Agent 技术的发展，越来越多开发者开始探索能够自动执行任务的 AI 系统。在这一领域中，OpenClaw 提供了一种不同于传统自动化工具的架构：通过 Gateway + Agents + Tools 的方式，让 AI 能够在多渠道环境中执行任务并调用工具完成自动化。

很多开发者在安装完 OpenClaw 之后，都会遇到同一个问题：

OpenClaw 安装完成之后应该如何使用？

本文将从系统结构理解、基本命令、Agent 创建、工具调用以及任务运行流程五个方面，完整讲解 OpenClaw 的基础使用方法，帮助开发者快速上手。

一、理解 OpenClaw 的基础结构

在使用 OpenClaw 之前，需要先理解它的核心结构。

OpenClaw 并不是单一程序，而是一个 AI Agent Gateway 系统。

Messaging Channels
 │
 ▼
OpenClaw Gateway
 │
 ▼
AI Agents
 │
 ▼
Tools / Skills

每个组件承担不同职责。

1.1 Gateway（网关）

Gateway 是 OpenClaw 的核心服务，负责：

• 接收消息 - 从各种渠道（Telegram、Discord、WhatsApp 等）接收用户消息
• 管理会话 - 维护用户会话状态和上下文
• 调用 Agent - 根据消息内容调用相应的 AI Agent
• 路由工具执行 - 协调 Agent 调用 Tools 完成具体任务

简单来说：

Gateway 就是整个系统的入口。

1.2 Agent（智能体）

Agent 是执行任务的 AI。

Agent 可以：

• 理解用户输入 - 解析用户消息的意图
• 规划任务 - 分解复杂任务为可执行的步骤
• 调用工具 - 使用 Tools 完成具体操作
• 返回结果 - 将执行结果返回给用户

不同 Agent 可以执行不同任务，例如：

1.3 Tools（工具）

Tools 是 Agent 可以调用的能力，例如：

• Web API 调用 - 访问外部 API 获取数据
• 数据库查询 - 查询和操作数据库
• 系统命令执行 - 执行 Shell 命令
• 自动化脚本 - 运行预定义的脚本
• 文件操作 - 读写文件、管理目录
• 消息发送 - 通过各渠道发送消息
• 浏览器自动化 - 控制浏览器执行操作

OpenClaw 通过 Tools 扩展 AI 的能力。

二、启动 OpenClaw 系统

完成安装后，第一步是启动 Gateway。

2.1 启动命令

# 启动 Gateway（前台运行）
openclaw gateway

# 指定端口
openclaw gateway --port 18789

# 后台运行
openclaw gateway &

# 使用 systemd 管理（推荐生产环境）
systemctl start openclaw-gateway

# 检查状态
openclaw gateway status

默认情况下 Gateway 会监听：

https://www.jumei.ai

启动成功后，终端通常会输出：

OpenClaw Gateway running
Listening on port 18789

这表示系统已经正常运行。

三、访问 OpenClaw 控制面板

Gateway 启动后，可以通过浏览器访问 Dashboard。

3.1 访问地址

# 本地访问
https://www.jumei.ai

# 远程服务器访问
http://你的服务器 IP:18789

3.2 控制面板模块

控制面板通常包含几个核心模块：

Agents（智能体管理）

用于管理 AI Agent。可以：

• 创建 Agent
• 删除 Agent
• 修改配置
• 查看 Agent 状态

Channels（渠道管理）

用于配置消息渠道，例如：

• Telegram
• Discord
• WhatsApp
• QQ Bot
• 微信

这些渠道可以把用户消息发送到 Gateway。

Sessions（会话管理）

用于查看当前会话。

系统会记录：

• 用户消息
• Agent 回复
• 工具调用记录
• 会话状态

Logs（日志）

用于调试系统运行状态。

可以查看：

• Gateway 日志
• Agent 执行记录
• 错误信息
• 工具调用详情

四、创建第一个 Agent

在 OpenClaw 中，Agent 是执行任务的核心。

创建 Agent 通常有两种方式：

4.1 方法一：Dashboard 创建

在控制面板中：

Agents → Create Agent

填写：

• Agent 名称 - 例如：assistant
• 模型 - 例如：gpt-4、qwen3.5-plus
• 工具权限 - 允许调用的 Tools

例如：

Name: assistant
Model: gpt-4
Tools: web, shell

创建完成后 Agent 即可使用。

4.2 方法二：CLI 创建

也可以通过命令行创建 Agent。

# 创建 Agent
openclaw agents create assistant

# 查看 Agent 列表
openclaw agents list

# 查看 Agent 详情
openclaw agents show assistant

# 删除 Agent
openclaw agents delete assistant

输出类似：

assistant
support_bot
data_agent

五、配置 AI 模型

Agent 需要绑定一个 AI 模型。

5.1 支持的模型

OpenClaw 支持多种模型：

5.2 配置文件

配置方式通常在配置文件：

~/.openclaw/openclaw.json

示例配置：

{
  "models": {
    "providers": {
      "openai": {
        "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
        "apiKey": "sk-your-api-key"
      },
      "dashscope": {
        "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        "apiKey": "sk-your-dashscope-key"
      }
    },
    "default": {
      "provider": "openai",
      "model": "gpt-4"
    }
  }
}

保存后，Agent 就可以调用模型进行推理。

5.3 切换模型

# 查看当前模型
openclaw config get models.default

# 切换模型
openclaw config set models.default.model gpt-4
openclaw config set models.default.provider dashscope

# 检查模型状态
openclaw models status

六、连接消息渠道

OpenClaw 的一个重要功能是多渠道接入。

6.1 支持的渠道

常见渠道包括：

• Telegram - 即时通讯机器人
• Discord - 社区机器人
• WhatsApp - 商业消息
• Slack - 团队协作
• QQ Bot - QQ 机器人
• 微信 - 企业微信

6.2 登录渠道

# 登录渠道
openclaw channels login

# 查看已登录渠道
openclaw channels list

# 登出渠道
openclaw channels logout telegram

系统会自动打开授权流程。

授权完成后，用户发送消息时：

Telegram → Gateway → Agent → 回复

这样就实现了 AI 自动回复。

6.3 渠道配置示例

以 Telegram 为例：

# 创建 Telegram Bot
通过 @BotFather 获取 Token

# 配置 Token
openclaw config set channels.telegram.token YOUR_BOT_TOKEN

# 测试连接
openclaw channels test telegram

七、调用工具（Tools）

Agent 的能力来自 Tools。

7.1 内置工具

OpenClaw 提供多种内置工具：

7.2 工具调用示例

例如一个简单工具：

exec - 允许 Agent 执行系统命令。

示例：

用户输入：

check system disk usage

Agent 可以调用：

df -h

然后返回结果。

另一个常见工具：

web_search - 用于搜索网络信息。

例如：

get latest bitcoin price

Agent 可以调用搜索 API 并返回数据。

八、运行任务流程

当用户发送消息时，OpenClaw 的执行流程如下：

User Message
 │
 ▼
Gateway 接收
 │
 ▼
Agent 理解任务
 │
 ▼
调用 Tools
 │
 ▼
返回结果

8.1 完整流程示例

例如：

用户输入：

summarize today's news

执行流程：

1. Agent 调用 Web Search Tool
2. 获取新闻数据
3. 生成摘要
4. 返回给用户

8.2 任务状态跟踪

# 查看正在运行的任务
openclaw process list

# 查看任务详情
openclaw process log --sessionId <task-id>

# 取消任务
openclaw process kill --sessionId <task-id>

九、查看任务执行日志

如果任务执行失败，可以查看日志。

9.1 CLI 查看日志

# 查看 Gateway 日志
openclaw gateway logs

# 查看 Agent 日志
openclaw gateway logs --agent assistant

# 实时查看日志
openclaw gateway logs -f

# 查看最近 100 行
openclaw gateway logs -n 100

9.2 Dashboard 查看

在 Dashboard 中查看 Logs 模块。

日志通常包含：

• Agent 推理过程 - 思考步骤和决策
• 工具调用记录 - 调用了哪些 Tools
• 错误信息 - 失败原因和堆栈跟踪
• 会话历史 - 用户和 Agent 的对话

这些信息对于调试非常重要。

十、基础使用示例

下面是一个简单的 OpenClaw 使用示例。

10.1 场景：天气查询机器人

用户在 Telegram 发送：

what is the weather today

系统流程：

Telegram
 │
 ▼
Gateway
 │
 ▼
Weather Agent
 │
 ▼
Weather API Tool
 │
 ▼
返回天气信息

最终用户收到回复：

Today's weather: 23°C, Sunny

整个过程完全自动化。

10.2 实现步骤

# 1. 创建 Weather Agent
openclaw agents create weather_bot

# 2. 配置天气 API 工具
openclaw tools config weather_api --key YOUR_API_KEY

# 3. 授权 Agent 使用工具
openclaw agents grant weather_bot weather_api

# 4. 连接 Telegram
openclaw channels login telegram

# 5. 测试
# 在 Telegram 发送消息测试

十一、使用建议

在实际使用 OpenClaw 时，有几个建议可以提升稳定性。

11.1 Agent 职责分离

不要使用一个 Agent 做所有事情。

推荐：

support_agent    # 客服支持
data_agent       # 数据分析
automation_agent # 自动化任务

这样更容易管理。

11.2 工具权限控制

只给 Agent 必要的工具权限。

例如：

# support_agent 只需要
message
web_search

# data_agent 需要
exec
web_fetch
process

# automation_agent 需要
exec
message
browser

避免安全风险。

11.3 使用日志调试

在开发阶段建议开启：

debug logs

可以帮助快速定位问题。

11.4 定期备份配置

# 备份配置文件
cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.bak

# 备份 Agents 配置
openclaw agents export > agents_backup.json

总结

OpenClaw 的基础使用流程可以总结为：

1. 启动 Gateway - 运行openclaw gateway
2. 创建 Agent - 使用 Dashboard 或 CLI
3. 配置模型 - 设置 AI 模型和 API Key
4. 连接 Channels - 登录消息渠道
5. 运行任务 - 发送消息测试

完整结构如下：

Channels
 │
 ▼
Gateway
 │
 ▼
Agents
 │
 ▼
Tools

通过这种架构，OpenClaw 可以成为一个自托管 AI Agent 网关系统，让开发者能够构建自动化 AI 服务，并通过多种通信渠道与用户交互。

掌握这些基础使用方法后，就可以进一步扩展 OpenClaw 的能力，例如：

• 自定义 Tools
• 构建自动化任务
• 集成企业系统

从而打造完整的 AI 自动化平台。