OpenClaw是一个集成了多种AI能力的自动化与开发平台。其核心设计理念是 一体化 旨在让用户通过一个统一的界面和框架，方便地调用、编排和管理不同的AI模型与服务，完成复杂的任务

核心概念

在开始使用前,了解几个核心概念：

• 控制台 (Console): Web用户界面,是操作和监控的主要入口。
• 模型服务 (Model Services): 集成的各种AI模型，如大语言模型（ChatGPT/GLM等）、图像生成模型（Stable Diffusion）、图像识别模型等。
• 工作流 (Workflow): 通过可视化或代码方式，将多个模型和服务按逻辑顺序连接起来,完成一个多步骤的自动化任务。
• 技能/插件 (Skills/Plugins): 扩展OpenClaw功能的模块，例如联网搜索、读取文件、调用API等。

基础使用步骤

第一步：部署与启动

1. 获取OpenClaw: 通常从其GitHub仓库克隆代码或下载发行版。
2. 环境配置: 根据官方文档，安装必要的依赖（如Python, Docker, Node.js等）。
3. 配置模型密钥: 在配置文件（如 .env 或 config.yaml）中，填入你需要使用的AI服务API密钥（例如OpenAI API Key、智谱AI Key等）。
4. 启动服务: 运行启动命令，通常会同时启动后端服务器和前端控制台。

   # 常见示例
   docker-compose up -d
   # 或
   python app/main.py

5. 访问控制台: 在浏览器中打开提示的地址（通常是 http://localhost:3000 或类似）。

第二步：核心功能初探（通过控制台）

直接对话 (Chat)

• 这是最基本的功能。
• 在控制台的聊天界面，选择你想要对话的模型（如GPT-4、Claude、GLM-4等）。
• 在输入框中提问，即可获得该模型的直接回答,这是测试模型连接是否正常的最快方式。

创建并使用工作流 (Workflow) 这是OpenClaw的精华所在。

• 创建工作流： 在“工作流”或“设计器”板块，点击“新建”。
• 可视化编排：
  • 从左侧的节点库中，拖拽需要的节点到画布上，常见的节点类型包括：
    • 输入节点: 接收用户问题或初始数据。
    • LLM节点: 调用一个大语言模型。
    • 图像生成节点: 调用文生图模型。
    • 条件判断节点: 根据上一步结果决定流程走向。
    • 代码执行节点: 执行Python等脚本处理数据。
    • 输出节点: 将最终结果返回给用户。
  • 用连接线将节点的输出端口与输入端口相连,定义数据流向。
• 配置节点参数： 点击每个节点，在右侧面板配置具体参数，在LLM节点中选择具体模型、设定系统提示词；在图像生成节点中设定尺寸、风格等。
• 保存与运行： 保存工作流，点击“运行”按钮,你可以在界面上看到数据在各个节点间流动的实时状态和中间结果。
• 示例工作流（简易内容创作）： 用户输入 -> LLM节点（生成绘画提示词） -> 图像生成节点（根据提示词作画） -> 输出节点（显示图片）

管理技能/插件 (Skills)

• 在“技能”或“插件”管理页面,查看系统已集成的功能。
• 启用“网页搜索”技能后，你就可以在工作流的LLM节点中，为其添加“联网搜索”的能力,让AI能获取最新信息。

第三步：进阶使用

多模态任务处理 利用工作流,可以轻松串联多模态模型。

• 示例：分析图片并生成描述诗。 图像上传节点 -> 视觉理解模型节点（描述图片内容） -> LLM节点（根据描述写一首诗） -> 输出节点

API调用 OpenClaw通常提供RESTful API,允许你将创建好的工作流集成到自己的应用程序中。

• 在控制台中找到工作流的API端点。
• 使用 curl、Python的 requests 库或任何HTTP客户端，向该端点发送请求（包含必要的输入参数）,即可获取结果。

交互式调试与提示词工程

• 在工作流运行过程中，你可以查看每个LLM节点的输入提示词和输出结果。
• 这方便你进行迭代和调试,优化提示词以获得更精准的输出。

快速入门示例：创建一个“AI绘画助手”工作流

1. 目标： 用户输入一个简单的想法（如“一只在星空下弹吉他的猫”），AI自动润色为精美的绘画提示词,并生成图片。
2. 步骤：
   • 在OpenClaw控制台打开工作流设计器。
   • 拖入一个 用户输入 节点。
   • 拖入一个 LLM节点，连接到输入节点，在LLM配置中：
     • 选择模型（如GPT-4）。
     • 系统提示词设为：“你是一个专业的绘画提示词工程师，请将用户简单的想法，扩展成一段详细、富含艺术风格关键词（如‘赛博朋克’、‘梵高风格’、‘4K高清’）的英文提示词。”
   • 拖入一个 图像生成节点（如调用Stable Diffusion API），连接到LLM节点，将LLM的输出作为该节点的“正向提示词”。
   • 拖入一个 输出节点，连接到图像生成节点,用于显示最终图片。
3. 运行： 保存工作流，在输入节点输入“一只在星空下弹吉他的猫”，点击运行，你会看到LLM生成的一段详细英文提示词,随后一张符合描述的图片被生成并展示出来。

注意事项与常见问题

• API费用： OpenClaw本身通常是开源/免费的，但调用第三方AI模型（如OpenAI、Midjourney）会产生API费用,请注意管理你的密钥和使用量。
• 网络与代理： 确保部署OpenClaw的服务器可以稳定访问你所需的AI服务API。
• 查看日志： 遇到问题时，首先查看OpenClaw后端服务的日志输出,里面通常有详细的错误信息。
• 社区支持： 对于具体部署和功能问题，最好的方法是查阅项目的 官方文档 和 GitHub Issues。

OpenClaw的基础使用流程可以概括为：部署启动 -> 在控制台通过聊天测试模型 -> 使用可视化工作流编排器连接不同AI模块 -> 运行并迭代你的自动化AI任务。 它极大地降低了组合使用多种AI能力的门槛。

标签： 一体化 AI平台