OpenClaw 从中级到高级完整教程

来源：Twitter @onehopeA9 | 最后更新：2026 年 2 月 | 适用版本：OpenClaw v2.23+

这是一份超详细的 OpenClaw 中高级教程，涵盖从基础到进阶的完整学习路线。

教程说明：适合谁学习
学习路线：从基础到进阶
核心配置：AGENTS.md 工作规范
记忆优化：构建可靠的记忆体系
子 Agent 应用：团队协作模式
定时任务：Cron 自动化实践
Skill 开发：扩展 AI 能力
多渠道部署：全平台接入方案
性能调优：配置参数详解
实战练习清单
疑难解答
进阶学习资源

教程说明：适合谁学习

学习前提

本教程面向已经完成 OpenClaw 基础配置的用户。在开始之前，请确认你已经：

✅ 成功安装 OpenClaw 并能正常运行
✅ 完成基本配置文件的创建（SOUL.md / USER.md / IDENTITY.md）
✅ 了解记忆系统的基本概念（MEMORY.md 和 memorySearch）
✅ 熟悉 workspace 目录结构
✅ 具备基本的命令行操作能力

技术要求

OpenClaw 已安装并正常运行
至少一个 AI 模型 API（Claude 或 GPT）
理解 JSON 和 Markdown 格式
基本的文件系统操作能力

你将学到什么

完成本教程后，你的 OpenClaw 将实现以下能力提升：

建立完整的工作规范体系
构建可靠的长期记忆系统
实现任务并行处理
掌握定时自动化
开发自定义 Skill
配置多渠道接入
优化性能和成本

学习路线：从基础到进阶

学习建议

循序渐进：不要跳过基础步骤，每个配置都有其作用
实践验证：每完成一个配置，立即测试验证效果
记录问题：遇到问题及时记录，便于后续排查
备份配置：重要修改前备份配置文件

核心配置：AGENTS.md AI打工守则

为什么需要 AGENTS.md

在基础教程中，我们创建了描述 AI 性格的 SOUL.md、描述用户信息的 USER.md、以及定义身份的 IDENTITY.md。但这些文件只解决了”AI 是谁”和”用户是谁”的问题，并没有告诉 AI”如何工作”。

AGENTS.md 的作用是定义 AI 的工作流程和行为准则，类似于员工手册。它告诉 AI：

每次启动时应该读取哪些文件
记忆应该如何组织和存储
哪些操作需要用户确认
如何处理不同类型的任务

类比说明

SOUL.md → 个人性格档案
USER.md → 服务对象信息
IDENTITY.md → 身份标识
AGENTS.md → 工作流程手册

Session 启动配置

OpenClaw 每次启动新会话时都处于”初始状态”，需要通过读取文件来恢复记忆和上下文。合理的启动流程可以确保 AI 快速进入工作状态。

配置文件位置： workspace/AGENTS.md

## Session 启动流程

每次会话开始时，按以下顺序自动执行：

1. 读取 `SOUL.md` - 加载性格和行为风格
2. 读取 `USER.md` - 了解用户背景和偏好
3. 读取 `memory/YYYY-MM-DD.md` - 加载今天和昨天的日志
4. 如果是主会话：额外读取 `MEMORY.md` - 加载核心记忆索引

以上操作无需询问，自动执行。

记忆管理规范

OpenClaw 的记忆系统采用分层设计，不同类型的信息存储在不同的文件中。

## 记忆分层

| 层级 | 文件 | 用途 |
|------|------|------|
| 索引层 | `MEMORY.md` | 关于用户、能力概览、记忆索引。保持精简(<40行) |
| 项目层 | `memory/projects.md` | 各项目当前状态与待办 |
| 基础设施层 | `memory/infra.md` | 服务器、API、部署等配置速查 |
| 教训层 | `memory/lessons.md` | 踩过的坑，按严重程度分级 |
| 日志层 | `memory/YYYY-MM-DD.md` | 每日原始记录 |

写入规则

当天发生的事情 → 写入 memory/YYYY-MM-DD.md
项目状态变更 → 同步更新 memory/projects.md
遇到问题和解决方案 → 记录到 memory/lessons.md
核心信息变更 → 更新 MEMORY.md 索引

重要原则：

记录结论而非过程
使用标签便于检索
保持 MEMORY.md 精简（<40 行）
想要记住的信息必须写入文件，不要依赖”记在脑子里”

日志格式

高效日志示例：

### [项目:WebApp] Nginx 反向代理配置

- **结果**：成功配置 Nginx 反向代理，应用通过 443 端口访问
- **相关文件**：`/etc/nginx/sites-available/webapp.conf`
- **经验教训**：upstream 必须使用 127.0.0.1 而非 localhost（避免 IPv6 问题）
- **检索标签**：#nginx #deploy #webapp #reverse-proxy

安全和权限边界

## 安全规范

### 基本原则
- 不得泄露私人数据和敏感信息
- 执行破坏性操作前必须确认
- 删除文件使用 `trash` 而非 `rm`（可恢复优于永久删除）
- 不确定时，先询问用户

### 操作权限分类

**可以自由执行的操作：**
- 读取文件、浏览目录
- 搜索网络信息
- 查询日历和邮件
- 在 workspace 内部工作

**需要用户确认的操作：**
- 发送邮件、推文、公开消息
- 任何向外部发送数据的操作
- 删除或修改重要文件
- 不确定后果的操作

记忆优化：构建可靠的记忆体系

现状分析

在完成基础教程后，你的 OpenClaw 已经具备了基本的记忆功能：

分层记忆结构（MEMORY.md + memory/*.md）
语义检索功能（memorySearch）

但在实际使用中，可能会遇到以下问题：

问题 1：长对话后 AI “失忆” 当对话内容超过上下文窗口限制时，OpenClaw 会自动压缩旧对话，这个过程可能导致重要信息丢失。

问题 2：检索命中率不理想 日志格式不统一、缺少标签，信息密度低，导致 memorySearch 难以找到相关内容。

问题 3：记忆文件缺乏维护 随着时间推移，过期信息堆积，噪音增加，影响检索质量。

启用 memoryFlush 功能

问题场景： 你和 AI 进行了长时间的深度讨论，制定了重要决策。突然发现 AI 的回复开始变得”健忘”，好像忘记了之前讨论的内容。

解决方案： 启用 memoryFlush 功能。该功能会在压缩触发前，先让 AI 将重要信息写入文件，然后再执行压缩。

配置方法：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "reserveTokensFloor": 20000,
        "memoryFlush": {
          "enabled": true,
          "softThresholdTokens": 4000
        }
      }
    }
  }
}

参数说明：

softThresholdTokens: 4000 意味着当剩余空间不足 4000 tokens 时触发 memoryFlush
太小（如 1000）：AI 没有足够空间写入详细信息
太大（如 10000）：会频繁触发，影响性能
4000 是经过测试的平衡值

优化日志格式提升检索精度

memorySearch 使用向量语义检索技术，将搜索词和日志内容都转换为向量，然后计算相似度。

提升检索精度的关键因素：

使用标签：标签（如 #deploy、#nginx）可以显著提升召回率
结构化格式：固定的格式使关键信息集中，便于匹配
单一主题：一条日志只记录一件事，避免信息混杂

配置 Embedding 模型

{
  "memorySearch": {
    "enabled": true,
    "provider": "openai",
    "remote": {
      "baseUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1",
      "apiKey": "你的_SiliconFlow_API_Key"
    },
    "model": "BAAI/bge-m3"
  }
}

为什么选择 bge-m3：

成本：SiliconFlow 提供免费额度，个人使用足够
多语言：对中英文混合文本支持良好
性能：向量维度 1024，在精度和速度间取得平衡

子 Agent 应用：团队协作模式

什么是子 Agent

在基础配置中，OpenClaw 是单线程工作的：你提出一个任务，AI 从头到尾完成。但对于复杂任务，这种模式效率很低。

子 Agent 的概念： 子 Agent 是主 Agent 派生出的独立工作进程，可以并行执行不同的子任务。

类比：

单 Agent 模式：你是项目经理，所有工作都自己做
多 Agent 模式：你是项目经理，可以派遣团队成员并行工作

适用场景

场景 1：信息收集任务

单 Agent：顺序访问 5 个网站，耗时 10 分钟
多 Agent：派 5 个子 Agent 并行收集，耗时 2 分钟

场景 2：数据处理任务

单 Agent：逐个处理，耗时很长
多 Agent：分配给 10 个子 Agent，每个处理 10 个文件

场景 3：监控任务

单 Agent：轮询检查，响应慢
多 Agent：每个服务分配一个监控 Agent

配置子 Agent

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "subAgents": {
        "enabled": true,
        "maxConcurrent": 3,
        "timeout": 300000
      }
    }
  }
}

参数说明：

maxConcurrent: 推荐 3-5，在性能和成本间取得平衡
太小（如 1）：无法发挥并行优势
太大（如 10）：可能触发 API 速率限制，增加成本

子 Agent 最佳实践

任务分解要合理
- 好的分解：将”分析 100 个文件”分解为 10 个子任务
- 不好的分解：将”写一篇文章”分解为多个子任务（写作需要连贯性）
设置合理的超时时间
- 简单查询：60 秒
- 数据分析：5 分钟
- 复杂处理：10 分钟

定时任务：Cron 自动化实践

Cron 任务概述

Cron 是 OpenClaw 的定时任务功能，可以让 AI 在指定时间自动执行任务，无需人工触发。

典型应用场景：

每日简报：每天早上发送天气、日程、新闻摘要
定期备份：每周自动备份重要文件
监控告警：每小时检查服务状态，异常时通知
定时提醒：工作日下午 6 点提醒结束工作

Cron 表达式

格式：分钟小时日期月份星期

常用示例：

表达式	含义
0 8 * * *	每天早上 8 点
0 18 * * 1-5	工作日下午 6 点
0 17 * * 5	每周五下午 5 点
/30 * * *	每 30 分钟

在线工具：crontab.guru 可以帮助你生成和验证 cron 表达式。

示例任务

每日早报：

{
  "name": "morning-briefing",
  "schedule": "0 8 * * *",
  "timezone": "Asia/Shanghai",
  "task": {
    "type": "message",
    "content": "早安！今日简报：\n1. 查询天气\n2. 读取今日日程\n3. 总结昨日工作日志\n4. 提醒今日待办事项"
  },
  "enabled": true
}

管理 Cron 任务

# 查看所有任务
openclaw cron list

# 启用/禁用任务
openclaw cron enable daily-briefing
openclaw cron disable daily-briefing

# 手动触发任务（测试用）
openclaw cron run daily-briefing

Skill 开发：扩展 AI 能力

Skill 系统概述

Skill 是 OpenClaw 的能力扩展机制，类似于插件或应用。每个 Skill 定义了一组特定的任务和工作流程。

Skill 的作用：

封装复杂的工作流程
定义专业领域的任务模板
提供可复用的能力模块

Skill 类型：

官方 Skill：OpenClaw 团队维护的标准 Skill
社区 Skill：用户分享的第三方 Skill
自定义 Skill：你自己开发的 Skill

Skill 文件结构

workspace/skills/my-skill/
├── SKILL.md          # Skill 说明文档
├── config.json       # 配置文件
└── templates/        # 模板文件（可选）

创建简单 Skill 示例

创建文件 workspace/skills/weather-check/SKILL.md：

# 天气查询 Skill

## 功能描述
查询指定城市的天气信息并格式化输出。

## 使用方法
用户：查询北京天气
AI 执行流程：
1. 调用天气 API 获取数据
2. 提取关键信息：温度、天气状况、空气质量
3. 格式化输出

## 输出格式
📍 北京天气
🌡️ 温度：15°C
☁️ 天气：多云
💨 风力：3 级
🌫️ 空气质量：良

## 配置要求
需要配置天气 API Key：
- 提供商：OpenWeatherMap
- 配置路径：config.json

多渠道部署：全平台接入方案

多渠道接入概述

OpenClaw 支持同时接入多个消息平台，实现”一个 AI，多处可用”的效果。

支持的平台：

即时通讯：Telegram、Discord、Slack、WhatsApp
社交媒体：Twitter、微信（通过第三方桥接）
Web 接口：WebChat、HTTP API
本地接口：CLI 命令行

Telegram 接入配置

在 Telegram 中搜索 @BotFather
发送 /newbot 命令
按提示设置 Bot 名称和用户名
获取 Bot Token

{
  "gateways": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "token": "你的_Bot_Token",
      "allowedUsers": ["你的_Telegram_User_ID"]
    }
  }
}

Discord 接入配置

访问 Discord Developer Portal
创建新应用
在 Bot 页面创建 Bot 并获取 Token
在 OAuth2 页面生成邀请链接，添加 Bot 到服务器

{
  "gateways": {
    "discord": {
      "enabled": true,
      "token": "你的_Discord_Bot_Token",
      "allowedChannels": ["频道_ID"],
      "commandPrefix": "!"
    }
  }
}

性能调优：配置参数详解

模型选择和配置

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "provider": "anthropic",
        "name": "claude-3-5-sonnet-20241022",
        "temperature": 0.7,
        "maxTokens": 4096
      },
      "fallback": {
        "enabled": true,
        "models": [
          {
            "provider": "openai",
            "name": "gpt-4o"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

temperature 选择建议：

0.3-0.5：代码生成、数据分析（需要精确）
0.7-0.8：日常对话、内容创作（平衡）
0.9-1.0：创意写作、头脑风暴（创造性）

Token 使用优化

启用缓存

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "cache": {
        "enabled": true,
        "ttl": 3600,
        "maxSize": 100
      }
    }
  }
}

使用更便宜的模型

{
  "agents": {
    "simple-tasks": {
      "model": {
        "provider": "openai",
        "name": "gpt-4o-mini"
      }
    }
  }
}

成本控制

{
  "billing": {
    "limits": {
      "daily": 10.00,
      "monthly": 200.00
    },
    "alerts": {
      "enabled": true,
      "thresholds": [0.5, 0.8, 0.95]
    }
  }
}

当使用量达到阈值（50%、80%、95%）时，系统会发送告警。

实战练习清单

基础配置（必做）

任务 1：创建 AGENTS.md 工作规范
任务 2：优化记忆系统（memoryFlush + 日志格式）
任务 3：配置子 Agent 并完成并行任务
任务 4：创建至少 2 个 Cron 定时任务
任务 5：开发一个自定义 Skill
任务 6：配置多渠道接入（至少 2 个平台）
任务 7：性能优化和成本控制

进阶项目（推荐）

项目 1：构建自动化早报系统
项目 2：邮件自动分类系统
项目 3：多平台消息聚合
项目 4：服务监控告警系统
项目 5：知识库管理系统

疑难解答

Q1：memoryFlush 没有触发怎么办？

检查 openclaw.json 中 memoryFlush.enabled 是否为 true
启用 verbose 模式：发送 /verbose 命令
进行长对话测试（100+ 轮）观察是否触发

Q2：子 Agent 执行失败

降低 maxConcurrent 值
增加 timeout 时间
检查任务是否适合并行处理

Q3：Cron 任务没有执行

使用 crontab.guru 验证表达式
检查 timezone 字段
运行 openclaw cron list 查看任务状态

Q4：memorySearch 检索不到内容

检查 memorySearch 配置
按照优化格式重写日志
添加相关标签

Q5：API 成本过高

启用缓存减少重复调用
对简单任务使用更便宜的模型
优化系统提示减少固定成本
设置每日限额防止超支

进阶学习资源

官方资源

官方网站：openclaw.ai
GitHub 仓库：github.com/openclaw/openclaw
官方文档：docs.openclaw.ai
Skill 市场：clawhub.com

社区资源

Reddit: r/clawdbot、r/AiForSmallBusiness
Discord: OpenClaw 官方 Discord 服务器
GitHub Discussions

总结

完成本教程后，你的 OpenClaw 已经从”好用”提升到”更好用”，甚至”离不开”的水平。

你已经掌握：

✅ 完整的工作规范体系（AGENTS.md）
✅ 可靠的记忆管理机制
✅ 高效的任务并行处理
✅ 精确的定时自动化
✅ 自主的能力扩展
✅ 全平台的接入方案
✅ 优化的性能配置

下一步建议：

深入实践：选择一个实战项目，将所学知识应用到实际场景
持续优化：根据使用情况不断调整配置
参与社区：分享你的经验，帮助其他用户
探索创新：尝试开发独特的 Skill 和工作流

原文作者：@onehopeA9 最后更新：2026 年 2 月版本：2.0 适用于：OpenClaw v2.23+

OpenClaw 从中级到高级完整教程

OpenClaw 从中级到高级完整教程

目录

教程说明：适合谁学习

学习前提

技术要求

你将学到什么

学习路线：从基础到进阶

推荐学习顺序

学习建议

核心配置：AGENTS.md AI打工守则

为什么需要 AGENTS.md

类比说明

Session 启动配置

记忆管理规范

写入规则

日志格式

安全和权限边界

记忆优化：构建可靠的记忆体系

现状分析

启用 memoryFlush 功能

优化日志格式提升检索精度

配置 Embedding 模型

子 Agent 应用：团队协作模式

什么是子 Agent

适用场景

配置子 Agent

子 Agent 最佳实践

定时任务：Cron 自动化实践

Cron 任务概述

Cron 表达式

示例任务

管理 Cron 任务

Skill 开发：扩展 AI 能力

Skill 系统概述

Skill 文件结构

创建简单 Skill 示例

多渠道部署：全平台接入方案

多渠道接入概述

Telegram 接入配置

Discord 接入配置

性能调优：配置参数详解

模型选择和配置

Token 使用优化

成本控制

实战练习清单

基础配置（必做）

进阶项目（推荐）

疑难解答

进阶学习资源

官方资源

社区资源

总结