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本书围绕迅速走红的开源智能体系统 OpenClaw（龙虾）展开，系统介绍这一从“会说”迈向“会做”的新一代 AI 工具。OpenClaw 通过连接多种消息渠道与工具系统，使 AI 能够调用资源、处理文件、执行流程并完成跨平台任务，正在改变人们与 AI 协作的方式。本书从原理、安全部署与应用三个层面进行讲解，既解释 OpenClaw 的技术架构与智能体运行机制，又重点讨论自托管环境中的安全风险与治理方法。在实践部分，书中提供 60 余个案例，涵盖信息获取、文件处理、日程管理、内容创作、数据处理、以及企业运营与金融分析等典型场景，帮助读者将 OpenClaw 真正应用到工作与生活中。本书适合商务人士、技术爱好者，以及希望提升效率的普通读者阅读，帮助其在理解智能体的同时，实现安全、可控、可持续的人机协作。本书适合商务人士、技术爱好者，以及希望提升效率的普通读者阅读，帮助其在理解智能体的同时，实现安全、可控、可持续的人机协作。

目
录

第1篇  原理与安全部署

01
OpenClaw让AI成为你的私人助手
1.1  AI时代的新伙伴	3
1.1.1  对答如流的智能体	3
1.1.2  从会说到能自主做的OpenClaw	4
1.2  OpenClaw是什么	5
1.2.1  龙虾闪亮登场	5
1.2.2  为何与众不同	6
1.3  OpenClaw发展历程	7
1.3.1  起源：Clawdbot时期	8
1.3.2  成长：Moltbot时期	8
1.3.3  成熟：OpenClaw时期	9
1.4  OpenClaw工作原理	10
1.4.1  聊天应用与插件	10
1.4.2  网关	11
1.4.3  其他模块	11
1.5  OpenClaw核心功能	13
1.5.1  多渠道网关	13
1.5.2  插件渠道	14
1.5.3  多智能体路由	14
1.5.4  媒体支持	15
1.5.5  Web 控制界面	15
1.5.6  移动节点	15
1.6  为什么要学习OpenClaw	16
1.6.1  真正让AI“干活”，而非只是“聊天”	16
1.6.2  隐私安全：你的数据只属于你	17
1.6.3  高度可定制：打造专属于你的AI助手	17
1.6.4  活跃的社区：你并不孤单	18
1.6.5  丰富的集成：连接你已有的数字生活	18

02
OpenClaw 使用风险与合规指南
2.1  风险意识不可少：理解“致命三重奏”	21
2.1.1  风险之源：智能体的“致命三重奏”	21
2.1.2  被忽视的定时炸弹：持久化记忆	22
2.2  成本黑洞：被低估的金钱消耗	23
2.2.1  免费陷阱：免费的框架vs付费的模型	23
2.2.2  看不见的计价器：理解“token”消耗机制	23
2.2.3  看不见的循环：自我修正的滚雪球式消耗	24
2.2.4  后台的幽灵：心跳机制与持续性支出	24
2.2.5  成本失控的“达摩克利斯之剑”	25
2.3  权限失控：当AI拥有万能钥匙	26
2.3.1  AI自身的无意误判	26
2.3.2  失控的场景：从单次错误到连锁反应	27
2.3.3  权限失控的后果与防护建议	27
2.4  记忆局限：AI的“桌子”会满	28
2.4.1  上下文窗口与记忆压缩	28
2.4.2  Summer Yue的安全指令被遗忘	29
2.4.3  自然语言中断与底层命令“/stop”	30
2.5  生态隐患：技能市场的“毒龙虾”	31
2.5.1  技能市场的开放生态与潜在风险	31
2.5.2  恶意技能的直接与间接危害	32
2.5.3  权限机制的风险放大	32
2.6  部署盲区：不懂命令行的人可能最危险	33
2.6.1  “小白”用户的狂欢与风险	33
2.6.2  致命盲区：三大常见部署误区	34
2.6.3  AI智能体向核心领域渗透	35
2.6.4  官方预警与安全建议	36
2.7  安全使用OpenClaw的基本原则	36
2.7.1  最小权限原则	37
2.7.2  主动防御原则	38
2.7.3  持续审计原则	39
2.7.4  在便利与安全之间取得平衡	40
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03
OpenClaw配置安装详解
3.1  运行环境与系统要求	42
3.1.1  硬件要求	42
3.1.2  软件依赖环境	44
3.1.3  支持的操作系统	45
3.1.4  大模型支持	46
3.2  本地部署	48
3.2.1  Windows 本地配置	48
3.2.2　macOS本地配置	55
3.3  云端部署	57
3.3.1  云端一键部署OpenClaw	57
3.3.2  MiniMax云端部署并连接飞书	62
3.4  卸载OpenClaw	68
3.4.1  Windows 用户完整卸载流程	68
3.4.2  macOS用户完整卸载流程	69
3.4.3  检查是否卸载成功	70
3.5  小结	70

04
OpenClaw控制面板与工作机制
4.1  控制面板概述	74
4.2  聊天界面：交互的第一入口	75
4.2.1  聊天窗口的优势	75
4.2.1  与“龙虾”的初次沟通	75
4.3  控制界面：从“会聊天”到“会管理”	77
4.3.1  概览	78
4.3.2  频道	78
4.3.3  实例	79
4.3.4  会话	79
4.3.5  使用情况	79
4.3.6  定时任务	79
4.4  代理界面：OpenClaw真正的执行层	80
4.4.1  主代理	80
4.4.2  代理的工作区	81
4.4.3  工具：代理执行任务的能力基础	83
4.4.4  技能：把能力组织成可执行任务	85
4.5  OpenClaw项目结构	86
4.5.1  主配置文件：openclaw.json	87
4.5.2  工作空间：workspace文件夹	88
4.5.3  代理运行与会话数据：agents文件夹	89
4.5.4  技能：skills文件夹	90
4.5.5  认证信息：credentials文件类	90
4.6  最佳途径：善用OpenClaw来学习OpenClaw	91
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第2篇  基础案例
05
OpenClaw赋能日常办公场景
5.1  本地文件管理	95
5.1.1  文件创建	95
5.1.2  文件搜索	96
5.1.3  文件格式转换	97
5.1.4  文件信息提取	99
5.1.5  文件参考生成	100
5.1.6  文件自动分类	102
5.2  数据处理	103
5.2.1  数据获取	103
5.2.2  数据清洗	104
5.2.3  数据筛选	106
5.2.4  数据汇总	107
5.2.5  数据生成图表	108
5.3  会议工作	110
5.3.1  会议时间确定	110
5.3.2  会议通知	111
5.3.3  会议纪要保存	112
5.3.4  会议代办跟踪	113
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06
OpenClaw赋能个人生活场景
6.1  信息获取	116
6.1.1  每日新闻摘要	116
6.1.2  天气提醒	117
6.1.3  商品价格监控	118
6.1.4  自动网页访问	119
6.2  日程管理	121
6.2.1  智能日程安排	121
6.2.2  纪念日提醒	122
6.2.3  服药提醒	123
6.3  文件管理	124
6.3.1  手机控制计算机文件	124
6.3.2  个人知识库的建立	126
6.3.3  个人资讯库整理	127

07
OpenClaw赋能内容创作场景
7.1  写作辅助	130
7.1.1  生成文章大纲	130
7.1.2  仿写文案	131
7.1.3  自媒体标题优化	132
7.1.4  改写风格	133
7.2  图片/视频处理	134
7.2.1  批量压缩图片	134
7.2.2  截取视频片段	136
7.2.3  生成视频封面	137
7.3  社交媒体管理	138
7.3.1  公众号格式转换	138
7.3.2  整理小红书素材	140
7.3.3  分析B站账号	141

08
OpenClaw赋能科研写作场景
8.1  文献管理	144
8.1.1  批量重命名论文	144
8.1.2  提取文件摘要	145
8.1.3  论文翻译	146
8.1.4  自动打标签	148
8.1.5  生成文献综述	149
8.2  数据分析	150
8.2.1  运行Python脚本	150
8.2.2  清洗实验数据	151
8.2.3  生成问卷分析图表	153
8.2.4  数据格式转换	154
8.2.5  数据统计分析	155
8.3  论文写作	156
8.3.1  生成论文提纲	156
8.3.2  设置参考文献格式	157
8.3.3  检查格式规范	158
8.3.4  生成目录	160
8.3.5  润色学术语言	161

第3篇  进阶案例

09
OpenClaw赋能企业运营
9.1  会议待办事项工作流	165
9.1.1  会议待办事项工作流的整体结构与分层工作机制	165
9.1.2  在OpenClaw中搭建会议待办事项工作流	169
9.1.3  一个持续运行的自动化工作流	170
9.2  软件开发项目状态管理系统	171
9.2.1  核心理念：引入“事件溯源”	172
9.2.2  系统结构与核心功能	173
9.2.3  系统的组建过程与技术栈	174
9.3  商业专家议事会系统	177
9.3.1  系统的总体结构	177
9.3.2  数据如何进入系统	179
9.3.3  为什么要设置多位专家而不是一位总顾问	180
9.3.4  综合器在系统中扮演什么角色	182
9.3.5  从“一个AI”到“一组角色”	182
9.4  跨境电商竞争情报自动化管理	183
9.4.1  系统总体架构	184
9.4.2  数据采集：Browser Skill	184
9.4.3  数据抓取：Web Scraping Skill	185
9.4.4  数据存储：建立价格历史数据	186
9.4.5  数据分析与决策输出	186
9.5  打造24小时在线的QQ客服	188
9.5.1  准备客服数据并接入系统	188
9.5.2  创建客服代理并配置工作规则	189
9.5.3  安装技能实现自动化操作	191
9.5.4  配置消息触发机制	191

10
OpenClaw在金融数据处理中的应用
10.1  结构化与非结构化金融数据的自动化采集	194
10.1.1  内网数据库直连取数	195
10.1.2  全天候市场数据监控	195
10.1.3  非结构化投研文本抽取	197
10.2  深度量化分析与全天候交易执行	198
10.2.1  量化分析与因子挖掘层	200
10.2.2  策略回测与验证层	201
10.2.3  全天候交易执行层	202
10.3  财务数据的“白话化”表达与可视化输出	203
10.3.1  财务解读与“白话化”表达类	204
10.3.2  数据可视化输出类	205
10.3.3  中后台财务与预算数据运营	206

OpenClaw 安全提示 
（温馨十条） 
 
先懂风险，再开权限。 
权限最小，不要贪多。 
敏感操作，务必确认。 
控制接口，严禁裸机。 
API 密钥，妥善保管。 
外部内容，不可轻信。 
安装技能，先看来源。 
复杂任务，先设限额。 
紧急停止，牢记指令。 
日志常查，持续审计。 
 
 前言  
过去几年，公众对人工智能（Artificial Intelligence，AI）的认知，往往停留在“会说话”的层面：它能聊天、总结信息、撰写文案、回答问题，仿佛是一位知识丰富、反应迅速的数字助手。然而，从 2025年年底至 2026 年年初，一类新的 AI 工具开始进入大众视野——它不再只是“会说”，而是开始尝试“会做”：连接聊天渠道、调用工具、处理文件、执行流程，甚至在一定条件下完成跨软件、跨平台的连续任务。 
OpenClaw 的重要意义在于，它推动了公众对 AI 的理解——从“问答工具”走向“执行系统”。OpenClaw 通过工具系统和技能（Skills）机制，使智能体能够调用外部资源并完成复杂任务，将分散、重复的数字工作组织为自动化流程。 
因此，OpenClaw 尤其吸引希望提升效率的各类用户。它能够将分散、重复的事务转化为可复用的自动化流程，以较低的成本构建持续运行的数字助手。这也是为什么一些媒体将这类工具与“一人公司”（One Person Company，OPC）的概念联系在一起——AI 正逐渐成为人们协作与执行的重要工具。 
在 OpenClaw 不断被关注、安装及使用的同时，围绕其安全的讨论也逐渐增多。一方面，一些机构和媒体开始关注其可能带来的数据安全、权限控制和自动化风险。而另一方面，开发者社区和产业生态仍在积极探索新的应用场景。这说明 OpenClaw 既不是简单的技术神话，也不是必须回避的危险工具，而是一种能力强大，但需要审慎使用的技术。 
正因为如此，本书希望为读者提供一份面向现实应用的指南：
既介绍OpenClaw的原理与能力，又讨论其部署与安全边界。本书主要回答三个问题。
第一，OpenClaw是什么，它为何代表了从“会说”到“会做”的智能体范式。通过理解其运行机制，读者可以更清晰地认识智能体系统的能力与限制。
第二，如何安全部署OpenClaw才能既发挥效率优势，又避免安全隐患。本书将从自托管环境、权限管理和安全部署策略等方面进行介绍。
第三，OpenClaw能够解决哪些实际问题。本书通过60余个案例，展示其在文件处理、信息获取、日程管理、内容创作、数据处理，以及企业运营与金融分析等典型场景中的应用，帮助读者将智能体技术真正融入工作与生活。
本书之所以强调“安全养成”，是因为OpenClaw更像一只能力强大但需要驯养的“数字龙虾”。如果只看到它的效率优势而忽视风险，可能在权限、数据或自动化流程中付出代价；如果因为风险而完全拒绝尝试，也可能错失一次重要的技术变革。真正理性的态度，是在理解技术边界的基础上，建立安全、可控的人机协作方式。
未来的竞争，不是谁更早接触智能体工具，而是谁更早理解：哪些任务适合交给AI执行，哪些决策必须保留人工判断；哪些数据可以开放给助手，哪些数据必须严格隔离。
希望本书能够帮助读者跨过这一分水岭。从理解原理，到安全部署，再到实际应用，逐步建立一种可靠、可控、可持续的人机协作方式，让这只“龙虾”真正成为提升效率的助手，而不是潜在风险的来源。
图书纠错、配套资料、人工智能相关培训事宜，欢迎发邮件至：libing@phei.com.cn
龚 超
2026年3月于清华大学

龚超，工学博士，深圳清华大学研究院下一代互联网研发中心副主任研究员。MRCAID创始人、未来基因联合创始人、中国高科技产业化研究会理事、中国自动化学会普及工作委员会委员、中法人工智能协会（巴黎）特别顾问、教育部教育信息化教学应用实践共同体项目特聘专家、多家500强企业数字化转型领域高级顾问。研究方向为人工智能优化算法、人工智能在数字化转型中的应用等。著有22本人工智能相关图书，在国内外期刊上发表文章共计70余篇。张鹏宇，未来基因（北京）人工智能研究院高级研究员、中国自动化学会青少年人工智能核心素养测评特聘专家、北京科学中心人工智能高级研修营指导教师。担任由中国人工智能学会、中国自动化学会、中国科学院大学人工智能学院、中国人民大学高瓴人工智能学院联合主办的AI探学营机器学习方向、自然语言处理方向、大模型与智能体方向实践导师。著有多本人工智能图书。蒋戍荣，工学博士，IT咨询顾问，信息系统开发专家。现专注于全球人工智能领域的数字化教育、学术研究及相关市场开发，致力于推动人工智能技术在企业中的应用。拥有丰富的大型企业信息系统开发与项目管理经验，曾参与多个财务会计、银行证券等系统的开发与实施，帮助企业实现数字化转型与业务优化。多次在国际会议及生产管理学会会议上发表学术论文。

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OpenClaw“龙虾”安全养成实战