23a - OpenClaw 核心概念:从聊天机器人到自主 Agent 的范式跃迁
本文是《AI Agent 实战手册》第 23 章第 1 节。 上一节:22f-生产部署安全清单 | 下一节:23b-安装与快速入门
概述
OpenClaw 是 2025-2026 年增长最快的开源项目之一,从零到 185,000+ GitHub stars 仅用了不到三个月。它不是又一个聊天机器人——而是一个运行在你自己硬件上的 24/7 自主 AI Agent,通过你已有的消息应用来控制。本节深入解析 OpenClaw 的核心概念、系统架构,以及它与 ChatGPT/Claude/n8n 等工具的本质区别,帮助你判断 OpenClaw 是否适合你的场景。
1. OpenClaw 的诞生与演进
1.1 从周末项目到现象级开源
OpenClaw 的故事始于 2025 年 11 月,奥地利开发者 Peter Steinberger(PSPDFKit 创始人,自称”vibe coder”)在一个周末写了一个叫 “WhatsApp Relay” 的小工具——让 AI 通过 WhatsApp 帮他处理日常事务。
项目经历了三次更名:
WhatsApp Relay(2025.11)
↓ 功能扩展,支持更多平台
Clawdbot(2025.12)
↓ Anthropic 提出商标异议("Claw" 与 "Claude" 太近)
Moltbot(2026.01)
↓ 社区投票,最终定名
OpenClaw(2026.01 末)1.2 关键里程碑
| 时间 | 事件 | 意义 |
|---|---|---|
| 2025.11 | Peter Steinberger 创建 WhatsApp Relay | 周末项目,验证”消息驱动 Agent”概念 |
| 2025.12 | 更名 Clawdbot,GitHub 开源 | 社区开始关注 |
| 2026.01 初 | 从 9K 到 100K+ stars(数天内) | 史上增长最快的开源项目之一 |
| 2026.01 末 | 更名 OpenClaw(Anthropic 商标异议) | 品牌独立 |
| 2026.02.05 | 首届 ClawCon SF Show & Tell,700+ 人参加 | 社区爆发,投资人关注 |
| 2026.02.14 | Steinberger 宣布加入 OpenAI | 项目移交开源基金会 |
| 2026.02 | 突破 185K GitHub stars | 持续高速增长 |
| 2026.02 | 发现严重 CVE 安全漏洞 | Agent 安全的警钟 |
| 2026.02.21 | v2026.2.21 发布:Gemini 3.1 集成、安全加固 | 持续快速迭代 |
Andrej Karpathy 评价 OpenClaw 为”我见过的最不可思议的、接近科幻起飞的东西”。
2. 核心理念:从”回复”到”行动”
2.1 范式转变
OpenClaw 代表了 AI 助手的一次根本性范式转变:
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 传统 AI 助手(ChatGPT/Claude) │
│ │
│ 用户 ──发送消息──→ AI ──生成回复──→ 用户 │
│ │
│ 特点:被动响应、需要用户主动发起、无法自主行动 │
│ 类比:一个等你提问的图书管理员 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OpenClaw(自主 Agent) │
│ │
│ 用户 ──设定任务──→ Agent 24/7 自主执行 │
│ ├── 浏览网页 │
│ ├── 管理文件 │
│ ├── 运行代码 │
│ ├── 发送消息 │
│ └── 主动向你汇报结果 │
│ │
│ 特点:主动执行、持续运行、你睡觉时它在工作 │
│ 类比:一个 24/7 在岗的私人助理团队 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘2.2 一句话定义
OpenClaw = 运行在你自己硬件上的 24/7 自主 AI Agent,通过消息应用控制,能真正”做事”而不只是”说话”。
这里的关键词:
- 自己的硬件:数据主权,不经过第三方云服务
- 24/7:持续运行,不需要你每次打开网页
- 自主:可以按计划自动执行任务,不需要你每次下指令
- 消息应用控制:通过你已经在用的 WhatsApp/Telegram/Slack 等交互
- 做事:不只是生成文本,而是真正执行操作(浏览网页、管理文件、运行代码、发邮件)
3. 系统架构深度解析
3.1 Gateway 架构
OpenClaw 的核心是一个 Gateway——一个长期运行的 Node.js 进程,作为所有 Agent 操作的统一控制平面。
消息平台层 控制接口层
┌──────────┐ ┌──────────┐
│ WhatsApp │ │ Web UI │
│ Telegram │ │ CLI │
│ Discord │ │ macOS App│
│ Slack │ │ iOS App │
│ Signal │ │ Android │
│ iMessage │ │ ... │
│ Teams │ └────┬─────┘
│ Google │ │
│ Chat │ │
└────┬─────┘ │
│ │
▼ ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ GATEWAY │
│ (单一事实来源) │
│ │
│ ┌─────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 会话管理 │ │ 工具执行 │ │ 安全边界 │ │
│ └─────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ ┌─────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 通道连接 │ │ 记忆系统 │ │ 调度引擎 │ │
│ └─────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
│ ws://127.0.0.1:18789(本地回环) │
└──────────────┬──────────────────────────┘
│
┌──────────┼──────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
Pi Agent CLI 工具 Companion Apps
(内置) (macOS/iOS/Android)架构关键决策:
| 决策 | 说明 | 收益 |
|---|---|---|
| 本地回环绑定 | 默认只接受本地连接(127.0.0.1) | 零攻击面,安全默认 |
| 单 Gateway 模式 | 每台主机一个 Gateway 实例 | 状态一致,无同步问题 |
| Hub-and-Spoke 拓扑 | 手机/电脑作为节点连接到 Gateway | 多设备统一状态 |
| 远程访问推荐 Tailscale | 不直接暴露端口 | 企业级安全 |
3.2 Agent 运行时:Pi 引擎
OpenClaw 的智能层由 Pi(一个开源编码 Agent 工具包)驱动。Gateway 通过 RPC 与 Pi 通信,实现了关键的架构分离:
┌─────────────────────────────────────────┐
│ OpenClaw Gateway │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ 通道适配器层 │ │
│ │ WhatsApp │ Telegram │ Discord │ ... │ │
│ └──────────────┬──────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────▼──────────────────────┐ │
│ │ 会话路由 & 上下文组装 │ │
│ └──────────────┬──────────────────────┘ │
│ │ RPC │
│ ┌──────────────▼──────────────────────┐ │
│ │ Pi Agent 运行时 │ │
│ │ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │ │
│ │ │ 读/写 │ │ Shell │ │ 浏览器 │ │ │
│ │ │ 文件 │ │ 执行 │ │ 自动化 │ │ │
│ │ └────────┘ └────────┘ └────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────▼──────────────────────┐ │
│ │ LLM 统一 API │ │
│ │ Anthropic │ OpenAI │ Google │ xAI │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────┘Pi 引擎的优势:
- 模型无关:统一 API 支持 Anthropic Claude、OpenAI GPT、Google Gemini、xAI Grok 等
- 工具丰富:内置文件读写、Shell 执行、浏览器自动化等系统级工具
- 自我扩展:如果 Agent 需要新能力,它可以自己编写代码来扩展自己(而非下载插件)
3.3 记忆系统:文件优先
OpenClaw 采用独特的 文件优先记忆架构,Agent 的”大脑”存储在 Markdown 文件中:
workspace/
├── SOUL.md # Agent 人格定义(角色、规则、行为准则)
├── memory/
│ ├── long-term.md # 长期记忆(跨会话持久化)
│ ├── 2026-02-15.jsonl # 每日对话日志(追加写入)
│ └── 2026-02-16.jsonl
├── rules/ # 行为规则
└── tools/ # 自定义工具| 记忆类型 | 存储方式 | 用途 |
|---|---|---|
| 短期记忆 | 上下文窗口 | 当前对话 |
| 工作记忆 | 会话文件 | 当前任务状态 |
| 长期记忆 | Markdown 文件 | 跨会话的持久知识 |
| 情景记忆 | JSONL 日志 | 可审计的历史记录 |
| 共享记忆 | 统一记忆池 | 多 Agent 间信息共享 |
这种设计的好处:可调试、可审计、可移植。你可以直接打开 Markdown 文件查看 Agent “记住”了什么,甚至手动编辑它的记忆。
4. 核心特性详解
4.1 特性总览
| 特性 | 说明 | 为什么重要 |
|---|---|---|
| 🏠 本地运行 | 运行在你的电脑/VPS/树莓派上 | 数据主权,不经过第三方 |
| 💬 多平台消息 | WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal、iMessage、Teams、Google Chat 等 13+ 平台 | 用你已有的工具交互 |
| 🤖 自主执行 | 按计划自动执行任务(Cron + Heartbeat) | 你睡觉时它在工作 |
| 👥 多 Agent | 运行多个 Agent,每个有不同角色和上下文 | 专业分工,效率更高 |
| 🧠 持久记忆 | 文件优先的记忆系统,跨会话持久化 | Agent 真正”认识”你 |
| 🔗 共享记忆 | 多个 Agent 之间共享关键信息 | 团队协作无信息孤岛 |
| 🔧 自我扩展 | Agent 可以编写代码扩展自己的能力 | 无限可能性 |
| 🎙️ 语音交互 | Discord 语音频道流式对话 | 自然交互 |
| 📱 多设备同步 | macOS/iOS/Android/Apple Watch 客户端 | 随时随地访问 |
| 🔒 安全默认 | 本地回环、工具沙箱、权限控制 | 企业级安全基础 |
| 📜 MIT 许可证 | 完全免费开源 | 无供应商锁定 |
4.2 Heartbeat 机制:主动式 Agent
传统 AI 助手是”你问我答”,OpenClaw 通过 Heartbeat(心跳) 机制实现主动行为:
Heartbeat 工作流:
┌──────────────┐
│ Cron 调度器 │ ──── 每 N 分钟/小时/天触发
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ 检查任务队列 │ ──── 有没有待执行的任务?
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ 执行任务 │ ──── 搜索信息、分析数据、生成报告...
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ 汇报结果 │ ──── 通过 Telegram/WhatsApp 通知你
└──────────────┘典型场景:
- 每天凌晨 2 点搜索行业新闻,早上 8 点发送摘要到 Telegram
- 每 30 分钟检查邮箱,重要邮件立即通知
- 每周一生成竞品分析报告发送到 Slack
4.3 多 Agent 协作
OpenClaw 支持运行多个专业化 Agent,每个有独立的 SOUL.md(人格定义)、工具集和记忆上下文:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ OpenClaw Gateway │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ SEO 研究员│ │ 邮件管家 │ │ DevOps │ │
│ │ │ │ │ │ 助手 │ │
│ │ SOUL.md │ │ SOUL.md │ │ SOUL.md │ │
│ │ 工具:搜索│ │ 工具:邮件│ │ 工具:SSH │ │
│ │ 记忆:独立│ │ 记忆:独立│ │ 记忆:独立│ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
│ │ │ │ │
│ └────────────┼────────────┘ │
│ │ │
│ ┌───────▼───────┐ │
│ │ 共享记忆池 │ │
│ └───────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────┘Agent 间通信方式:
- 共享记忆:Agent A 写入的信息,Agent B 可以直接读取
- 消息传递:Agent 之间可以互相发送消息
- 事件广播:一个 Agent 的操作可以触发其他 Agent
- “AI 委员会”圆桌模式:所有 Agent 同时对一个话题发表意见,互相质疑和补充
5. OpenClaw vs 其他 AI 工具:全面对比
5.1 本质区别:被动回复 vs 主动执行
| 维度 | ChatGPT / Claude | OpenClaw |
|---|---|---|
| 交互模式 | 你问它答(被动) | 设定任务后自主执行(主动) |
| 运行位置 | 云端(提供商服务器) | 你的硬件(本地/VPS) |
| 运行时间 | 你打开网页时 | 24/7 持续运行 |
| 数据控制 | 数据在提供商手中 | 数据完全在你手中 |
| 能力范围 | 生成文本/代码/图片 | 执行系统操作(文件、Shell、网页、邮件) |
| 记忆 | 有限的对话历史 | 持久化文件记忆,跨会话 |
| 多 Agent | 不支持 | 原生支持多 Agent 协作 |
| 定制化 | 有限(GPTs/Projects) | 完全可定制(SOUL.md + 工具 + 插件) |
5.2 完整对比矩阵
| 维度 | OpenClaw | ChatGPT / Claude | n8n + AI | Zapier AI | Make.com + AI |
|---|---|---|---|---|---|
| 自主执行 | ✅ 24/7 Heartbeat | ❌ 需要你发起 | ✅ 定时触发 | ✅ 定时触发 | ✅ 定时触发 |
| 本地运行 | ✅ 完全本地 | ❌ 云端 | ✅ 可自托管 | ❌ 云端 | ❌ 云端 |
| 消息集成 | ✅ 13+ 平台原生 | ❌ 仅网页/App | ⚠️ 需配置节点 | ⚠️ 需配置 | ⚠️ 需配置 |
| 多 Agent | ✅ 原生支持 | ❌ | ⚠️ 多工作流模拟 | ⚠️ 有限 | ⚠️ 有限 |
| 系统级操作 | ✅ 文件/Shell/浏览器 | ❌ 沙箱内 | ⚠️ 通过节点 | ❌ API 级别 | ❌ API 级别 |
| 记忆系统 | ✅ 持久化文件记忆 | ⚠️ 有限 | ❌ 无原生记忆 | ❌ 无 | ❌ 无 |
| 模型选择 | ✅ 任意模型 | ❌ 仅自家模型 | ✅ 多模型 | ⚠️ 有限 | ⚠️ 有限 |
| 学习曲线 | 🟡 中等(需 Docker) | 🟢 低 | 🟡 中等 | 🟢 低 | 🟢 低 |
| 月度成本 | 💰 $5-10(VPS+API) | 💰 $20/月 | 💰 免费-$20/月 | 💰 $20-100/月 | 💰 $10-60/月 |
| 灵活性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 可靠性 | ⭐⭐⭐(需自运维) | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 安全性 | ⭐⭐⭐⭐(自控) | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 开源 | ✅ MIT | ❌ | ✅ 核心开源 | ❌ | ❌ |
5.3 工具推荐与价格
| 工具 | 用途 | 价格 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| OpenClaw | 自主 AI Agent 平台 | 免费(MIT),VPS $5-10/月 + LLM API 费用 | 需要 24/7 自主执行的场景 |
| ChatGPT Plus | 通用 AI 对话 | $20/月 | 日常问答、内容生成 |
| Claude Pro | 通用 AI 对话 | $20/月 | 编码、长文档分析 |
| n8n | 工作流自动化 | 免费(自托管)/ $20/月(云端) | 结构化工作流编排 |
| Zapier | 工作流自动化 | $20-100/月 | 简单的应用间连接 |
| Make.com | 工作流自动化 | $10-60/月 | 可视化复杂工作流 |
| Hetzner VPS | OpenClaw 托管 | €4.35/月起(约 $5) | 24/7 运行 OpenClaw |
| DigitalOcean | OpenClaw 托管 | $6/月起 | 24/7 运行 OpenClaw |
5.4 选择决策矩阵
你应该选择什么?
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 你的情况是... │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 完全不懂技术的创业者: │
│ → ChatGPT/Claude(日常)+ Zapier/Make.com(自动化) │
│ → 理由:零学习曲线,即开即用 │
│ │
│ 有技术背景的 Solo Founder: │
│ → OpenClaw(自主执行)+ n8n(工作流编排) │
│ → 理由:成本极低,灵活性极高,数据自控 │
│ │
│ 小团队(2-5 人): │
│ → OpenClaw(团队 Agent)+ ChatGPT/Claude(个人助手) │
│ → 理由:共享 Agent 处理重复工作,个人助手处理创意工作 │
│ │
│ 需要企业级可靠性: │
│ → n8n/Make.com + 专业 SaaS 工具 │
│ → 理由:SLA 保障,合规支持,无需自运维 │
│ │
│ 隐私敏感场景(医疗/法律/金融): │
│ → OpenClaw + 本地模型(Ollama) │
│ → 理由:数据完全不出本地,零第三方依赖 │
│ │
│ 开发者/DevOps 工程师: │
│ → OpenClaw(监控/自动化)+ Claude Code(编码) │
│ → 理由:OpenClaw 处理运维自动化,Claude Code 处理开发 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘6. OpenClaw 的端到端消息流
理解 OpenClaw 如何处理一条消息,有助于深入理解其架构:
Phase 1: 消息摄入
用户通过 Telegram 发送 "帮我查一下明天的天气"
│
▼
Phase 2: 访问控制 & 路由
Gateway 验证发送者身份 → 确定目标 Agent → 检查权限
│
▼
Phase 3: 上下文组装
加载 SOUL.md(人格)+ 长期记忆 + 会话历史 + 可用工具列表
│
▼
Phase 4: 模型调用
将组装好的上下文发送给 LLM(Claude/GPT/Gemini)
│
▼
Phase 5: 工具执行
LLM 决定调用"浏览器搜索"工具 → Pi 执行搜索 → 返回结果
│
▼
Phase 6: 响应投递
格式化结果 → 通过 Telegram 发送给用户
同时:更新会话日志 + 必要时更新长期记忆7. 操作步骤:5 分钟理解 OpenClaw 是否适合你
步骤 1:评估你的需求
问自己这些问题:
□ 我是否需要 AI 在我不在时自动执行任务?
→ 是:OpenClaw 适合你
→ 否:ChatGPT/Claude 可能就够了
□ 我是否关心数据隐私(数据不能离开我的控制)?
→ 是:OpenClaw 是最佳选择
→ 否:云端方案也可以
□ 我是否有基本的 Docker/Linux 技能?
→ 是:可以自己部署 OpenClaw
→ 否:考虑先学习基础,或使用托管方案
□ 我的预算是多少?
→ $5-10/月:OpenClaw(VPS + API)
→ $20/月:ChatGPT/Claude
→ $50-100/月:SaaS 工具组合步骤 2:选择部署方式
部署方式决策树:
需要 24/7 运行?
├── 是 → VPS 部署(Hetzner/DigitalOcean,$5-10/月)
│ └── 详见 23b-安装与快速入门
└── 否 → 本地部署(你的电脑/Mac Mini/树莓派)
└── 详见 23b-安装与快速入门步骤 3:规划你的第一个 Agent
推荐的第一个 Agent(从简单开始):
"每日摘要 Agent"
├── 角色:每天早上发送新闻/天气/日程摘要
├── 通道:Telegram(最容易配置)
├── 调度:每天早上 8 点
├── 工具:网页搜索
└── 预计配置时间:30 分钟8. 提示词模板
模板 1:评估 OpenClaw 适用性
我正在考虑使用 OpenClaw 来自动化我的工作流。请帮我评估:
我的角色:[你的角色,如 Solo Founder / 开发者 / 运营]
我想自动化的任务:
1. [任务1,如:每天监控竞品动态]
2. [任务2,如:自动回复客户常见问题]
3. [任务3,如:每周生成数据报告]
我的技术水平:[如:熟悉 Docker / 完全不懂技术]
我的预算:[如:$10/月以内]
隐私要求:[如:数据不能离开中国 / 无特殊要求]
请分析:
1. 这些任务是否适合用 OpenClaw 实现?
2. 推荐的部署方式和配置
3. 预估的月度成本
4. 可能遇到的挑战和替代方案模板 2:设计 Agent 角色
请帮我设计一个 OpenClaw Agent 的 SOUL.md:
Agent 名称:[如:SEO 研究员]
主要职责:[如:每天搜索行业关键词,分析排名,生成内容建议]
执行频率:[如:每天凌晨 2 点]
输出通道:[如:Telegram]
需要的工具:[如:网页搜索、文件读写]
安全限制:[如:不能发送邮件、不能删除文件]
请生成:
1. 完整的 SOUL.md 内容
2. 推荐的调度配置
3. 权限配置建议实战案例:Solo Founder 的 OpenClaw “隔夜团队”
背景
一位独立开发者运营一个 SaaS 产品,白天写代码,晚上需要处理 SEO 研究、竞品监控、客户邮件等运营工作。
方案设计
OpenClaw 部署在 Hetzner VPS(€4.35/月)
Agent 1:"SEO 研究员"
├── 每天凌晨 2 点运行
├── 搜索行业长尾关键词
├── 分析排名前 10 的文章结构
├── 生成 3 个博客主题建议
└── 结果发送到 Telegram
Agent 2:"竞品监控员"
├── 每周一早上 8 点运行
├── 检查竞品网站更新
├── 监控 ProductHunt 新产品
├── 生成竞品周报
└── 结果发送到 Slack
Agent 3:"邮件管家"
├── 每 30 分钟检查邮箱
├── 营销邮件 → 自动归档
├── 客户邮件 → 高优先级通知
├── 需要回复的 → 生成草稿等确认
└── 通知发送到 Telegram成本分析
月度成本:
├── VPS(Hetzner CX22):€4.35(约 $5)
├── LLM API(Claude Sonnet,约 50K token/天):约 $4.5
├── 总计:约 $9.5/月
│
对比替代方案:
├── 雇佣虚拟助理:$500-2000/月
├── SaaS 工具组合(SEO + 邮件 + 监控):$100-300/月
└── OpenClaw 方案:$9.5/月(节省 95%+)案例分析
关键决策点:
- 选择 Telegram 作为主通道——配置最简单,Bot API 免费
- 每个 Agent 职责单一——避免一个 Agent 做太多事导致上下文混乱
- 邮件管家不给”发送”权限——只生成草稿,人工确认后发送
- 从简单任务开始——先跑通”每日摘要”,再逐步增加复杂 Agent
学习要点:
- OpenClaw 的价值不在于替代人类决策,而在于自动化重复性信息收集和整理
- 最小权限原则是安全的基石——永远不要给 Agent 超出必要的权限
- 定期审查 Agent 日志,了解它在做什么,及时发现异常
避坑指南
❌ 常见错误
-
把 OpenClaw 当成 ChatGPT 的替代品
- 问题:OpenClaw 不是用来”聊天”的,它是用来”做事”的。如果你只需要问答,ChatGPT/Claude 更合适
- 正确做法:明确你需要 Agent “自主执行”的场景,再考虑 OpenClaw
-
给 Agent 过多权限
- 问题:Agent 可能执行你不想要的操作(2026.02 CVE 事件就是警示)
- 正确做法:最小权限原则,敏感操作(部署、删除、发送)必须人工确认
-
不监控 API 成本
- 问题:Agent 24/7 运行,如果任务设计不当可能消耗大量 token
- 正确做法:设置每日 token 上限和成本告警,定期审查 API 用量
-
忽略安全更新
- 问题:OpenClaw 发展极快,安全漏洞修复频繁,不更新可能被利用
- 正确做法:关注 OpenClaw GitHub Releases ,及时更新
-
一开始就设计复杂的多 Agent 系统
- 问题:调试困难,成本不可控,容易放弃
- 正确做法:从一个简单 Agent 开始(如每日摘要),验证价值后再扩展
-
不审查 Agent 的对外输出
- 问题:Agent 可能发送不当内容给客户或在社交媒体发布错误信息
- 正确做法:初期所有对外输出都要人工审查,建立信任后再逐步放开
-
直接暴露 Gateway 端口到公网
- 问题:攻击面暴露,可能被未授权访问
- 正确做法:使用 Tailscale Serve 或 SSH 隧道进行远程访问
✅ 最佳实践
- 从简单任务开始:邮件摘要、天气提醒、新闻汇总——验证流程后再增加复杂度
- 每个 Agent 职责单一:不要让一个 Agent 做太多事,专业分工效率更高
- 定期审查 Agent 日志:了解 Agent 在做什么,及时发现异常行为
- 重要决策永远由人类做最终判断:Agent 提供建议和草稿,人类做决定
- 备份 Agent 配置和记忆:定期备份 workspace 目录,防止数据丢失
- 使用版本控制管理 SOUL.md:把 Agent 的人格定义纳入 Git 管理
相关资源与延伸阅读
- OpenClaw 官方文档 ——最权威的安装、配置和使用指南
- OpenClaw GitHub 仓库 ——源代码、Issue 跟踪、Release Notes
- OpenClaw Architecture Deep Dive ——架构深度解析,理解 Gateway + Pi 设计
- OpenClaw Architecture, Explained ——端到端消息流和组件详解
- OpenClaw vs ChatGPT vs Claude 对比 ——详细的功能对比分析
- OpenClaw 安全分析 ——CVE 事件分析和安全建议
- MemOS OpenClaw 插件 ——多 Agent 共享记忆,降低 70% 记忆成本
- OpenClaw 部署方式对比 ——本地、VPS、Cloudflare Workers 等部署方式详解
- Best Practices for Reliable Agents ——构建可靠 Agent 系统的最佳实践
- TuringPost - OpenClaw Explained ——OpenClaw 概念解释和轻量替代方案
参考来源
- OpenClaw Architecture Deep Dive - Substack (2026 年 2 月)
- OpenClaw Architecture, Explained - Substack (2026 年 2 月)
- OpenClaw: 180K GitHub Stars, a Critical CVE - LearnDevRel (2026 年 2 月)
- OpenClaw vs ChatGPT vs Claude - Skywork AI (2026 年 2 月)
- The Practical Guide to OpenClaw - NerdLevelTech (2026 年 2 月)
- OpenClaw v2026.2.21 Release - Blockchain News (2026 年 2 月)
- OpenClaw 2026.2.6 Update - NeuralStackly (2026 年 2 月)
- OpenClaw Complete Guide - Agmazon (2026 年 2 月)
- Best Practices for Reliable Agents - Skywork AI (2026 年 2 月)
- MemOS OpenClaw Plugin - TestingCatalog (2026 年 2 月)
- What is OpenClaw - Hostinger (2026 年 2 月)
- OpenClaw vs ChatGPT Comparison - Finna AI (2026 年 2 月)
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