将其接入国产大模型（如 GLM 或 Minimax）以降低成本，最后通过飞书（Feishu）实现随时随地的远程交互。

这不仅仅是一个部署任务，更是一次关于“人机协作”未来形态的探索。你准备好拥有你的第一个硅基同事了吗？

OpenClaw的核心优势在于其轻量级设计和扩展性强，它可以接入多种大语言模型（LLM），并通过插件实现对话、消息汇总、监控等功能。结合npm安装方式，你可以快速在Linux环境下启动服务，并在虚拟机中避免潜在风险。通过这个项目，你将学习到：

• Linux系统基础：熟悉虚拟机环境、命令行操作和软件安装。
• AI框架部署：了解如何安装和配置OpenClaw及其替代框架如memU或nanobot。
• 模型接入与集成：连接外部LLM服务，实现智能交互。
• 自动化任务：设计定时任务、消息处理和通知机制。
• 运维实践：监控系统状态、警报机制和自动控制。

注意：

1. OpenClaw需要访问系统权限，可能影响环境稳定性，强烈推荐在Linux虚拟机中进行部署，以隔离风险。
2. 项目涉及API token使用，注意保护隐私和控制消耗。
3. 所有参考链接仅作为学习资料，实际操作需根据当前版本调整。
4. 想要通过考核，你至少要完成 Level 2。

参考资料：

Linux 安装

如果你没有 Mac 电脑，可以安装 Linux 虚拟机或者双系统。由于 OpenClaw 需要大量敏感权限，可能会破坏系统环境或者重要文件，推荐在虚拟机中进行部署。

• 安装年轻人的第一个Linux虚拟机
• 从零开始：Ubuntu 24.04 LTS + Win11双系统安装教程

AI 助手安装教程

• OpenClaw(Clawdbot) 海量全玩法攻略，国内网络使用，本地部署
• 再见OpenClaw,memU Bot 接入飞书后,我的摸鱼看起来像加班
• 5 分钟上手 Nanobot：轻量级 AI 助手完整使用教程
• linux安装openclaw对接本地模型_远程ip访问_开发的技能应用
• 不用买macmini！手把手教你在NAS（LINUX虚拟机）里安装Clawdbot/Moltbot
• 【超简单】用一台废弃的Linux笔记本，部署了openclaw做我的AI助理，并和她飞鸽传书，帅呆了！
• 为什么Mac mini糟全球疯抢？在mini使用3天OpenClaw之后，我发现Mac mini太值了! | OpenClaw安装方法 | 评测 | 大耳朵TV
• 【闪客】揭秘 Clawdbot 背后干了什么？怪不得这么费钱...

Level 0：认识核心工具链并安装框架

万丈高楼平地起。首先，你需要在一个稳定的 Linux 环境（推荐 Ubuntu 24.04 虚拟机）或 Mac 系统中安装 Agent 框架。你可以选择 OpenClaw（功能最全，但较重）、Nanobot（轻量级，Go语言编写，适合入门）或者 memU（擅长长短期记忆）。

考虑到国内网络环境和依赖包的复杂性，强烈建议使用 Docker 容器化部署，或者通过 npm/brew 等包管理器进行本地安装（取决于你选择的框架）。

任务目标：

1. 在 Linux 虚拟机或 Mac 上成功安装 OpenClaw、Nanobot 或 memU 其中之一。
2. 完成初始化配置（Onboarding），确保程序能正常启动并进入交互界面。

提交要求：

• 安装步骤、遇到的问题和解决方案。
• 安装完成后的终端版本号截图（如 nanobot --version 或 OpenClaw 的启动画面）。
• 简述你选择该框架的原因（例如：资源占用低、功能丰富等）。

Level 1：初始化AI助手并接入飞书

任务目标：

1. 初始化框架的 Onboard 过程。
2. 接入模型服务。AI 智能体 token 消耗较大，推荐使用 GLM Coding Plan 或 Minimax Coding Plan 等额度大、折扣高的方案。
3. 将AI助手集成到协作工具中，实现实时对话。
4. 测试基本交互功能，确保模型响应正常。

提交要求：

• 配置步骤和相关命令。
• 配置文件的脱敏截图（隐藏 API Key）。
• 与 Agent 对话的截图，证明其正在使用指定模型回答问题。

Level 2：实现每日AI消息汇总功能

添加自动化任务，让AI助手定时汇总信息。这一步体现AI的实用价值，如信息聚合。

任务目标：

1. 配置定时任务，每天早上8点运行。
2. 汇总昨日国内外AI相关消息。
3. 通过飞书或其他渠道发送汇总结果。

验证标准：

• 定时任务正常触发，汇总内容覆盖关键AI热点。
• 消息发送成功，能在指定渠道查看。

提交内容：

1. 定时配置和运行日志截图。
2. 一份示例汇总消息。

Level 3：实现运维监控与自动化功能

扩展AI助手的运维能力，实现高级自动化。这一步让系统更智能，适用于生产环境。

任务目标：

1. 添加系统监控功能，跟踪资源使用。
2. 配置消息警报机制，当异常发生时通知。
3. 集成邮箱通知，支持发送报告。
4. 实现自动控制，如根据条件调整设置。

验证标准：

• 监控数据实时更新，能检测异常。
• 警报和通知正常触发，邮箱接收成功。
• 自动控制逻辑生效，能响应预设条件。

提交内容：

1. 监控和警报配置截图。
2. 测试通知的示例输出。

项目总结与扩展

恭喜完成这个项目！你已掌握AI助手部署的核心技能，从环境搭建到自动化运维。未来可扩展到更多插件，如数据分析或设备控制，继续探索AI的无限可能！